基于ZigBee技术的输电线路覆冰在线监测系统设计

刘 捷, 戴 睿, 马 枚, 杨俊杰

(1.国网四川省电力公司 信息通信公司,四川 成都 610054;2.上海电力学院 电子与信息工程学院,上海 200090)

超特高压远距离输电线路多经过山区、垭口、湖泊、高山分水岭等运行环境恶劣的地区,极易导致线路覆冰,引起线路跳闸、断线甚至倒塔等故障,严重影响人民的正常生产和生活.

目前,国内外对输电线路覆冰监测已有一些研究成果.[1-4]华南理工大学的阳林等人基于称重法实现了输电线路等值覆冰厚度监测；[2]西安工程大学的黄新波等人基于三塔两档模型实现了覆冰监测；[3]杭州海康雷鸟的徐青松等人基于导线温度-倾角法实现了覆冰监测.[4]但以上研究都只是根据当前的覆冰厚度判断覆冰状态,并没有考虑覆冰的变化趋势,对覆冰状况的评价不够客观.另外，监测设备长期工作在野外高压强电磁环境,如何降低设备功耗和增强通信可靠性也是当前研究的关键问题.

为了克服现有覆冰在线监测终端的不足,本文提出了一种基于ZigBee技术和模糊专家系统的输电线路覆冰在线监测系统,实现了低成本、低功耗、自组织的输电线路覆冰在线监测,通信稳定可靠、误码率低,模糊专家系统评估结果对电力运行人员除冰融冰具有一定的指导意义.

1 系统结构

为了克服山区GPRS信号较弱且不稳定的问题,将监测终端分为监测终端主机(简称“监测主机”)和监测终端从机(简称“监测从机”)两部分,以便于按照各自特点进行相应布置和安装.覆冰在线监测系统主要由覆冰在线监测主机、覆冰在线监测从机和输电线路覆冰状态远程在线监控中心(简称“远程监控中心”)3部分组成,其系统结构如图1所示.

图1 系统结构示意

监测终端采用称重法进行覆冰厚度监测,主要通过拉力传感器、二维倾角传感器、二维超声波风速风向传感器、大气温湿度传感器等设备采集输电线路的状态信息和气象信息,先采用多源传感器信息融合方法定性分析覆冰情况,若之前监测无覆冰,则当气象信息满足温度低于0 ℃，湿度大于80%，风速大于1 m/s时进行定量计算,否则判定无覆冰；若已监测到有覆冰,则直接通过覆冰厚度计算模型[2]定量计算线路等值覆冰厚度.

监测从机由监测从机1和监测从机2两部分组成,通过传感器采集相应监测数据,为减小甚至消除不均匀风载荷对采集数据的影响,对采集监测数据进行预处理.[5]监测从机1负责通过拉力传感器采集绝缘子串轴向拉力,通过二维倾角传感器采集绝缘子串偏斜角及倾斜角;监测从机2负责通过超声波一体化传感器采集风速、风向及大气温湿度等气象信息.

监控主机负责接收监测从机数据,并根据等值覆冰厚度计算模型计算线路等值覆冰厚度及相关的状态和气象信息,并将计算结果发送给远程监控中心.此外,监控主机还负责接收和处理远程监控中心的设置与查询命令.

远程监控中心负责接收并处理各监测主机数据,并根据输电线路覆冰状态信息管理与决策子系统对各监测数据进行数据融合，对覆冰状态进行综合评估；[6-7]然后根据数据融合结果给出相应监测数据变化曲线等可视化信息,根据覆冰状态评估结果给出相应的决策和建议,以实现远程智能监控输电线路覆冰状态的目的.

在每个被监测的直线杆塔上安装1个监测主机和2个监测从机.远程监控中心作为GPRS通信网络的GPRS主节点,监控主机既作为GPRS通信网络的GPRS从节点也作为ZigBee通信网络的协调器节点,监测从机作为ZigBee通信网络中的终端节点.GPRS通信网络和ZigBee通信网络都为星型结构,ZigBee通信网络可实现点对点的短距离无线通信,GPRS通信网络可实现点对点的远距离无线通信.监测从机1适合安装在靠近拉力传感器和倾角传感器的位置,监测从机2适合安装在满足监测要求的风资源相对比较稳定的位置,监测主机适合安装在GPRS信号较强且稳定的位置.

2 覆冰监测系统硬件设计

2.1 监测主机设计

监测主机主要由CC2530控制单元、GPRS单元和供电单元3部分组成,其主要结构见图2.

CC2530控制单元主要通过ZigBee接收和处理各监测从机的数据,并对各监测从机进行相应的控制和设置,通过RS232与GPRS单元通信.GPRS单元主要负责接收远程监控中心的设置或查询命令,发送监测状态信息.供电单元负责为监测主机提供相应电源,主要由太阳能电池板、蓄电池和电源管理电路组成,电源管理电路可对监测主机电源进行智能化的综合管理.当太阳光照充足时,太阳能电池板为监测主机供电并将多余能源存储到蓄电池中,当太阳光照不足时或晚间,可通过蓄电池放电的方式为监测主机提供电源.

图2 监测主机结构示意

2.2 监测从机设计

监测从机主要由传感器单元、CC2530控制单元、TTL-RS485单元和供电单元4部分组成,监测从机1和监测从机2的主要结构分别如图3和图4所示.

图3 监测从机1结构示意

图4 监测从机2结构示意

传感器单元负责采集相应的监测数据,由于传感器采用RS485通信,TTL-RS485单元负责传感器与CC2530控制单元之间的通信方式的转换,CC2530控制单元负责对传感器采集的数据进行预处理,并将处理结果通过ZigBee发送给监测主机,还可以通过ZigBee方式接收监测主机对监测从机的设置或查询命令.

3 覆冰监测系统软件设计

监测主从机软件编程基于Z-Stack协议栈,监测主机与监测从机的启动过程和网络初始化步骤都相同,不同点在于编译时的配置文件不同.监测主机作为ZigBee协调器节点,上电后执行新建ZigBee网络程序;而监测从机作为ZigBee终端节点,上电后执行申请加入ZigBee网络程序.

ZigBee节点上电后首先进行系统初始化,再执行基于优先级轮询任务的操作系统(Operating System Abstraction Layer，OSAL).[8]系统初始化主要包括关中断、板上硬件初始化、电源检测、IO口初始化、硬件抽象层驱动初始化、非易失性存储器初始化、数据链路层初始化,以及分配外部地址和操作系统初始化、开中断和看门狗初始化等.任务调度事件处理函数主要包括数据链路层任务事件处理、网络层任务事件处理、硬件层任务事件处理、应用支持子层任务事件处理、应用任务事件处理等.而应用任务事件处理函数主要负责处理用户自定义应用对象相关的事件,主要包括系统消息事件、允许绑定时间事件、绑定时间事件、进入事件和用户事件,其中用户事件包含用户自定义的事件.

3.1 监测主机用户事件流程

监测主机不仅处理监测从机的数据,还作为GPRS从节点和ZigBee协调器节点实现数据交互和控制转换等功能.因此，监测主机用户事件主要由等值覆冰厚度计算等数据处理、控制GPRS单元与远程监控中心通信、与监测从机ZigBee通信3部分组成,其流程如图5所示.

监测主机上电初始化后开始建立ZigBee网络,当监测主机接收完两个监测从机的数据(如拉力数据、倾角数据、大气风速风向及大气温湿度数据)后,根据等值覆冰厚度计算模型进行相应的数据处理,得到输电线路大小档距内导线等值覆冰厚度,并将等值覆冰厚度、综合悬挂载荷、不均衡张力差、绝缘子串偏斜角、风偏角、大气温湿度、最大风速、极大风速,以及10 min的平均风速和平均风向等输电线路状态信息和气象信息,通过GPRS无线通信方式发送到远程监控中心,当接收到远程监控中心发送的设置或查询等命令时,对该命令进行预处理并发送给相应的监测从机.

图5 监测主机软件流程

3.2 监测从机用户事件流程

监测从机通过RS485串行总线采集各传感器数据,经数据预处理后通过ZigBee发送给监测主机,因此监测从机用户事件主要包括传感器数据采集、采集数据预处理、ZigBee通信和休眠模式设置4部分,其流程如图6所示.

监测从机上电初始化后申请加入ZigBee网络,采集传感器数据并进行预处理.监测从机1控制拉力传感器采集绝缘子串轴向拉力，通过二维倾角传感器采集绝缘子串偏斜角及倾斜角,预处理后得到稳态风载荷下导线的综合悬挂载荷、绝缘子串偏斜角及倾斜角；监测从机2控制超声波一体化传感器采集风速风向和大气温湿度,预处理后得到大气温湿度、最大风速、极大风速,以及10 min的平均风速和平均风向等气象信息.监测从机将相应数据处理结果发送到监测主机,当接收到监测主机发送的设置或查询等命令时,对该命令进行处理,处理完成后进入休眠模式,降低系统功耗,休眠结束后开始下一采集周期.

图6 监测从机软件流程

3.3 远程监控中心设计

远程监控中心综合等值覆冰厚度、微气象参数以及覆冰持续时间等参量,建立模糊专家系统，以综合评估架空输电线路的覆冰状态.评估线路覆冰状态的特征量分别为大气相对湿度、大气温度、大气温度差、覆冰持续时间和等值覆冰厚度.将大气温度和大气相对湿度作为线路是否构成覆冰的判断条件,将大气温度差、等值覆冰厚度和覆冰持续时间作为评估线路覆冰严重程度的评估特征量.对评估变量进行模糊化,采用Mamdani最小运算规则计算模糊关系,模糊推理结果的反模糊化采用重心法计算线路覆冰状态,给出线路覆冰状态的综合评估结果(即无覆冰、轻度覆冰、严重覆冰).[6]无覆冰状态是指线路正常无覆冰,环境不构成覆冰形成条件，对线路无任何安全威胁；轻度覆冰状态是指线路发生了稍微严重的覆冰,提醒运行人员注意覆冰的发展趋势；严重覆冰是指线路的安全运行受到威胁,需要采取一定措施防止覆冰趋势的进一步发展.

4 系统测试

为了全面检验系统的功能和性能,在实验室环境下测试系统的数据采集功能和性能,并根据相关实际挂网运行的历史数据进行数据处理和性能评估.设置监测从机以15 min为一个采集周期,实验室测试数据如表1所示.远程监控中心软件显示如图7所示.

表1 实验室测试数据

图7 远程监控中心软件显示界面

由表1和图7a可知,系统可较好地完成数据采集功能,采集数据误差与传感器自身采集的数据误差相当.由图7b可知,系统能较好地实现数据处理，并可视化显示数据处理结果.此外,监测主机、监测从机及远程监控中心的ZigBee无线通信系统和GPRS无线通信系统通信正常,几乎无通信失败的情况,误码率约为0.1%,可以满足系统的通信要求.

5 结 论

(1) 基于ZigBee技术和模糊专家系统构建了一种低成本、低功耗、自组织的输电线路覆冰在线监测系统,系统功能完整、性能良好,采集性能主要取决于传感器自身的采集性能;

(2) 充分结合并利用了ZigBee短距离无线通信和GPRS长距离无线通信的优点,通信稳定可靠、误码率低;

(3) 将监测终端分为监测主机和监测从机,以便于传感器的信息采集和安装;

(4) 模糊专家系统可客观地综合评估覆冰状态,其评估结果可以为电力运行人员及时融冰和除冰提供一定的参考.

[1] 蒋兴良,常恒,胡琴,等.输电线路综合荷载等值覆冰厚度预测与试验研究[J].中国电机工程学报,2013(10):177-183.

[2] 阳林,郝艳捧,黎卫国,等.架空输电线路在线监测覆冰力学计算模型[J].中国电机工程学报,2010(19):100-105.

[3] 黄新波,魏旭,李敏,等.基于3组力传感器和倾角传感器的输电线路导线覆冰在线监测技术[J].高电压技术,2014(2):374-480.

[4] 徐青松,劳建明,侯炜,等.输电线路非均匀覆冰的实时监测和计算模型[J].高电压技术,2009(11):2 865-2 869.

[5] 李成榕,吕玉珍,崔翔,等.冰雪灾害条件下我国电网安全运行面临的问题[J].电网技术,2008,32(4):14-22.

[6] 阳林,郝艳捧,李立浧,等.架空输电线路覆冰状态评估模糊专家系统[J].高电压技术,2011(12):3 028-3 035.

[7] 张晓丹,赵海,王刚,等.基于信息融合的故障诊断模糊专家系统的应用[J].吉林大学学报:工学版,2004(1):141-145.

[8] 钟运平,程小华,戴栋,等.基于ZigBee技术输电线路在线监测系统的研究[J].电测与仪表,2013(5):105-108.