基于无线传感器网络的光伏发电系统监测技术

张 波

(安徽商贸职业技术学院电子与信息工程系，安徽 芜湖 241003)

0 引言

短距离无线传感器网络技术是一种全新的信息获取技术，为物联网功能的发挥奠定了基础，在网络监测范围内，可以实时性地采集和查看监测对象的状况[1]。节点是组成无线传感网络的基础，这些节点通常处理能力有限、存储性能一般、通信能力及能量有限，但是成本费用较低，这就需要实时地对传感器网络结构进行调整。自组织网络路由协议已无法正常发挥作用，必须要参考无线传感网络自身的特性及运用状况，针对性地研发传感网络路由协议，使其更高效化。本研究在软件、硬件上确保了高能效的需求，对两大低能耗的射频芯片NRF24L01、微处理器MSP430G2553进行了运用，在链路层、物理层的角度上将高能效利用率变为了现实。本方案在对无线传感网络进行组建的过程中，应用了改进LEACH路由算法，在网络传输层方面使无线传感网络的节点能耗得到了有效节约。

1 无线传感网络LEACH改进算法

在对LEACH算法的性能进行衡量时，参考的关键指标就是网络能耗、节点，没有深入分析无线传感器网络正常使用时间受节点间位置的干扰。在选举簇头节点时，各网络节点的几率一致，一般在簇边缘形成簇头节点，因此，同位于中心位置的簇头节点相比，其传输能耗、数据融合能耗均较大，所以会导致簇头节点能耗出现不平衡的状况，进而出现位于簇边缘的簇头节点过早死亡的现象。

LEACH算法对于网络能耗、节点分布影响这两大问题也缺少一定的分析。若网络簇头节点所在区域的密度大，则数据融合的任务也会变大。网络簇头节点所在区域密度的大小同网络使用时间呈反比的关系。

由于LEACH算法存在一定的弊端，造成网络负载出现不均衡的状况，有关学者开展了优化空间位置下的节点[2]、优化选取信任节点[3]、优化分簇技术[4]等一系列的改进研究。本研究基于LEACH路由算法，借助普通节点—候选簇头—超级簇头的三级分簇方式[5]，使同汇聚节点直接通信的节点数量有效降低，并将算法关键性能指标设定为节点相对距离，对T(n)计算规则进行改进，实现网络负载的均衡化，并使网络使用时间得以延长。

1.1 三级分簇结构

在单元均匀划分的基础上形成的三级分簇结构，节点成为簇头节点的几率为P，明确划分单元量。在建立的网络环境内，以均匀化的方式对网络节点进行划分，对单元范围进行明确，结合自身坐标信息，不同传感器网络节点对其单元属性进行判断。

根据T(n)计算规则，不同单元下的网络节点能够选取形成候选簇头，候选簇头可以接收到由普通节点采集到的数据，融合单元内的数据。完成第二次选举后，在候选簇头内选取n个超级簇头，同候选簇头相近的超级簇头，能够接收到前者搜集到的数据，完成单元中数据的融合任务，汇聚节点会接收到超级簇头所传输的融合数据。网络节点三级分簇结构详如图1。

图1 网络节点聚簇示意图

1.2 簇头选举机制

在无线传感器网络内，按照簇头选举机制就可以对簇头进行选取，具体顺序为：

第一轮：LEACH算法选簇机制、选簇机制二者无差异，利用T(n)选举算法在网络节点中选举候选簇头，之后在全部候选簇头节点内，借助T(n)选举算法在单元间对超级簇头节点进行选举。

第二轮：参考节点距离的标准，单元内第一轮候选节点会接收到普通节点所传输的其至第一轮候选节点的距离，第一轮候选节点可以对距离最短的节点进行动态化的选举，并将选举结果设定成第二轮的候选节点。以此类推，前一轮的超级簇头会接收到第二轮候选节点所传输的其至第一轮超级簇头节点的距离，前一轮超级簇头节点可以对距离最短的候选簇头节点进行选举，并将选举结果设定成新一轮的超级簇头。在这一轮中，之前一轮的超级簇头是普通节点，在这一轮选举超级簇头、候选簇头中不再考虑，结合其同这一轮候选节点间的距离状况，对所属簇进行选取。不断反复进行第二轮的簇头选举。各单元内，不同普通节点簇头选举流程示意图如图2所示。

2 仿真验证

2.1 仿真环境及给定参数设置

结合上述分析对仿真实验进行构建，网络节点数量是100个，被测环境为100×100，各点结构无差异，所有节点均处在静止状态，汇聚节点坐标是(0，0)。

图2 普通节点选簇流程图

按顺序设置仿真参数：p=0.1，εamp=0.001 3，ε=10，节点的初试能量一致，E0=0.5 J，Eelec=50 nJ/bit，轮数r为2 000，接收、发送的字节数k为4 000 bit。

借助Matlab 82007对仿真实验进行验证，对照分析LEACH算法、三级分簇LEACH算法的仿真结果，对改进后算法性能进行验证。

在改进三级分簇LEACH算法中，初始状态下各节点的分布状况如图3所示。

图3 节点初始分布图

节点分簇过程详如图4所示。

2.2 节点存活数对比

在网络运行一定时间之后，对比节点存活状况，结果详如图5。其中三级分簇LEACH算法、LEACH算法二者出现第一个死亡节点的时间分别为第450轮和第284轮；在第670轮运行完毕时，LEACH算法的全部节点死亡，但是在第1 500轮时，三级分簇LEACH算法依然存在少数节点正常运行。所以，本研究中改进后的三级分簇LEACH算法能够降低由于能耗大而出现节点较早死亡的状况，使网络性能得到了显著的提升。

图4 节点分簇过程示意图

图5 网络节点存活数对比图

2.3 网络剩余能量比较

网络中三级分簇LEACH算法和LEACH算法的节点总剩余能量的对比详如图6。

结合图5发现，本研究的改进算法在第1 500轮时，节点的能量消耗殆尽，但是LEACH算法下，节点能耗在第660轮时就全部殆尽。

建立在LEACH算法基础上的三级分簇改进算法具有能耗低的特点，该算法利用网络节点轮流选举三级分簇、二次聚簇、簇头节点，并将节点距离标准应用到第二轮和第三轮的簇头选举机制内，使同汇聚节点进行通信的节点量大大降低。进行仿真实验的最终结果显示：网络负载失衡的问题在运用改进LEACH路由算法后得到了有效解决。

图6 网络节点剩余能量对比图

3 系统设计方案

3.1 监测系统的构成

目前，光伏发电得到了广泛应用，光伏阵列装机量也获得了急速的发展，面对较大的光伏电路实时远程监测任务量，发电站工作人员的职责更加繁重。主要的监测方式就是有线、无线远程监测，其中由于前一种监测方式监测距离范围较近，经济成本较高，只能适用于一些小范围的监测，因而在实际监测过程中更多地是采用无线远程监测系统；而后一种监测方式下的无线监测系统内，运用了GPRS、Zigbee和RF无线射频通信等技术。本研究利用了无线通信技术，结合太阳能光伏阵列极易出现故障问题的状况，研制出全新的无线传感网络光伏阵列无线监测方案，该方案具有效率高、投入费用低的优势，改进了三级分簇LEACH算法协议，并在NRF24L01无线射频通信技术的前提下，有效地传输、采集系统数据，采集后的数据利用GPRS无线技术传送到监测管理终端中，进而达到了远距离范围内自动实时监测光伏阵列情况的目的，并同时降低了光伏阵列监测成本。

本文所设计监测系统架构如图7所示，远程监测上位机、无线传感器网络为最关键的两大部分。汇聚节点(汇流箱内)、光伏组件传感器节点包含在无线传感器网络内。对系统电压、电流和温度数据进行采集是传感器节点的核心作用，借助自组网的途径，能够向簇头节点传输数据信息，发挥NRF24L01无线通信技术的作用，簇头节点能够向汇聚节点传输数据，后者利用GPRS无线通信技术收集数据信息输送到上位机中，最后由上位机对数据信息进行分析、处理和储存，同时还对系统中各个传感器节点(光伏阵列)的运行状态进行控制管理。例如当某个节点运行过程中出现故障，上位机系统将发出报警信号知会管理人员。

3.2 传感器节点硬件设计

此次设计的监测系统中传感器节点硬件电路如图8所示，主要构成部件包括NRF24L01短距离无线通信模块、DS 18B20温度传感器、低能耗高效电压电流采集电路和MSP430低功耗单片机四大部分。采集到的传输数据信息利用传感器节点进行转变处理，然后通过自组网路由协议的方式输送到汇聚节点。

图7 系统配置结构图

图8 传感器节点电路图

3.2.1 单片机

此监测系统中的传感器节点和汇聚节点MCU选择TI公司生产的单片机，型号是MSP430G2553，此款单片机具有超低功耗特点，有20引脚和28引脚封装。

3.2.2 电压电流采集电路

1)电压采集电路。监测系统中光伏电池组件的采集方法利用串联电阻分压方式进行采集。如式(1)所示:

(1)

式中：V1为电池组件实际输出电压，即单片机测量电压；R1和R2为串联电路分压电阻。利用高强度光对单晶串组电池(监测对象)进行照射，此时对应实际输出电压是3.0 V，文中分压电阻R1、R2的阻值选择R1=R2=1 Ω，可以达到有效降低消耗，电压信号经过分压处理之后，MSP430G2553下的P1.0引脚同信号输出位置二者相互连接。

2)电流采集电路。电流采集电路设计过程中为了可以有效降低传感器节点消耗，设计采样电阻Rs时，采取接入方式进行设计，与此同时使用INA283功率将电路采集进行扩大处理，在电阻Rs选型过程中要选择阻值较小、精度较高、电流消耗较低的电阻，文中选择Rs=0.50 Ω。INA283电路如图9所示，Rs的接入电路在+IN与-IN之间，在Rs两边有电流流入时，压降经过+IN与-IN口接入，然后途经差分电路进行扩大，随后在OUT口输出；为了保障电路在输出和输入过程中的偏置为0，采取利用基准电压REF 1和REF2引脚同时接地方法予以解决。

图9 INA283电路

电流采集电路计算公式如式(2)所示:

(2)

3.2.3 温度传感器

翻译实践过程中，经指原文本应有之意，是译者对原文应有之意的尊重与持守；权指译者在尊重原文意义基础上，根据交际目的对其所作的必要阐释与权变。这种解释源于对文章的自我理解，服务于最终意图，对篇章进行由表及里的深度分析，阐释原文言外之意；在微观层次，它影响乃至决定了译者如何选择分析视角、选择何种翻译策略等方面。

负温度系数是光伏电池的一大特点，温度越高，发电效率反而越低。所以要实时性地监测光伏电池组件在运行状态时温度的高低。本研究在监测光伏电池组件时，对DS 18B20单总线温度传感器进行了利用。DS 18B20有3个管脚，排列如图10所示。

在图10中外接电源大小是3 V到5 V，电源引脚是UDD管脚，数字信号输入、输出是I/O(P2.0管脚，GND为接地)。MCU P2.0同DS 18B20 I/O端二者连接了起来，上拉电阻为1.7 K，在MCU中VCC及GND下连接了GND、VDD。在上述途径下，系统实现了可靠、持续的供电，有效提升了寄生供电途径及转换精确程度。

图10 DS 18B20

3.2.4 短距离无线通信模块

文中所采用的无线收发模块采用挪威Nordic公司生产的RF24L01型、NRF24L01无线收发模块内置链路层，是一款真正意义上实现GFSK单收发的芯片，采用增强型SchockBurstTM模式控制系统运行，工作运行过程中的电压为：1.9～3.6 V，还可以在5 V电平输入状态下工作；其次，还可以在系统中的各个传输通道和频道之间实现短时间自如切换以及控制系统中的各种自动应答和自动重发功能。RF24L01型无线模块是监测系统中传感器节点和汇聚节点通信模块结合到一起的无线模块，可以有效降低系统运行过程中的各种功耗。

NRF24L01的电路图如图11所示。

图11 NRF24L01电路图

3.2.5 改进LEACH算法的传感器节点软件设计

电池供电寿命有限，同时只可以提供一次供电，但是在传感器节点中所使用的辅助电源是利用电池供电，因此，对传感器节点的软件用电消耗的设计尤其重要。在光伏发电系统的监测过程中，电压、电流以及温度不需要频繁操作收集，依据光伏阵列的监测标准要求，在设计过程中，数据节点采集信息的频率为0.5 h 1次，完成传送数据操作之后和下一次传送开始之前，节点处于等待状态，触发定时器会在数据信息收集任务开始时中断运行，然后进入到新的工作运行状态。

3.2.6 基于改进LEACH算法的汇聚节点软件设计

基于无线传感器网络内，汇聚节点既是建造者，同时也承担着基站的角色，需要实现改进LEACH路由算法协议的稳定运行。此算法在设计过程中主要实现的功能有：对基站进行传播，对簇头进行探寻，确保不同簇头能够有效通信，对传感器节点数据信息进行传输、集合，向监测终端传输数据。发挥监测软件功能时，需要初始化处理系统硬件，运行改进LEACH路由算法，联合系统上位机开展GPRS无线通信。图12是软件具体的设计流程。

3.3 软件设计

监测系统中上位机位置安装监测系统软件进而实现对系统中的主要组件的实时监测。文中设计的监测系统软件是在Visual、Studio平台下进行设计研发的，软件主要实现的功能包含：对使用者的管理、通信传输的管理、监控系统组件运行状态、对系统后台进行管理以及对系统中的日志运行、事件记载、信息查找等模块进行处理，图13为监测软件组成图。

图12 汇聚节点流程图

图13 监测软件系统组成图

监测系统软件主要功能是在线实时监测系统中各主要光伏组件WSNs测量节点运行过程中的电压电流、监测温度、光照度等数据运行信息，此外，还对系统运行日志进行管理，同时对系统运行过程中发生的故障进行报警，并对发生故障的组件进行筛查比较等功能。

4 实验测试

通过实验测试上文所设计的监测系统的运行状态及系统性能。选择6组监测系统中单晶组件串联是100 WP，工作期间电流5.13 A，运行期间电压19.5 V的光伏阵列数据信息进行检测分析。将实验所得数据信息与监测系统所得数据信息进行比较之后发现基本相同。随后进行多次实验证明：在一定的通信距离内所传输的通信数据信息工作状态正常，数据信息真实有效。当对节点的通信传输距离加大时(>1 km)，会出现一小部分的通信数据信息包遗失现象，但是可以通过加大数据采集次数以及降低采集间隔时间的方法予以解决。不过通常情况下在光伏发电监测系统中的主要组件数据信息较少出现上文所述的传输距离超出(>1 km)的情况，因此对于系统的正常使用并未造成任何影响。

5 结语

上文所设计的光伏发电监测系统实现了对系统中主要组件运行过程中的在线实时监测，提高了光伏发电系统的监测技术标准、降低系统主要组件的营运与维护成本等，都具有重要的意义及市场推广价值。日后在光伏发电监测系统的设计过程中，可以结合移动互联网技术、APP客户平台等技术平台，进而实现对光伏系统的实时监测与运行管理，使监测数据可以实现移动化。