基于ZigBee的电力输配电线路能耗控制系统设计

窦书星

关键词： ZigBee; 供电系统; 输配电线路; 能耗控制; 传感器监测; 自适应粒子群

中图分类号： TN876?34; TP393                 文献标识码： A                    文章编号： 1004?373X（2019）14?0055?04

Design of energy consumption control system based on ZigBee for

electric power transmission and distribution lines

DOU Shuxing

（School of Electric Power Engineering， Nanjing Institute of Technology， Nanjing 211167， China）

Abstract： The electric power transmission and distribution line is an important part of State Grid. The energy consumption size of power transmission and distribution lines directly determines the operation situation of the overall power supply system. An energy consumption control system based on ZigBee is designed for electric power transmission and distribution lines， so as to realize energy saving and consumption reduction of electric power transmission and distribution lines. The ZigBee terminal node of the ZigBee wireless sensor network module transmits the real?time electric power transmission and distribution line data collected by sensor monitoring nodes to the energy consumption control unit module via the gateway. The energy consumption control method based on adaptive particle swarm is adopted for electric power transmission and distribution lines， so as to make all particles constantly approaching the global optimal values of energy saving control， realize optimal energy consumption control of electric power transmission and distribution lines， and feed the control result back to the cloud terminal control platform for analysis and control by the operational personnel. The experimental results show that the control system for controlling ten power transmission and distribution lines has an energy consumption reduction amplitude between 2.5% and 4.5%， and can still maintain a good energy consumption control effect and a high stability in rain and snow weathers.

Keywords： ZigBee; power supply system; electric power transmission and distribution line; energy consumption control; sensor monitoring; adaptive particle swarm

0  引  言

电是现代人类生活中无法或缺的能源，随着科技发展与人类生活水平的提高，诞生了各种智能化设备，导致人们对用电需求越来越高。电力发展直接决定了国家进步[1]。随着电力输配技术的发展与电力供应日益紧张，人们渐渐重视电力系统中输配电线路节能降耗问题，输配电线路节能降耗控制对于国家电力的长期可持续发展与缓解我国能源危机具有重要意义[2]。

电力传输过程中，输配电线路会产生相应的损耗，使供电运行成本增加，经济效益降低[3]。为使电力输配电线路传输过程损耗降到最低，提高供电效率，设计一种可靠的电力输配电线路能耗控制系统具有重要意义[4]。ZigBee技術是近年来新兴的一种低成本、小功耗且运行简单的无线传感器技术，本文设计基于ZigBee的电力输配电线路能耗控制系统，通过该系统对电力输配电线路能耗进行合理控制，使系统运行过程能耗降到最低，节省供电成本，保证电力系统高效运行[5]。

1  电力输配电线路能耗控制系统设计

1.1  ZigBee无线传感网络模块

ZigBee无线传感网络模块框图见图1。该无线传感模块主要包括ZigBee协调器、ZigBee路由节点、ZigBee终端节点以及网关。ZigBee终端节点采集传感器监测节点采集的电力输配电线路实时数据，经过各ZigBee路由节点利用RS 232串口通过网关发送至能耗单元控制模块中，进行电力输电配电线路能耗优化控制[6?7]，获取最优控制节点，确保线路能耗最低。

ZigBee路由节点为无线传感网络中辅助节点，辅助无线传感网络数据间交换与通信;ZigBee协调器是无线传感网络模块的核心，利用协调器启动无线传感网络，并识别各种网络设备与接收，传输数据直至完成能耗控制[8]。从图1可以看出，ZigBee无线传感网络数据传输具有双向性，各节点可将数据传送至网关，网关也可以根据所接收到的数据对各传输线路进行控制，减少能耗的损失[9]。ZigBee无线传感网络模块间通过RS 232和以太网透明传输，达到数据的实时传输与控制。

1.2  能耗控制单元模块

能耗控制单元模块框图见图2。

能耗控制单元模块主要包括通信模块、GSM模块、微控制器与显示模块。通信模块将接收到ZigBee无线传感网络模块发送的输配电线路实时数据传送至微控制器。微控制器采用基于自适应粒子群的输配电线路能耗控制方法对输配电线路的能耗进行控制，并传送至通信模块与GSM模块进行通信，能耗控制相关数据通过显示模块展示[10]。

1.3  基于自适应粒子群的输配电线路能耗控制

电力输配电线路能耗控制时，采用全局搜索能力实现能耗控制过程的最优控制点检索，控制点的惯性权重随着粒子目标函数值不断调整。总体过程为：在输配电线路中需要控制的节点中，各控制目标值接近相同或达到局部最优时，该控制节点的惯性权重需相应增大;而控制节点目标分散时，采用进化代数方法优化惯性权重，获取近似全局最优的控制节点。输配电线路自适应权重公式为：

[ωmin-ωmax-ωmintmax，t≤tmax2ωmax，                     t>tmax2] （1）

通常在输配电线路能耗控制过程中，采用常数2作为调度学习因子，选取同步变化方法作为输配电线路能耗控制中自适应学习因子，过程为：

[C1=C2=Cmax-Cmax-Cminttmax] （2）

两个输配电线路控制因子进行优化时，随进化代数变化而变化，使种群中粒子全局搜索能力增强。因此在输配电线路能耗控制中，采用自适应惯性权重方法与同步自适应学习方法，获取新的输配电线路能耗控制中粒子群的最佳位置公式如下：

[vi，jt+1=wadpvi，jt+Cadpr1pi，j-xi，jt+                       Cadpr2pg，j-xi，jt] （3）

式中：[vi，j]为粒子速度;[wadp]为自适应惯性权重;[xi，jt]为粒子此时位置;[pi，j]为粒子此时最优位置;[pg，j]为粒子全局最优位置。

融合式（2）和式（3）获取电力输配电线路能耗控制目标函数为：

[vi，jt+1=wadpvi，jt+Cadpr1pi，j-xi，jt+                       Cadpr2pg，j-xi，jt] （4）

[C1=C2=Cmax+Cmax-Cmintmaxt] （5）

基于自适应粒子群的电力输配电线路能耗控制方法详细流程为：

1） 在输配电线路搜索空间形成随机速度的粒子种群。

2） 依据目标函数与现有粒子，获取目标函数值。

3） 获取全局最优值。

4） 将惯性权重与学习因子依据进化代数而改变。

5） 将粒子速度与位置依据更新公式进行改变。

6） 依据更新粒子获取目标函数值。

7） 依据全局最优值判断目标函数大小。

8） 若目标函数值大于全局最优值，则无需进行变化;若目标函数值小于全局最优值，则全局最优值由目标函数值取代。

9） 若全局最优值不满足最大进化代数，返回步骤4）;若全局最优值满足最大进化代数，则进行下一步。

利用MAPSP算法执行以上步骤，进行输配电线路能耗控制时需要使用Sphere Model 与Schwefels Problem中的测试函数，函数公式如下：

[f1=i=1Nx2i] （6）

[f2=i=1Nxi+i=1Nxi] （7）

[f3=i=1Nj=1ix2i] （8）

[f4=maxxi] （9）

将以上测试函数搜索范围设置在[-100，100]，设搜索变量维度为4。运用贴近搜索的能力，在电力输配电线路的搜索空间內生成大量随机粒子，依据最优位置不断更新输配电线路中形成的大量粒子位置与速度。在更新过程中调整惯性权重与学习因子，使得全部粒子不断逼近节能控制的全局最优值，实现电力输配线路能耗最优控制。

2  实验分析

为了验证本文基于ZigBee的电力输配电线路能耗控制系统控制能耗的有效性，选取某市10条10 kV输配电线路进行实验，该输配电线路在某段时间中的基本参数见表1。

从表1数据可以看出，这10条输配电线路损耗较大，缺乏有效的控制方法与技术，是造成线路损耗较大的主要原因。分别在以上10条线路中，加入本文系统、PWM系统与MPPT系统对输配电线路进行控制。实验在输配电线路完全不停电的条件下进行，统计3种系统在输配电线路稳定运行一段时间后的能耗情况，对比结果见表2。

从表2结果可以看出，采用本文系统控制的输配电线路能耗明显降低，10条输配电线路能耗降低幅度在2.5%～4.5%之間。而PWM系统与MPPT系统降低幅度较小，PWM系统对10条输配电线路能耗降低幅度在1%～2.5%之间;MPPT系统对10条输配电线路能耗降低幅度在0.5%～3.2%之间。说明本文系统能耗控制效果较好，供电质量明显提高。

供电系统容易受到环境因素影响，为检测本文系统在不同环境下能耗控制情况，统计3种系统在雨雪天气下，对实验输配电线路某段时间中的能耗控制结果，具体结果见表3。

通过表3与表2相比可以看出，本文系统抗雨雪干扰能力较强，在雨雪天气下与在正常天气下能耗控制差别在0.1%左右。而PWM系统与MPPT系统受天气影响较大，两种系统在雨雪天气情况下几乎没有起到控制能耗作用，PWM系统与未加控制系统时线路能耗降低幅度在0.15%～1.5%之间;MPPT系统与未加控制系统时线路能耗降低幅度在0.2%～1.66%之间。因此可以说明本文系统具有较好的稳定性，在任何环境下都可以起到较好的能耗控制作用。为验证本文系统在供配电线路中的稳定性，统计线路L1在10 h内的供电情况，对比分析三种系统控制的线路L1线路均方根电流波动情况，结果见图3。

从图3可以看出，本文系统控制输配电线路L1线路的均方根电流变化平稳，未出现明显波动，供电情况十分稳定;而PWM系统和MPPT系统控制的L1线路均方根电流波动幅度较大，不稳定。

3  结  论

为了缓解用电压力，降低输配电线路能耗，采用ZigBee技术，实现电力输配电线路能耗控制系统能耗的实时、稳定控制。实验结果表明，该系统控制10条输配电线路能耗降低幅度达到2.5%～4.5%之间，通过该系统控制的输配电线路不容易受到环境影响，在降低输配电能耗的基础上保证了输配电线路运行的稳定性与安全可靠性。

参考文献

[1] 程瑛颖，杜杰，肖冀，等.基于ZigBee无线通信的电能表及其功耗研究[J].电测与仪表，2017，54（22）：93?97.

CHENG Yingying， DU Jie， XIAO Ji， et al. Research of watt?hour meter and its power consumption based on Zigbee wireless communication [J]. Electrical measurement & instrumentation， 2017， 54（22）： 93?97.

[2] 伍昕宇，杨文龙，吴富姬，等.基于ZigBee技术的直流机车架线分段自动停送电控制系统设计与研究[J].中国钨业，2016，31（2）：74?77.

WU Xinyu， YANG Wenlong， WU Fuji， et al. Automatic control system of direct current locomotive piecewise transmission line based on ZigBee [J]. China tungsten industry， 2016， 31（2）： 74?77.

[3] 陈炎，王锡淮，肖健梅.电力系统节能控制器设计与仿真[J].计算机仿真，2016，33（11）：92?95.

CHEN Yan， WANG Xihuai， XIAO Jianmei. Energy?saving controller design and simulation of power system [J]. Computer simulation， 2016， 33（11）： 92?95.

[4] 邬春明，杨继红.基于ZigBee的风电机组振动故障监测系统设计[J].电子器件，2017，40（3）：656?661.

WU Chunming， YANG Jihong. Wind turbine vibration fault monitoring system design based on ZigBee [J]. chinese journal of electron devices， 2017， 40（3）： 656?661.

[5] 廖峥，熊小伏，李新，等.基于BP神经网络的输电线路舞动预警方法[J].电力系统保护与控制，2017，45（19）：154?161.

LIAO Zheng， XIONG Xiaofu， LI Xin， et al. An early warning method of transmission line galloping based on BP neural network [J]. Power system protection and control， 2017， 45（19）： 154?161.

[6] 褚昊，张恩迪.基于ZigBee的光伏电池检测监控系统设计[J].电源技术，2016，40（3）：621?624.

CHU Hao， ZHANG Endi. Solar cell inspection and monitoring system based on ZigBee [J]. Chinese journal of power sources， 2016， 40（3）： 621?624.

[7] 张贝贝，周祖荣.基于ZigBee技术的智能水浸系统设计[J].计算机工程与设计，2016，37（11）：3130?3135.

ZHANG Beibei， ZHOU Zurong. Design of intelligent water logging system based on ZigBee technology [J]. Computer engineering and design， 2016， 37（11）： 3130?3135.

[8] 宋逢泉，岳建，张占亮，等.基于ZigBee无线网络的核辐射监测系统设计[J].合肥工业大学学报（自然科学版），2016，39（11）：1505?1508.

SONG Fengquan， YUE Jian， ZHANG Zhanliang， et al. Design of nuclear radiation monitoring system based on ZigBee wireless sensor network [J]. Journal of Hefei University of Technology （Natural science）， 2016， 39（11）： 1505?1508.

[9] 华煌圣，刘育权，张君泉，等.基于配电管理系统的“花瓣”型配电网供电恢复控制策略[J].电力系统自动化，2016，40（1）：102?107.

HUA Huangsheng， LIU Yuquan， ZHANG Junquan， et al. Recovery control scheme for petal?shape distribution network based on distribution management system [J]. Automation of electric power systems， 2016， 40（1）： 102?107.

[10] 王艳松，孙桂龙，曹明志.基于动态规划法的配电网联络线优化规划研究[J].电力系统保护与控制，2016，44（10）：30?36.

WANG Yansong， SUN Guilong， CAO Mingzhi. Research on the optimization of the tie lines based on dynamic programming for distribution network [J]. Power system protection and control， 2016， 44（10）： 30?36.