融合无线传感器网络与射频识别的输电线路杆塔状态监测网络低延时技术

张安安， 邓芳明

(1.江西省科学院能源研究所，南昌 330029； 2.华东交通大学电气与自动化工程学院， 南昌 330013)

输电线路杆塔是输电线路的关键组成部分，它的结构稳定性及其他所承载的绝缘子、金具、导线等附件的工况是整条输电线路运行安全的重要保障[1]。2015 年 9 月国家电网公司印发了《信息通信新技术推动智能电网和“一强三优”现代公司创新发展行动计划》国家电网信通〔2015〕899 号文件提出了开展“SG-ERP 3.0 资产全寿命周期典型应用”试点任务，要求综合运用物联网、移动应用、大数据等新技术，实现资产全寿命周期管理的信息贯通与质的飞跃[2]。

传统输电线路检测采用人工巡检方式[3-4]，工人采用目测或与测量仪器相结合的方式巡检输电线路，这种方式不仅费时费力，且准确度低。文献[5-6]采用机器人或无人机自动巡检线路，其检测成本高，而且实时性差，无法对输电线路状态进行在线监测。输电线路监测网络的信息传输通常采用有线通信技术[7-8]。有线通信技术虽然具有容量大、速率快等优点，然而昂贵的前期安装和后期维护成本限制了其进一步发展，因此基于无线通信的输电线路在线监测技术是智能电网发展的必然趋势。基于移动通信技术的无线监测技术[9-10]具有传输范围广、速率高、容量大等优点，但由于需要长期租用移动通信服务，运行成本高。

无线传感器网络(wireless sensor network, WSN)作为一种全新的信息获取和处理技术，凭借其部署简单、布置密集、低成本、通信免费和无需现场维护等优点[11]，自其出现便迅速取代传统有线环境监测方法被广泛运用到各领域中。杨征[12]采用融合ZigBee和GSM网络构建了输电线路杆塔倾斜监测系统；曹新莉等[13]针对输电线路杆塔倾斜度监测的节点网络组织问题，给出了一种杆塔监测网络的自组织路由算法；任堂正等[14]针对现有覆冰区输电杆塔倾斜检测系统实时性和准确性低的特点，设计了一种基于ZigBee技术的覆冰区杆塔倾斜在线监测系统。

WSN和射频识别(radio frequency identification, RFID)技术是物联网前端两大关键技术，随着物联网技术的蓬勃发展，WSN与RFID相结合的研究成为一种趋势。RFID技术有工作距离短的缺点(一般10 m内)，但是如果将WSN与RFID相结合起来，利用前者100 m的通信半径及多跳传输特性，形成融合通信网络，其应用前景不可估量[15]。中外已经开展了一系列WSN与RFID技术融合的研究[16-18]，然而针对输电线路状态监测的融合研究外还没有相关报道。

现提出一种融合WSN与RFID的输电线路杆塔状态监测网络架构，具有监测成本低、故障定位迅速和适合长期监测的优点。中继节点设置是所提出监测网络性能研究的关键，因此本文建立了中继节点传输延时模型，有利于分析不同条件下的监测网络延时性能。

1 监测网络架构设计

输电线路两相邻变电站间的距离通常为几十至几百千米，每隔几百至几千米设置一杆塔作为架空输电线路支撑，因此两变电站间杆塔数量为20～100。每个杆塔内的传感器节点间距不超过100 m，而相邻杆塔间的距离能达到1 km，因此考虑到WSN技术特点，在每个输电线路杆塔上设置一中继节点[19]。中继节点同时具有短距离和长距离无线通信功能，各输电线路杆塔内的传感器节点通过短距离通信将数据汇聚至杆塔中继节点，然后各杆塔中继节点通过长距离通信将监测数据传输至相邻杆塔。为了避免线性监测网络的传输延时过长，选取特定杆塔节点为具备移动通信的中继节点，能够和控制中心之间完成直接通信。

根据以上分析，提出一种融合WSN与RFID的输电线路状态监测网络架构，如图1所示。根据通信功能，所提出的监测网络架构可以分为四层。

图1 基于RFSN的输电线路状态监测网络架构Fig.1 Network architecture of transmission line condition monitoring based on RFSN

第一层通信层负责将RFID传感标签信息传输至RFID阅读器与ZigBee融合(RRZ)节点，它由位于杆塔塔基内或塔身的RFID传感标签和位于塔身的RRZ节点构成。塔基内的RFID传感标签工作于无源状态，适合对塔基健康进行长期监测[15]。RRZ节点同时具有超高频RFID和ZigBee两种通信方式，它与RFID传感标签之间采用超高频RFID通信，并将收集到的塔基等状态信息以ZigBee短距离通信方式传输至杆塔中继节点。

第二层通信层负责将输电线路各杆塔的传感节点信息汇聚至杆塔中继节点，它由位于塔身的传感节点、RRZ节点和中继节点构成。传感节点与中继节点间采用ZigBee短距离通信方式(<100 m)，而各杆塔中继节点间采用ZigBee长距离通信方式(>1 km)。中继节点的电源供给问题一直是输电线路杆塔监测系统的关键问题之一，中外已开展广泛研究。中继站取能可通过太阳能[20-21]，风能[22]，电流互感[23-24]以及混合取能[25]等多种方法。

第三层通信层负责将各杆塔中继节点信息传输至变电站或移动基站，它由各杆塔中继节点、变电站和移动基站构成。考虑到长距离线性网络容易造成延时过长及移动通信高成本问题，线性网络中的某些中继节点同时具有移动通信模块，将接收的杆塔健康信息传输至移动基站。杆塔中继节点与变电站和移动基站之间分别采用ZigBee和4G移动通信方式。

第四层通信层负责将变电站或移动基站接收的杆塔健康信息传输至控制中心，它由变电站、移动基站和控制中心构成。变电站与控制中心之间采用现有数据采集与监视控制(supervisory control and data acquisition, SCADA)系统，有利于降低成本；移动基站与控制中心之间采用4G移动通信方式。

2 中继节点设置优化

输电线路状态监测线性网络结构容易导致节点数据传输延时，通过为网络中某些中继节点配备移动通信模块构成汇聚节点，有利于获得网络延时性能与成本的平衡，因此汇聚节点的设置优化研究在输电线健康监测网络传输性能研究的关键。文献[26]提出了一种汇聚节点优化设置模型，作者假定所有节点具备相同性能，并从附近传感器收集相同数量的数据，这些传感器完全依赖于底层网络基础设施和蜂窝基础设施的对称性。然而，由于实际情况中有众多因素可能导致网络的不对称性，因此需要考虑网络不对称下的节点优化设置。由于在输电线路状态监测中，WSN节点功耗不再是系统设计的主要目标，因此主要从传输延时方面分析汇聚节点的优化设置。输电线路监测网络可以简化为图2所示。

图2 输电线路状态监测网络拓扑图Fig.2 Network topology of transmission line condition monitoring

图2由控制中心CC、变电站SS1和SS2以及n个中继节点组成。假设将n个中继节点分为g(3≤g≤n)组，每组有ri个中继节点，中间若干节点组(G2～Gg-1组)选择组内一中继节点GPi装备有移动通信模块作为汇聚节点。

图2所示的监测网络架构包含三种节点数据传输方式。如图3(a)所示为最左边G1组内的节点依次向左，通过ZigBee传输方式将中继节点数据汇聚至变电站SS1，然后变电站通过SCADA传输方式将汇聚的节点数据传递至控制中心CC；如图3(b)所示最右边Gg组内的节点依次向右通过ZigBee传输方式，将中继节点数据汇聚至变电站SS2，然后变电站通过SCADA传输方式将汇聚的节点数据传递至控制中心CC；如图3(c)所示中间若干分组内的各中继节点通过ZigBee传输方式，将节点数据汇聚至各组内具有移动通信功能的汇聚节点GPi，汇聚节点再通过移动通信将汇聚的节点数据传输至控制中心CC。

图3 节点数据汇聚传输方式Fig.3 Node data converging method

图3(a)所示左侧变压器SS1所在的G1组内共有r1个中继节点，节点Pr1首先将它的数据传输至节点Pr1-1，节点Pr1-1将它自身的数据和从Pr1接收到的数据一起传输至Pr1-2，最终所有的节点数据传输至变电站SS1。图3(b)所示左侧变压器SS2所在的Gg组的传输时间计算与G1组一致。考虑到RFID通信系统的加入和无线信道采用共享机制，变电站传输数据至控制中心的延时可以忽略，因此G1组和Gg组的传输总延时ti可以表示为

(1)

式(1)中：tc为平均信道接入延时，tR代表RFID系统传输时间；ri代表第i组内的节点数；Dij表示第i组内第j节点的数据量；VZ代表ZigBee的传输速率。式(1)包含三部分:第一部分代表信道接入延时，第二部分代表杆塔节点内RFID层传输延时，第三部分代表中继节点传输延时。

由于每组传输的数据大小不一，因此中间每组内汇聚节点GPi两侧中继节点数目也不相同。假设第i组内汇聚节点GPi两侧的中继节点数分别为ri1和ri2，则第i组内中继节点数量为ri=ri1+ri2+1，因此根据式(1)可以得到两侧中继节点传输数据至汇聚节点GPi所需的延时ti1和ti2分别为

(2)

(3)

(4)

ti=max(ti)，i=1,2,…,g

(5)

3 仿真结果与分析

图4 不同分组数下的最大延时Fig.4 Maximum delay time under different group number

为了仿真分析此线性结构的延时性能，假设第1组和第g组具有相同的结构，中间第2组至第g-1组也具有相同的结构。假设线性网络的中继节点数n为100，每个节点获取的数据包为4 kb/s，ZigBee的传输速率VZ为31.25 kb/s，信道接入延时tc为41 ms，RFID系统传输延时tR为2 ms，移动通信3G和4G网络的传输速率VM分别为200、2 000 kb/s时，所得到的传输延时与分组数目g的关系如图4所示。可以判断，当g<10随着分组数目g的增加，传输延时明显降低。但是当g>10时，传输延时的降低不明显，曲线变化呈扁平状。还可以得到，由于4G移动网络的传输速率相比3G网络大得多，因此对于同样的分组数目g，采用4G移动通信网络的最大延时明显比3G网络的最大延时低。所以综合考虑到分组成本问题，g=10为合理分组方案。

图5对比了信道接入延时分别为41 ms和200 ms条件下，传输延时与分组数目g的关系。从图5中可以看到，在同为3G或4G通信的条件下，不同信道接入延时对总传输延时曲线变化影响较小，而且具有相同的变化趋势，因此可以得到，信道接入延时对整个网络的性能影响较小。

图5 不同信道延时对网络性能的影响Fig.5 Different channel access time impact on network performance

图6 不同分组数下信道延时与系统能量消耗的关系Fig.6 The relation between channel delay and system energy consumption under different grouping numbers

另一方面，在考虑系统能量消耗性价比时，4G则显示出优势。从图6可以看出，4G拥有更低的延迟但能耗偏高，3G虽然能耗低但是延时更高且分组数越高能耗优势越小。在3G和4G无线链路延时与能耗对比图中，曲线显示为V形，并且在总能耗方面具有明显的最小值。因为尽管无线传感器网络中传输一个数据单元的能量比蜂窝链路中的能量小，但在中继中，每个节点都花费大量的能量来帮助相邻节点转发数据，从而增加了总体能量消耗。当增加分组数时，中继的数据量减少而降低的能量与增加的蜂窝网络的能量是中等的，因此延迟和总能量消耗都会减少。然而，如果分组数过多，那么蜂窝网络的高能量消耗将开始主导总能量。这个结果清楚地表明了总能耗和系统延迟之间的平衡。

4 结论

提出一种融合WSN和RFID的输电线路杆塔状态监测网络，具有监测成本低、故障定位迅速和适合长期监测的优点。由于输电线路杆塔拓扑具有长距离链状特点，传输延时是监测网络性能研究的关键。具备移动通信功能的中继节点设置是影响传输延时的主要因素，因此建立了中继节点传输延时模型，有利于分析不同条件下的监测网络延时性能。