基于网络载波模块的插针修整器设计

邢树利，陆文娇，史雪琪，张雪莹

(国网内蒙古东部电力有限公司供电服务监管与支持中心，内蒙古 通辽 028000)

随着电力配网二次系统相关技术的持续升级，智能电网系统使用了大量的220 V交流、110 V交流、36 V直流、24 V直流、12 V直流控制模块，这些模块多采用插针连接方式，如果插针出现弯折、松动等情况，会严重影响系统可靠性，甚至导致安全事故。网络载波模块属于电力监控模块，可以采集电压、电流波形图并实时上报。在智能电网模块插针修整器中引入网络载波模块对插针修整过程进行全程监控，可以有效避免插针修整过程中的插针-基座损伤。网络载波模块主要用于电表、集中器、采集器、网关等产品，实现在电力介质上的数据抄读、数据传输、信道管理、系统管理、停电上报等，从而优化网络调度机制，实现对信道的有序管理，规避通信载波相互干扰，保证事件的可靠实时上报。

目前学术界将网络载波模块用于其他技术领域的相关研究成果比较丰富，如戴成涛等[1]充分研究了网络载波模块在电力物联网中的技术价值，对其中低压录波图的数据采集性能与回传方式进行了深入研究；李波等[2]研究了网络载波模块和微功率无限通信双工模块的数据配合性能，通过海量实测实验和仿真实验研究了网络载波模块的数据稳定性保障措施，对其数据价值进行了正面评价。在网络载波模块数据应用方面，宋绍华等[3]研究了网络载波模块在电力二次设备故障诊断方面的数据应用，重点研究了电流录波图和电压录波图的数据应用方案。在高精密控制方面，何雅芹[4]研究了六轴机器人及六轴加工中心机器手的高精密驱动算法，对步进电机的进给力度与进给速度的转化函数进行了量化分析。在借鉴以往技术经验的基础上，本文提出一种基于网络载波模块的插针修整器设计思路，提高了修整器控制系统的安全可靠性，保证了电力配网系统的稳定性和时效性[5]。

1 插针修整器中的网络载波模块介入模式

插针修整器的工作原理：使用步进电机控制双曲线型插针矫正夹具加持插针，并在Z轴推入，完成基本矫正过程，之后根据实际应力情况，利用X轴和Y轴插针矫正工具进行精度矫正。本文设计的插针修正器中应用网络载波模块介入模式，可以对通入的交流电进行波形监控，如果发现问题就可以向控制器发出反馈信号，从而提高插针修整器的可靠性与稳定性。而在当前技术体系下，插针扶正后，还可以利用热风加热装置对插针基座重新进行熔接，并完成风冷成型。修整器结构如图1所示。

图1中，可调压交流电源可以通过调节稳压器提供110～220 V的50 Hz电源；L是火线，火线接电源正极；N是零线，零线接电源负极；HPLC为网络载波模块系统；控制器有控制电机的转速、控制波形、控制限流等功能；矫正夹具矫正网络载波模块的插针修正器；步进电机组是一组将电脉冲信号转换成相对位移或线位移的电动机。插针修整器的直观图如图2所示。

图1 插针修整器中网络载波模块硬件逻辑图

图2 插针修整器直观图

图2中，在插针基座与矫正夹具的双曲线金属夹片之间通入110～220 V的50 Hz交流电，使用网络载波模块监控波形，并向控制器发送控制辅助信号。网络载波模块通过采集波形图，在模糊神经网络(fuzzy neural networks，FNN)进行模糊卷积，由外部指令或程序指令控制步进电机动作方向，即使用网络载波模块+FNN控制动作力度、方向、步进长度等性能参数[6-7]。插针弯折修整过程中，产生的插针内部应力会导致插针的局部电阻率变化，引发网络载波模块可以感知的杂波干扰。本文设计思路是使用网络载波模块捕捉杂波之后，使用FNN分析模块分析杂波数据，经模糊神经网络将电压及电流录波，在傅里叶转换后形成特征矩阵，并对数据结果做二值化处理，在进行统计分析时同步反馈给步进电机控制模块生成执行指令。网络载波模块结合模糊神经网络的数据流处理逻辑架构如图3所示。

图3中，网络载波模块的电压录波指调谐电压滤波功能，电流录波指调谐电流滤波功能；步进电机控制器控制转换网络脉冲信号；傅里叶变换为模糊神经网络中的一种变换方式；特征矩阵为模糊神经网络矩阵模块；X轴二值化、Y轴二值化、Z轴二值化指的是FNN的二值化；控制指令指的是模块控制指令系统。图中网络载波模块内电压录波图、电流录波图离散数据经傅里叶转换，构成特征矩阵反馈至控制中心，经FNN得出需要的X轴二值化、Y轴二值化、Z轴二值化关键神经网络信息，由步进电机控制器输出结果。配网系统中也可以由控制指令直接经过FNN，得出二值化值后，由步进电机控制器输出结果[8-9]。

图3 插针修整器中网络载波模块与模糊神经网络的结合模式

傅里叶变换的任务是将时序函数转化为频率函数，从而可以直接统计每个频率上的振幅值积分结果。傅里叶变换的统计学意义是将网络载波模块采集的电压录波图和电流录波图中的工频信息和杂波信息提取成特征矩阵。傅里叶变换的基函数如式(1)所示：

(1)

式中：f(ω)为以频率ω为自变量的分析结果输出函数；A为状态调整变量；f(t)为以时间轴变量t为自变量的原始函数；i为虚数单位；-e·2π为傅里叶常量。

二值化函数的统计学意义是在不改变数列顺序的前提下，使所有结果在[0.000,1.000]区间内向两端充分位移，从而获得具有二值化且可以充分逻辑化的结果。实际数据训练中，设定[0.900,1.000]区间为接近1.000的有效区间，设定[0.000,0.100]区间为接近0.000的有效区间，设定中间的(0.100,0.900)区间为无效区间。实际数据训练中如果有数据落点在无效区间内，就可以认为模糊神经网络没有充分收敛，根据式(1)中的二值化数值，可以判断神经网络训练收敛度。二值化神经网络节点的基函数如式(2)所示：

(2)

式中：y为步进参数；B为二值区间；n为上一层神经网络的节点数量；xi为常量。

模糊神经网络的统计学意义是将网络控制数据源压缩到一个双精度变量中，运用模糊神经网络的待回归系数保存系统数据的相互关联信息，使系统数据在卷积过程中相关信息损失量最小[10-11]。因此，模糊神经网络可以在复杂隐藏层节点的基础上，使用多项式深度迭代模糊神经网络函数提供足够的待回归系数，提高数据算法的卷积能力。模糊神经网络节点的基函数如式(3)所示：

(3)

根据式(1)、(2)、(3)，综合使用前置傅里叶变换、核心模糊神经网络，以及二值化神经网络，成功构建多列神经网络结构，向步进电机控制器直接发出控制信号。该信号主要用于控制步进电机的转速和力度，而外部控制信号则主要用于控制步进电机的转动方向[12-14]，最终实现插针修整器的智能化改造。

2 插针修整器的实测验证

2.1 实验对象选择

实验时选择常用插针1 500根，应用场景分别为220 V交流、110 V交流、36 V直流、24 V直流、12 V直流共5个分类，插针直径分别为2.5，3.5，6.5 mm。所有应用场景和插针直径相互交叉，得到15个分组，每组准备100根试验用插针。

1 500根插针人工设置弯折偏移比例，等概率随机产生中部弯折、根部弯折、基座内弯折等。弯折率按顶端偏移距离与插针外露长度的比值计算，分为4组，分别为<1%分组、1%～3%分组、3%～7%分组、>7%分组，4组插针每组375根，每个直径各125根。经过SPSS分析可知，所有故障类型的分布情况在12个分组中存在t值为20.167和P值为0.001的可置信统计学一致性。

所有进行测试的瑕疵插针，在弯折仿真建模过程中充分释放弹性应力，保证弯折建模结果的全塑性，以评价插针修整过程对插针造成的损伤。

2.2 实验方法实录

所有实验用插针随机平分为2组，一组使用不含网络载波模块和FNN的一般程序控制插针修整器，一组使用本文设计的网络载波模块+FNN的插针修整器，φ2.5 mm、φ3.5 mm、φ6.5 mm型插针各250根，比较其修复过程的插针损毁情况和插针修整效率。

实验中用于检测插针应力及损毁程度的是110 V工频电源，为了减小被修复插针实际运行中电压等级和电能形式方面的差异，应根据网络载波模块采集高精度数据，使用SPSS软件中的双变量t校验进行比较分析，当t值小于10.000时认为存在统计学差异，且t值越小，数据统计学差异越大，当P值小于0.05时认为比较结果在可置信区间内，当P值小于0.01时认为比较结果具有显著的统计学意义。

2.3 插针损毁率验证

采用随机分组法，将上述1 500根插针分为2组，每组750根，分别采用一般程序控制与本文设计的网络载波模块+FNN控制，获得插针折断、基座损毁、插针损伤、非典型损毁的几种损毁情况下的损毁率。经过SPSS分析可知，2组插针的分布情况存在t值大于10.000和P值小于0.05的可置信统计学一致性。两组修复过程的插针损毁率比较结果见表1。

表1 插针损毁率验证结果比较表

由表可知，本文设计的网络载波模块+FNN控制方式，与使用一般程序的插针损毁率相比明显更低，插针损毁造成的损失也就更小，可以看出网络载波模块用于插针修整器技术改造的优势。

比较两组插针的修整效率，结果见表2。

表2 插针修复效率对照表

由表可知，网络载波模块+FNN的插针修整成功率大大高于一般程序，证明基于网络载波模块的插针修整器设计在配网中应用十分可行。

3 结束语

本文以现有的低压电力作业网作为信道，结合网络载波模块的主要性能特征、基本结构原理以及实际运行工况进行仿真建模，分析了低压网络载波模块的优缺点，实现了电力配网中信息数据的实时传递与共享。分析表明，基于网络载波模块的插针修整器设计技术，很大程度提升了用电信息采集和远程控制停表的工作稳定率和时效性，降低了插针损毁率，减少了损耗成本。实验表明，将网络载波模块+FNN用于插针修整器设计，与使用一般程序的插针损毁率相比明显更低，而插针修复效率明显优于一般程序，这一结果为基于网络载波模块的插针修整器的设计应用提供了数据支撑，未来有望成为优化电力配网的一项长期举措。