电力用电信息采集系统的设计研究

陈 颖

（国网四川省电力公司遂宁供电公司， 四川 遂宁 629000）

0 引言

能源是现代社会的生命线，电力在其中扮演着关键角色。了解用电行为、实时监测电网状态以及提高电力供应的可靠性都是电力行业迫切需要解决的问题。随着可再生能源的集成、电动汽车的兴起以及能源网络的互联互通，电力系统的运行和管理变得愈发复杂。因此，需要先进的信息采集系统，以实现对电力供应和需求的实时跟踪，同时改进用电负荷预测和调度。电力用电信息采集系统的研究和设计是为了满足当今电力行业的需求，提高能源管理效率，促进可持续发展，以及确保电力系统的稳定和可靠性。这一领域的不断创新和研究对于未来的能源可持续发展至关重要，有助于建设更智能、高效、可持续的电力系统。

1 用电信息采集系统研究现状

电力信息采集系统是电力行业中的关键技术，用于实时监测、数据采集和分析电力系统运行状态之一[1]。现状研究表明，随着信息技术的快速发展，电力信息采集系统的研究逐渐受到重视。

因此，我国电力信息采集系统的研究取得了显著进展。两大电力公司和研究机构积极开展研究，提出了一系列创新性方案，包括基于物联网技术的智能电网信息采集系统、高精度数据采集，这些研究不仅提高了电力系统的运行效率，还为电力行业的自动化发展提供了有力支撑[2]。欧美国家也在电力信息采集系统领域积极探索。欧洲各国致力于构建跨国电力信息采集网络，以实现电力资源的优化配置和跨国电力交易。美国则在智能电网技术方面投入巨资，推动了电力信息采集系统的研究与应用，取得了丰硕的成果。

电力信息采集系统的研究不仅仅关乎技术创新，更是推动电力行业现代化转型的关键引擎。本文将进一步探讨该领域的关键采集通信技术，为电力行业提供更高效、可靠的用电数据采集和管理方案，从而推动电力系统朝着更智能、更可持续的方向发展。

2 用电信息采集系统理论分析

2.1 OFDM基本原理分析

在通信系统中，为保证充分利用信道带宽，通常采用多载波调制方式和频分复用（FDM）的形式进行信号传输。频分复用方式的优势在于，通过插入不带数据的色彩保护带Af，可以有效地分离子载波，防止它们之间的相互干扰。这带来了一个显著的好处，即子载波上的信号可以保持更长的持续时间，容易受到信号速率增加引起的线性失真的影响，这种技术的特殊应用是正交频分复用（OFDM）。

OFDM作为一种特殊的频率分复用方法，利用正交性原理消除了色彩保护带，不仅继承了传统频率分复用方法的优点，还融合了倍数效率的特长。OFDM的调制解调原理见图1。

图1 OFDM 调制解调原理

该方法允许多个子承载同时传输不同的数据，每个子承载以这种正交的方式运行，使它们互不干扰。这种高效率的特性使得OFDM 成为许多现代通信系统的首选，包括Wi-Fi、4G 和5G 移动通信。OFDM的应用不仅提高了数据传输速度，还提供了更好的抗干扰性能，从而提升了通信质量和可靠性[3]。因此，OFDM技术在通信领域的迫切凸显，为未来的通信技术发展提供了坚实的基础。

在发送端，输入的信号经过正交调制（QAM）调制后，得到一串QAM序列。这个QAM序列经过串并转换，被分成N 个子序列。接下来，这N 个子序列经过离散傅里叶变换（IFFT）计算，并添加另外一个循环。然后，再经过一次并串转换，得到了信号发送端的OFDM符号。

该OFDM符号附加被插入前导信号，然后通过电力线信道传输至接收端。在接收端，接收到的信号经过解调，积分根据计算方法来获得每个子载波携带的信息[4]。另外，再一次串并转换和QAM解调的过程，最终将接收到的信号恢复成原始的发送信号。

在这个过程中，符号Xi（i=0，1，.N-1）代表N个子信道上对应的OAM调制信号。每个OFDM符号的周期为T。因此，一个完整的OFDM符号s（t）可以表示为：

式中：fi=i/T，为第i个子承载的频率；T为一个OFDM符号的周期；fi为每个子承载的频率。

2.2 信道建模

由于电力线路噪声的特性，其噪声具有随机性和突发性的影响。通常为了进行噪声建模，电力线路噪声被视为高斯噪声与脉冲噪声的最大值。这种噪声模型被称为Middleton A 类噪声模型。其概率密度函数可以表示为公式（2）：

式中：σ2为高斯噪声的方差；ΓMA为高斯噪声与脉冲噪声的功率比；AMA为脉冲噪声重叠指数；当AMA的值趋近于无穷大时，这个噪声模型近似于高斯分布。为了方便计算和后续的建模仿真，一般会对这些参数进行设定。通常可以将σ2的值定为1，而ΓMA和AMA的值设定为0.1。

传统的自上而下的方法将电力线信道视为一个整体，利用参数的方式进行建模，这种方法因此参数较少，模型相对简单，在实际应用中具有很强的实用性。传统模型在仿真过程中未能全面考虑到所有影响信道的因素，因此导致仿真结果与实际信道行为之间存在一定的缺陷。

为了改进这个问题，M.Zimmermann 等学者提出新的算法，并对传统的自上而下的方法进行了改进。他们考虑到电力线信道的多径效应和信号传输过程中的衰落，提出了一种电力载波信道传递函数的频域表达式：

式中：a0和a1是衰减特性因子的系数；fkp则代表了衰减特性因子的指数。该模型与Middleton A 类噪声模型相结合，用于建立低压电力载波的复杂模型。模型可以更全面地考虑信道中的多径效应和信号衰减，进一步提高了对电力线信道行为的准确建模[5]。图2 为这个组合模型，它综合考虑了Middleton A 类噪声和电力衰减特性，能够更好地模拟线路信道的实际情况。

图2 低压电力载波信道模型

2.3 用电信息采集系统原理

电力信息采集系统具有监测、采集和远程查看功能，用于实时监控计量设备的在线状态和采集用户用电数据信息。该系统主要采集电压、电流、电量等用电信息，通过监测平台帮助用户清晰了解用电负荷的变化情况，从而促进用户养成良好的用电习惯。

在通信层面，用电信息采集系统的结构通常分为三层。最上层是主站层，通常是云平台或其他服务器，负责采集到的用电信息，提供远程访问和数据管理功能。主要是集中器，用于汇总和管理多个终端设备的数据，起到数据中转和集中控制的作用。第三层是本地通信层，主要负责直接与终端设备交互，用于采集用电信息并传输到集中器或主站层。

电力信息采集系统的结构如图3 所示，它清晰地展示了不同系统之间的核功能。这种分层结构有助于系统的稳定运行和数据的管理，同时也使得用户能够方便地访问和分析用电数据，提高用电效率和管理能力。电力信息采集系统在电力行业和能源管理中发挥了重要作用，有助于实现能源的有效利用和管理。

图3 用电信息采集系统通信层结构框

3 用电信息采集系统通信建模与仿真

3.1 OFDM系统的建模流程（见图4）

图4 OFDM 系统建模流程

首先，对于OFDM系统，设置一系列参数，包括子载波需要的数量、每个子载波所携带的比特数、保护间隔长度、信噪比等。这些参数的选择会直接影响系统性能，因此需要链路调整满足通信特定需求。

接下来，对信号发送部分进行建模。这一步包括建立信号源，通常通过生成需要传输的数据或信息来实现。之后进行16QAM调制，将数字数据映射到复数符号。另外，需要循环添加另一个，以处理OFDM 信号在传输过程中的多径效应，并提高信号的抗干扰性能。还需要进行信号加窗操作，以平滑信号的过渡。然后，进行并串转换，将信号准备好以便发送。进一步，需要基于载波通信信道的特性进行建模。这包括考虑信号在电力线通信信道中传输时的衰落影响、多径电场效应以及噪声等因素。这些因素对信号的传输和接收都具有重要影响。

最后，在信号接收部分进行建模。接收部分会接收到来自信道的信号，并进行解调和信号处理。在接收端终止，可以通过比较接收到的信号与发送的信号来计算数据传输的误差，该步骤有助于评估系统的性能，并且在需要时进行错误修正或重传。

整个过程中，需要综合考虑信号处理、信道特性和误码率计算，以保证OFDM 系统在电力线路通信等应用中能够有效地传输数据并维持高质量的通信连接。这些模型和参数设置是为了优化和改进系统性能，非常关键。

3.2 仿真分析

借助Matlab，对OFDM系统中添加循环远端和加窗操作的部分进行了仿真分析，图5 为发送端前200序号的图示，每个信号代表二进制调制后的复数形式。

图5 发送端星座调制后星座图

对星座图中信号通过16QAM解调后，即可得到二进制信号序列，从图6 中分析对比前序信号数据，前200 位误码率计算结果低于6×10-5，继续进行10次重复OFDM通讯流程验证，误码率皆低于6×10-5，该分析说明这些操作下的调制和解调流程结果符合电力负载通信的基本要求，这意味着信号可以在通信中得以恢复和解码。仿真结果表明系统在面对不同信道条件下也能够稳定传输数据，保持传输数据较低的误码率，这对于电力承载通信的可靠性和稳定性至关重要。这些仿真分析结果为系统性能的评估和优化提供了有力的支持，确保在实际应用中具备高质量的通信连接。

图6 采集系统信号序列波形图

4 结语

通过对系统各方面进行深入研究，本文研究与设计的电力用电采集系统能够实现对电力数据的全面采集、监测和深度分析，从而有效保障电力系统的稳定运行和高效管理。在系统设计中，充分考虑了通信、信道特性和数据处理等多个关键因素，确保系统满足电力载波通信的严格要求，提高通信质量和抗干扰性。为了验证系统的性能是否能够满足电力系统的需求，进行了模拟和仿真分析。通过这些分析，验证了系统在实际应用中能够稳定可靠地运行，并对电力数据进行准确、及时地采集与监测，这为电力系统的运行提供了坚实的技术支持。