基于物联网技术的电能信息采集系统设计研究

摘要：本文设计了一种基于物联网技术的新型电能信息采集系统，旨在提升数据采集的实时性、传输效率和系统稳定性，解决传统系统在延迟、能耗、精确度方面的局限。系统集成了智能传感器、边缘计算节点、LoRa通信模块、云端数据管理平台，利用低功耗广域网技术实现远距离、高效传输，并通过边缘计算提升系统响应速度和异常处理能力。测试结果表明，该系统在精度、能耗和稳定性上具备显著优势，该设计可供大规模电网的智能化管理参考。

关键词：物联网；电能信息采集系统

引言

电能信息采集系统是现代能源管理系统中的核心组成部分，其能够实时采集、传输并分析用电信息，为电网运行状态的优化提供依据[1]。随着物联网技术的快速发展，基于物联网技术的电能信息采集系统在实时性、准确性和智能化方面的优势愈加突出。传统的电能采集系统面临采集数据量大、传输延迟长、能耗高等问题，而物联网技术能够有效解决这些挑战。本文旨在设计一种基于物联网技术的电能信息采集系统，以实现更加高效的电能信息采集和管理。

1. 物联网技术在电能信息采集中的应用

物联网技术在电能信息采集中的应用涵盖了数据采集、传输和处理等多个关键环节，显著提升了电力系统的智能化管理水平[2]。物联网系统中的智能传感器能够实时监测电压、电流、温度等电能参数，并通过低功耗设计确保在广域电网环境中持续稳定工作，适应低成本、远距离的数据采集需求。低功耗广域网（LPWAN）技术，如LoRa技术和NB-IoT技术，为电能信息采集系统提供了高效的远距离数据传输方案，保障了大规模节点下的数据传输实时性，并通过低功耗延长设备的使用寿命，减少了维护成本。与此同时，边缘计算技术在物联网架构中的应用，使得采集到的数据能够在源头附近进行处理，有效减少了数据传输带宽的需求和系统延迟，显著提升了系统的响应速度。边缘节点还能够实时分析数据，及时检测异常并发出预警，提高了系统的安全性和可靠性[3]。物联网技术的这些综合应用为电能信息采集系统带来了更高的效率和智能化管理能力。

2. 电能信息采集系统需求分析

为确保系统设计能够满足电网实时管理和智能化需求，在设计电能信息采集系统时，需详细分析其需求。需求分析主要包括功能需求、性能需求和安全需求。

2.1 功能需求

系统的功能需求包括具备对电压、电流、功率等多种电能信息的实时采集能力，能够对采集到的数据进行初步分析和存储，并通过无线网络将这些数据及时传输到后台服务器[4]。此外，系统应能够实时监控电网的运行状态，在检测到异常时及时发出报警，确保电力系统的安全和高效运行。

2.2 性能需求

性能方面，系统应具有较高的采集精度，确保数据传输延迟不超过200毫秒，从而保证信息的实时性。系统还需具备高可靠性和稳定性，确保在长时间运行过程中，数据采集具有准确性和一致性。同时，传感器和边缘计算节点应具备低功耗设计，提升系统的整体节能性能。

2.3 安全需求

安全性方面，系统应具备较强的抗干扰能力，确保在复杂的电磁环境下仍能稳定工作。系统在数据传输过程中应采用加密算法，防止数据被篡改或窃取，保障电能信息的完整性和安全性。

3. 电能信息采集系统硬件设计

电能信息采集系统的硬件包括传感器、边缘计算节点、通信模块和电源管理模块，硬件设计的目标是保证数据采集的精度、通信的稳定性和系统的低功耗。整体的系统硬件架构如图1所示。

3.1 传感器

电能信息采集系统中的传感器部分采用了基于微机电系统（MEMS）技术的智能传感器。这些传感器能够精准地采集电压、电流和温度等关键参数，并将模拟信号通过内置的模拟数字转换器（ADC）转换为数字信号。通过这种设计，系统在多变的电网环境中依然能够保持数据采集的高精度与稳定性。

3.2 边缘计算节点

边缘计算节点负责对传感器采集的数据进行实时处理，主要任务包括数据的滤波、去噪和压缩[5]。系统采用基于ARM Cortex-M处理器的边缘计算模块，具有低功耗和高性能的优势。边缘节点通过快速处理数据，有效提高了系统的响应速度，并能够在异常情况下及时发出预警信息，确保系统运行的高效性与稳定性。

3.3 通信模块

系统的通信模块采用LoRa技术，支持远距离、低功耗的数据传输[6]。LoRa模块工作在915MHz频段，传输距离可达15千米，满足电网内大范围数据采集的需求。LoRa技术在电磁环境复杂的情况下依然具备很强的抗干扰能力，确保系统在分布式电网中保持稳定、高效的数据传输。

3.4 电源管理模块

电源管理模块通过太阳能电池供电，结合智能电源管理系统，确保设备在长期运行中的稳定性。该模块具备能量储存和智能调度功能，能够根据实际情况自动切换到备用电池供电，同时通过优化功耗延长设备的使用寿命。智能电源管理的设计降低了设备的维护成本，并在偏远地区提供了可持续的能源供应解决方案。

4. 电能信息采集系统软件设计

电能信息采集系统的软件设计主要侧重于电能数据的处理、传输，以及用户界面的设计。整体软件架构分为数据预处理模块、通信协议和云端数据管理平台，确保系统在处理海量电能数据时保持高效、准确和稳定。

4.1 数据预处理模块

为确保采集数据的准确性和可靠性，系统在边缘计算节点上实现了数据预处理功能。通过自适应卡尔曼滤波器对电压、电流等数据进行滤波，去除噪声和干扰。卡尔曼滤波器的状态方程为

（1）

式中，xk是当前时刻的状态变量，代表系统当前的电压或电流数据；xk-1是前一时刻的状态，表示上一时刻的系统状态；矩阵A描述了系统的状态转移；矩阵B代表控制输入的影响；uk为系统的控制输入，通常与负载变化等因素相关；wk表示过程噪声，反映系统内部不确定性的影响。

卡尔曼滤波器的观测方程为

（2）

式中，zk为当前的观测值，即传感器采集到的电压或电流数据；H为观测矩阵，将状态变量映射到观测空间；vk为观测噪声，用来描述测量设备的误差或环境噪声影响。通过卡尔曼滤波器的递推过程，系统能够实时对采集的电能数据进行校正和优化。

4.2 通信协议与数据传输

在数据传输环节，系统采用LoRaWAN协议进行远距离通信。LoRaWAN协议支持异步通信方式，具备低功耗、长距离传输的优势，适合大规模电能数据采集系统的应用。每个边缘节点根据预设的时间间隔向主站发送数据，主站通过轮询机制接收多个节点的数据[7]。

在通信协议的设计中，每个数据包中包含节点ID、时间戳、电压、电流、功率等信息。为了确保数据传输的完整性，系统在数据包中加入了校验码，并使用AES加密算法对数据进行加密，确保传输过程中不会受到外部攻击或被窃取。数据传输的具体流程如图2所示。

图2 电能信息采集系统中的

数据传输流程

4.3 云端数据管理平台

在电能信息采集系统中，云端数据管理平台承担着关键的数据存储、分析和用户交互功能。当采集到的电能数据通过LoRaWAN协议传输到云端后，系统利用分布式架构进行大规模并发处理，确保数据的实时性和稳定性[8]。云平台能够对电压、电流、温度、功率等多种电能参数进行深入分析，并生成详细的用电报告。用户可通过如图3所示的实时监控界面直观地查看这些关键电能信息，并通过图形化的方式掌握设备的运行状态和电能消耗趋势[9]。界面上设有多个操作按钮，包括“启动”“停止”和“保存数据”，用户可通过这些按钮灵活控制监控的开始、停止，以及数据的保存。“启动”按钮用于启动实时数据采集功能，系统将开始采集并显示电能数据；“停止”用于终止当前监控，防止不必要的数据干扰；“保存数据”将监控数据存储，以供后续的分析和优化操作，确保数据的安全性和有效性。平台还支持通过Web端和移动端访问，用户能够随时随地监控系统的运行，并基于平台提供的个性化节能建议，优化电能使用方案。整个系统的设计确保了用户在实时数据监控、远程操作和能耗管理等方面的高效性和便捷性。

图3 实时监控界面

5. 系统测试

为验证电能信息采集系统的实际性能，进行了系统测试，评估其在数据采集精度、传输速度、功耗和稳定性等方面的表现。测试过程涵盖了系统的多个核心功能，确保其满足电网监控和管理的需求。

5.1 测试环境

测试在一个模拟电网环境中进行，搭建了包括智能传感器、边缘计算节点、LoRa通信模块和云端数据管理平台的完整系统。测试现场布置了多个电压和电流传感器，用于采集不同区域的电能数据，测试设备的传输距离设置为10千米，以模拟实际电网中的远距离通信需求。测试环境温度为25℃，电源供应稳定，确保设备在最佳状态下运行。

5.2 测试过程

测试分为两个阶段：第一阶段，通过传感器对电压、电流、功率等电能信息进行实时采集，并将数据通过LoRaWAN协议传输至云端平台。在此过程中，记录了每次数据传输的延迟、丢包率，以及数据处理时间；第二阶段，模拟电网异常情况，如电压波动和传输干扰，评估系统的抗干扰性能和异常预警功能。整个测试过程中，系统保持连续运行，观察其在长时间运行中的稳定性和数据准确性。

5.3 测试结果分析

测试结果如表1所示。结果表明，电能信息采集系统在数据采集精度、传输效率、系统稳定性方面均表现出色。电压和电流的采集误差分别为0.5%和0.7%，均满足误差要求小于1%的标准，表明系统具备较高的测量精度。在数据传输方面，平均延迟为150ms，符合设计的实时性要求（延迟小于200ms）。系统在10千米的传输距离内，丢包率保持在0.2%以内，远低于标准要求的0.5%，表明LoRa通信在远距离和复杂环境中的稳定性和可靠性。功耗方面，传感器的功耗为1.8W，低于设计上限的2W，显示出系统在能耗控制上的优化。

测试证明了电能信息采集系统在精度、能耗、数据传输效率、抗干扰能力上均达到了设计标准要求，能够胜任大规模电网数据采集和管理的实际应用需求。

结语

基于物联网技术的电能信息采集系统大幅提升了电能管理的智能化水平，解决了传统系统在实时性、数据准确性和能耗方面的挑战。测试结果表明，该系统具备良好的数据采集精度、低延迟传输和高稳定性，能够胜任大规模电网数据采集和管理的实际应用[10]。未来，随着物联网技术的进一步发展，系统的功能和性能将不断优化，为电力系统的智能化运行和高效管理提供更加全面的解决方案。

参考文献：

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[4]王莹，杨志良.基于LoRa技术的煤矿单体液压支柱监测终端[J].煤炭技术，2023，42（11）：249-251.

[5]许家群，孙明翰.永磁同步电机扩展卡尔曼滤波器电流观测方法[J].北京工业大学学报，2024，50（7）：814-822.

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[8]罗义钊.基于物联网技术的电能采集与控制终端和电力营销信息系统的集成与优化[J].电工技术，2022（8）：142-144，148.

[9]魏宇.云计算在电能信息采集物联网技术中的应用[J].集成电路应用，2023，40（5）：344-345

[10]黄国政，邓瑞麒，王海柱，等.应用物联网的电能信息采集终端研究与设计[J].微型电脑应用，2021，37（2）：30-32.

作者简介：竺兴妹，本科，副教授，289655781@qq.com，研究方向：电力系统及其自动化技术。