基于物联网和数据挖掘的电缆集中监控系统

蔡谷奇，袁飞，马锐军，陈育辉，邓春婷，林宇钢

（广东技术师范学院自动化学院，广州 510000）

0 引言

由于偷盗电缆等人为破坏现象，台风暴雨等自然灾害、线路本身的老化、负荷运行或者机械损伤等问题，会导致整条电力线路的故障。若不能及时准确地对故障进行定位，将导致维修不及时，给社会生产生活带来潜在的经济损失和安全隐患。同时，如果能对电网各用电节点电能等数据准确获取，结合数据挖掘方法，可以实现电网供配电方案优化，并且线缆检测系统的准确性和安全性也会得到提高。

目前针对电缆线路检测的研究主要集中在离线检测、在线监测以及电缆故障定点三大类型，但是存在无法实时反映电缆状态的缺陷。各用电节点电量的监测与分析方面，目前多采用聚类分析方法，包括K均值聚类法和模糊C均值聚类法，对用户的用电行为进行分类建模，以进行异常用电行为识别、电网整体运行状态评估等。但目前还没有将电缆线路检测与电量信息数据分析结合在一起的系统。因此，本文设计一套基于物联网和数据挖掘的电缆集中监控系统，既可以有效地对电力线缆进行有效监测管理，又能通过数据挖掘方法来分析电量行为特征，为输电线缆的故障定位、电量信息监控和用电行为分析提供了新方法。

1 系统工作原理

本文设计的系统硬件主要为安装在各用电单位的监测节点。监测节点以STM32芯片为核心控制模块，外围配以电力载波通讯模块进行线缆连接状态检测，电量检测模块用于实时监测用户的用电量情况，4GDTU透传模块作为数据传输模块，负责将电缆间连接状态信息和用户电量信息上传到服务器。系统整体结构如图1所示。

该监控系统在每一电力电缆负载线路上配备一个监测节点，监测节点将采集到的电量信息和电缆连接状态信息通过4G-DTU透传模块发送到网络上指定的服务器，服务器将收到的数据进行分析处理。通过电量信息特征，挖掘出区域化的特点和用户用电行为特点等，并进行存储。终端监控设备再将分析结果数据以表格、图形界面等形式进行展示，为电网维护与运行状态监测提供准确且科学的依据。

图1 电缆集中监控系统原理图

2 监测节点硬件设计

监测节点硬件原理图如图2所示。监测节点核心模块选用STM32F103C8T6以内核为32位的Cortex-M3 CPU，外围电力载波通讯模块选用BWP31电力载波通讯模块，电力载波模块与核心模块之间通过串口进行数据通讯。4G-DTU模块选用型号为USR-LTE-7S4的4G模块，该模块与核心模块之间通过串口进行数据通讯。系统设置好4G-DTU模块后，会自动将串口接收到的数据定向传输给指定的服务器。电量采集模块采用RN8209芯片为核心芯片，配合相应的电子元器件，实现高准确测量单相交流电压、电流、功率、功率因数、频率、电量等电参数。该模块具有隔离电路，不需与被测电缆连接，即可进行检测。具有体积小，使用便捷的特点。

3 系统软件设计

本设计中各监测节点的电力载波通讯模块与电缆线路相连。线缆连接状态检测时，编号为1的检测节点向电缆线路上发送数据，其他监测节点的电力载波通信模块接收电缆上发来数据，并将该接收到的数据通过串口发送给相应的核心控制模块，核心控制模块再将接收到的数据，进行编号分析，通过接收到的编号序列数据来判断电缆间是否出现断路异常。监测节点2再经过固定时间T后进行编号数据发送，其他监测节点作为接受节点。以此类推，循环定时发送编号数据到电缆网络中。例如监测节点1向电力网络中发送编号数据“1”，其他监测节点正常收到编号“1”，则保存到编号序列列表中，直到最后一个监测节点发送完编号数据后，各监测节点根据接受到的编号列表来判断哪些监测节点之间存在断路异常。例如监测节点2收到的编号列表缺少编号“3”，则判断监测节点2和监测节点3之间存在断路异常，此时节点2将异常情况通过监测节点2的4G-DTU模块发送给服务器，并做好保存。监测节点的节点拓扑结构如图3所示。

图2 节点硬件原理图

监测节点在检测电缆之间的连通状态的同时，各监测节点通过电量检测模块对用电节点进行电量数据采集，并将电量数据通过4G-DTU模块实时传给服务器进行保存。在服务器中，本文设计的系统利用Apri⁃ori算法挖掘电量与电能负载热区进行的关联性。

图3 电力载波节点拓扑结构图

本文的软件设计流程图如图4所示，系统启动之后，初始化各节点的电缆监控系统，包括STM32主控芯片的初始化、电力载波模块的初始化、电量采集模块的初始化以及4G-DTU模块的初始化。各节点之间采用轮询的方式进行载波通讯，电力载波模块第n+1个节点接收来自上个节点n的载波数据，并通过USART的通讯方式将数据传给主控芯片，主控芯片经过预先设定的通信协议进行数据验证。假如数据正常，则节点n与节点n+1线路正常；假如经过多次验证，节点n+1等待上一结点的载波信号超时，则节点n与节点n+1之间的线路异常。最后，主控芯片将线路信息和电量采集模块采集的电流、电压、电量数据通过4G-DUT模块远程通信传送给终端监控系统，并且节点n+1发送相应的载波数据给节点n+2。其中，线路异常时将会紧急报警，并定位节点位置，通知工作人员前来处理。

4 系统功能测试实验

为验证本文设计系统的有效性，构建了如图5所示的验证系统。验证系统中由5个负载并联构成，每个负载线缆上并联监测节点，每个负载之间的间距为400米，且各负载位于同一变压器供电范围之内。由于只是做验证性试验，所以负载选用了功率较小的节能灯进行模拟。

图4 软件设计流程图

图5 验证系统结构图

试验中，负载之间的线路按照表1所示的故障状态进行故障模拟，在终端监控设备上可以观察到相应的故障状态。将终端监控设备上显示的故障状态记录在表1的“故障定位”列中。从表1结果可以看出，该系统可以实时监测到电缆之间的故障状态，可以及时发现故障线缆所在区域。

表1 系统测试结果

除了故障点检测外，我们还对采集到的多个时间段实时电压数据进行深度分析，得出电能负载热区以及用电高峰期。图6所示为1周内，每天在10点、14点、18点和22点四个时间点上的电压情况。由图6所示曲线可知：14时测得的电压值最低，该时间点处于一个用电高峰期之内，用户用电量都相对较高，通过需要调节该区域的供电水平，防止过负荷运行，以满足该区域各用户供电需求。

图6 一周内多时间点电压情况曲线图

另外，我们对各负载实时的用电量情况进行的采集，得到表2的数据。从表2可以看出各个用户区的用电量，通过对数据的整理分析，分析出整个区域的电能负载热区为负载5。若某个时间段内，负载4的用电量持续较高状态，那么可以判断负载4有可能存在异常用电行为，可以指导电力管理部分进行异常用电行为的排查。

表2 一周12小时各负载用电量（kW★h）

5 结语

本文设计了基于物联网和数据挖掘的电缆集中监控系统，该系统可对电缆间故障进行实时监控，且通过对监测节点采集到的电量数据、电压数据等统计与分析，挖掘出用户负载热区以及异常用电信息等。该系统具有部署简便、数据实时和检测准确度高的优点，可以提高现有中低压电网区域的实时监控能力，具有较高的实用价值。