基于远程无线技术的高效智能水网

郑 丽

(贵州新中水工程有限公司，贵阳 550005)

1 概 述

确保配水系统(WDS)的有效运行和维护是一项极为重要的社会任务，随着人口增长和城市化进程的加快，配水系统的重要性也随之提高。特别是在发展中国家和增长中的经济体，由于供水管网不断恶化，每天损失数百万立方米的水，导致许多人遭受断续供水和水质差的痛苦。为了解决基础设施老化造成的问题，供水服务商需要准确的泄漏检测和定位技术，以便快速修复管道系统，并尽量减少流出的水量。同时，为了满足客户的需求和期望，需要能够实时监测和管理水压和水流的解决方案[1-2]。

通过高精度传感器网络和经校准的EPANET水力模型来增强配水系统具有巨大的潜力，并有助于解决上述问题。事实上，这些基于模型的技术允许在有限的附加基础设施条件下显著优化配水和检测泄漏[3]。然而，这些智能水网络(SWN)的部署和维护通常是昂贵的、不灵活的和劳动密集型的。传统的雨水管理系统采用精确的流量和压力传感器，每个传感器的成本可达数百欧元。传感器的高成本限制了可以部署在WDS上的设备数量，从而限制了数据的空间分辨率。此外，它需要一个最佳的传感器位置，这往往是很难做到的。

精密传感器和GSM无线电模块消耗大量能量。由于很少有与电网的连接，传感器设备需要配备大电池并经常维护。为了解决这些问题，本文提出Adige：一种基于远程无线技术的高效SWN。Adige优先考虑低成本和连接性，而不是准确性，以提高WDS的可扩展性和实用性。

2 系统架构

在SWN中，连接、可扩展性以及灵活而廉价的安装和管理与精度和性能一样重要。例如，对于及时的泄漏检测，更重要的是从许多低精度传感器获取实时信息，而不是从较少的位置接收零星的高精度数据。本文将详细介绍Adige的模块化架构，见图1。

图1 Adige的智能水网架构按照SWAN层进行分类

2.1 传感、控制和收集

Adige的核心是一个无线设备网络，具有以下一个或多个角色：传感器、执行器和网关。传感器配有实时时钟、通用传感器接口、电源管理电路和SD卡接口。在不同点收集有关水压和流量的信息，感测到的信息由最近的网关收集，网关将该信息转发给数据管理和显示层。最后，执行机构允许在发生泄漏时重新配置SWN(如通过关闭阀门)，并保证对用户的最小水压。见图2。

图2 Adige传感器配备

Adige的传感器配备微控制器和工作频率为868 MHz的收发器。传感器由3.7 V锂离子电池供电，电池容量为3.4 Ah，可通过专用电路充电。对于持久性存储，SD卡将收集的数据与实时时钟模块提供的时间一起记录。Adige驱动器是一种无线设备，具有控制启动阀的能力。在管道破裂的情况下，Adige能够通过控制每个阀门位置来调整压力和流量水平，目的是在保持用户需求的同时尽量减少泄漏量。Adige网关是配备有Lora收发器和一个或多个附加接口(如Wi-Fi或4G)的网络设备，用于将传感器数据转发到数据管理和显示层。网关不需要形成星形拓扑结构，也不需要配备更强大的硬件，就可允许根据不同的需求和情况重新配置网络，提高灵活性。

2.2 数据融合与分析

在Adige中，数据融合和分析层由下面描述的4个不同模块组成。

1)液压模型。对于基于模型的泄漏检测和定位，使用一个经过校准的EPANET模型。该稳态模型能够预测任意时刻的压力和流量。

2)泄漏检测。泄漏检测机制使用时间序列分析技术，不断地将水力模型预测的压力和流量值与传感数据进行比较。如果模型和观测值不匹配，则检测到泄漏。与基于声/振动传感器的技术相比，该模型对带宽的要求要低得多。

3)泄漏定位。在检测到泄漏后，基于模型定位算法的目标是找到泄漏在波分复用器中的位置。泄漏定位是一个反问题，其中测量值和水力模型模拟值之间的差异最小化，以获得近似泄漏位置。

4)泄漏缓解。这种机制允许重新配置WDS中的阀门，以使系统压力最小化(尤其是在受损区域)，同时保持消费者所需的最小压力。这样可以减少泄漏造成的损坏，并在可能进行手动干预之前将水损失降至最低。此外，该模块还可以在维护期间完全隔离损坏的水管，以便于维修。

2.3 数据管理与显示

Adige传感器产生的数据被持久地存储在时间序列数据库中，该数据库能够有效地处理按时间索引的数字数组。在本文的原型实现中，本文使用一个开源数据库，该数据库经过优化，能够快速、高可用地存储和检索时间序列数据。同时，利用GIS数据库存储系统中各个传感器、管道、阀门和泵站的位置和特性。数据融合分析层利用组合数据建立水力模型，运行检测定位机制。为了可视化传感器读数和泄漏，本文使用Grafana，一个开源的通用仪表板和图形编辑器，它作为一个Web应用程序运行。

3 可行性研究

为了显示Adige的优点，本文进行两个不同的试验台。首先，使用Adige的数据融合和分析层以及数据管理和显示层来扩充现有的WDS设备。WDS实验装置配备有线和高精度传感器，占地面积21 m2，由9个阀门、14个压力传感器、19个低压传感器和14个电磁阀组成，能够准确模拟用户需求。其次，在一个单独的试验台上，本文评估了前文提出的基于Lora的传感器的可靠性和能量效率。

3.1 数据融合、分析、管理和显示

Grafana允许本文使用强大的功能(如缩放、聚合和范围选择)来探索Adige传感器数据。在试验台上安装12个可视化传感器；针对时间序列进行优化，查询的响应比基于SQL的解决方案快得多，这大大提高了界面的可用性。在图3中可以看到实现的系统的屏幕截图。在未来，计划用一个插件扩展Grafana的接口，这个插件能够可视化地管理参考数据。

图3 基于Grafana试验台的12个可视化传感器

3.2 无线传感器信号的控制和收集

本文评估基于Lora(无线通信技术)的传感器节点的可靠性、覆盖范围和能效。特别是在3种场景中进行测量，这3种场景代表现实世界中的SWN：室内、室外和地下。Lora无线技术公开4个参数：带宽(BW)、扩展因子(SF)、码速率(CR)和传输功率(PWR)。这些参数允许为能源效率和可靠性交换范围。例如，降低Lora带宽可以以较低的数据速率为代价提高无线电灵敏度。本文的实验旨在研究这些参数对无线电性能的影响，并为每个考虑的场景(室内、室外、地下)提出最佳配置。见图4。

图4 不同距离、场景和设置的数据包接收率(PRR)

1)覆盖范围和可靠性。本文将发射器固定在给定的位置，并将接收器放置在每个场景的3个不同距离：室内有障碍物、室外没有障碍物、地下有金属检修孔。两个节点在20 dBm的传输功率下，每60秒交换100字节有效负载的数据包，模拟水压和流量读数的及时报告。图4显示出了在室内、室外和地下对于多个不同的无线电设置的分组接收速率(即正确接收的分组数目)(参见表1)。最佳性能设置，即BW=125，SF=9，CR=4/5，PWR=20 dbm(表1中的设置7)，在所有场景和距离下都能达到95%以上的分组接收率。由于较低的多径和衰落效应，在室外和地下场景中，Lora性能显著提高，几乎所有无线电设置的分组接收率都在97%以上。这并不奇怪，因为Lora是一项专门设计用于覆盖户外大距离的技术。

2)能源效率。使用在本文的实验装置中最大化可靠性的设置(即表1中的设置7)，本文现在计算Lora的能量效率，并将其与其他解决方案进行比较。本文用MSO-S 254A混合信号示波器测量Lora的功耗。表2显示，对于每60秒100 B的周期性传输，采用Lora的传感器消耗0.79 J，明显低于执行相同操作的3G、GSM和Wi-Fi无线电。这是因为在3G和GSM中，很大一部分能量在实际数据传输前后的高功率状态下消耗(斜坡和尾部能量)；而在Wi-Fi中，能量在关联和扫描过程中浪费(在表2中报告为斜坡能量)。相反，对于Lora来说，消耗是最小的，没有斜坡和尾部能量，也没有关联和扫描程序。但实际SWN应用中产生的能量消耗却显著降低。还要注意的是，小规模SWN允许使用高带宽设置，这种设置只支持短距离，但需要的能量少得多(表1)。本文实验中最可靠的设置也是最节能的设置之一，这意味着在本文的实验场景中，并非所有的Lora机制都同样有效。本文计划进行进一步的实验，以了解每个部署的最佳配置设置。

表1 本文实验中使用的收发器的设置

4 结 论

本文提出一种基于远程无线技术的有效SWN体系结构Adige，并给出初步的实验结果，证明该方法的可行性。基于Lora的传感器原型所显示的高可靠性、能源效率和覆盖范围是水利设施的一个理想特性，其目的是降低部署和维护成本，同时仍然能够实时监测用户需求。这种部署将使本文能够准确地描述系统的能耗，并对其可靠性进行压力测试。此外，本文的目的是更好地了解不同时空分辨率的数据如何影响泄漏检测和定位任务。