基于边缘计算的变电站异构传感网关设计

胡雪凯,罗 蓬,王文瑞,魏 坤,杨 洋

(1.国网河北省电力有限公司电力科学研究院,河北 石家庄 050021;2.中国科学院上海高等研究院,上海 200120;3.国网河北省电力有限公司,河北 石家庄 050021;4.国网河北省电力有限公司经济技术研究院,河北 石家庄 050021)

0 引言

智能变电站是充分利用物联网(Inter net of Things,IOT)技术,将变电站内的智能控制、监测和现代通信技术集成到变电站的设施中,提高变电站的智能化管控水平[1-4]。近年来,随着5G、边缘计算等技术的发展,国家电网有限公司提出泛在电力物联网,对变电站电力设备进行实时感知、状态评价和故障诊断,保障变电站的安全可靠运行[5-9]。泛在电力物联网融合了高速可靠通信网络和低功耗广域网(Low Power Wide Area Networ k,LPWAN),能够有效提高数据感知覆盖的广度,保障数据通信的实时性和可靠性[10-11]。目前,变电站设备状态监测主要利用物联网技术,针对各个监测设备设计监测系统,包括了Lora、Zig-Bee、Wi Fi、蓝牙等多种网络组成的传感器网络。文献[12]研制了基于Lora的开关柜温度监测系统;文献[13]提出了变电站远程视频监控的自组网技术;文献[14]针对变电设备的多状态量监测研制了边缘计算装置;文献[15]基于无线传感器网络实现输变电设备在线监测;文献[16]基于Zig Bee无线传输技术实现变电线路夹件的无线测温系统研制;文献[17]研究了无线传感器网络的能效与优化策略,提升传感器网络的可靠性和稳定性;文献[18]提出了5 G与Lora融合架构的智能电网覆盖增强策略,实现自组网能量效率的最大化部署。文献[19]基于“云、管、边、端”的配电物联网架构,对边缘计算和边云协同技术在配电网中的应用进行设计和应用。这些研究主要针对变电设备状态监测的无线传感器网络的组网、负载均衡、任务调度、能效、边云协同等方面进行,针对变电站多网络制式的异构网络的接入、融合和边缘计算研究较少。

基于此,本文提出一种基于边缘计算的变电站异构传感网关系统,能够弥补高速可靠通信在物联网应用、智能变电站建设、变电站运维业务融合等方面难以全面覆盖的问题。研制了异构传感网关系统支持多种无线传感网络的接入,支持5 G通信与远程服务器的数据交互,支持边缘计算进行变电设备的状态监测。

1 异构传感网关系统架构设计

基于边缘计算的变电站异构传感网关具有高速通信和开放式架构,能够增强UEIOT、Ad-hoc网络的数据处理能力,支持Lora、ZigBee、Wi Fi、蓝牙、RF433无线射频等多种网络的接入,实现对变电站内设备状态监测传感器的更广覆盖,并能够基于边缘计算对接入的传感器数据进行就地处理,并与云平台进行协同,其系统架构如图1所示。

图1 异构传感网关系统架构

安装在变电设备上的状态监测传感器通过有线和无线的方式接入到网关的通信模块。网关对接入的传感器进行数据采集、协议解析,进一步对采集的传感器数据进行预处理、边缘计算,实现在边端对变电设备进行状态分析、健康评价等。针对复杂的计算算法通过边云协同的方式进行计算模型的级联。边缘端处理完成的数据通过协议转换以基于5G的MQTT通信方式将数据发送到变电站云平台。在云平台建立变电设备监测的应用,包括变电设备状态的展示、远程配置监测传感器、边缘计算模型更新与下发等核心功能模块。边缘计算网关根据变电站监测任务的需要选取传感器的类型,如针对变压器的监测选取局部放电传感器、视频监控、SF6检测传感器、振动传感器和噪声传感器等。

基于高速可靠的通信网络和边云协同,一方面降低数据传输的时延,另一方面云计算能够对边缘侧网关的算力进行补充。在云端实现对变电设备状态评价和运维决策模型的训练,并将模型推送到边缘侧进行更新。利用5G和边云协同能够最大化的提高数据计算的速度和效率,实现变电设备状态监测的快速响应和应用。

2 数据网关设计

2.1 硬件设计

基于边缘计算的变电站异构传感网关采用高达1 GHz Sitara ARM®Cortex®_A832位精简指令集计算机(RISC)处理器,支持SGX5303D图形引擎,具有密码硬件加速器(AES、SHA、RNG),能够满足变电站边缘计算的浮点运算性能。主要包括:电源模块、无线通信模块、数字通信接口、I/O扩展接口、模拟量输入接口、核心处理器、存储模块和报警模块,其硬件架构如图2所示。

图2 数据网关硬件架构

电源模块采用24 V供电,为系统各个模块提供5 V、3.3 V电压,如图3所示。I/O扩展主要通过GPIO实现数据网关对外设进行开关量的检测和控制,可扩展继电器、设备开关、指示灯等。模拟量输入最多支持8路模拟量设备接入,包括4路电压输入和4路电流输入,电压输入为0～10 V,电流输入为4～20 mA。数字通信接口支持RS485、RS232、Et her net、CAN等有线通信的接入。其中RS485支持噪声、振动等传感器;RS232支持局部放电、SF6检测等传感器;CAN总线支持温湿度、噪声等传感器;Ethernet支持视频监控、红外测温等传感器。存储模块主要用来存储操作系统数据、传感器采集的数据、边缘计算模型和数据处理结果,存储模块支持国家电网有限公司的安全TF卡,可以实现与国家电网有限公司内网通信的数据安全加密。报警模块主要包括设备的状态指示和声光报警器等,用于对异常信息进行报警。无线通信模块包括WiFi、蓝牙、ZigBee、Lora和5G通信,用于接入本地的无线传感器网络和远程数据通信。

图3 供电电路

5 G模块采用中国移动推出的F03 X工业级多模5G通信模组,支持5G NR/LTE-TDD/LTE-FDD/HSPA+通信模式,模块采用M.2接口,支持NSA和SA双模,并提供稳定的GNSS定位服务,5 G模块接口电路如图4所示。

图4 5G模块接口电路

2.2 软件设计

基于边缘计算的变电站异构传感网关采用实时Linux操作系统,Linux内核版本为4.9.65,实时补丁采用RT-Preempt Patch,通过打补丁重新编译RT-Linux系统文件,并在数据网关上运行[20]。

基于实时Linux操作系统通过实时任务调度实现传感器数据的协议解析、数据采集、设备控制、协议转换、边缘计算和远程通信的功能,并在边缘侧对数据进行存储。其软件系统架构如图5所示。

图5 软件系统架构

网关开机带电后,U-Boot引导加载内核文件,无线通信模块和外设接口的驱动集成到系统内核中,进入到系统后驱动自动加载。应用层软件按照国家电网有限公司信息安全、移动终端的统一规范进行设计,通过运行任务调度服务程序,对数据采集、设备控制、协议转换、数据处理、模型同步、边缘计算、数据加密等应用进行动态加载和删除,保障网关的系统稳定。

协议转换作为网关系统应用中重要的功能,起上行与服务器交互,下行与传感器网络交互的作用,根据网关接入的不同传感器协议自适应加载相应的数据解析程序,并将解析后的数据进一步处理后封装成统一的数据格式。网关与云平台的数据交互采用MQTT协议,其数据格式为JSON格式的报文。数据处理和边缘计算作为本文研制网关的主要特色功能,能够对采集的传感器数据进行就地实时处理,并将处理后的数据上报,同时对服务器下发的控制指令处理,实现对网关的远程操作。

3 网关应用实例

以变电站视频监控无线传感器网络数据采集为应用对象。视频监控主要包括:变压器、隔离开关、开关柜等设备的外观和运行状态,绝缘子破损、线路异物悬挂等异常情况,作业人员是否佩戴安全防护器具等安全施工行为,变电站周界防护等。无线传感器网络能够接入局部放电检测传感器、工频电场传感器、温湿度传感器、噪声传感器、振动传感器等,对变电站的主要电力设备进行实时状态感知和边缘侧数据处理与分析。

异构传感网关系统需要同时处理接入的传感器数据、视频数据,并进行边缘侧的数据融合,实现变电站设备的健康评估和运维决策。为了保证对数据的实时处理,网关采用多个线程进行数据处理任务的调度,同时通过SQlite数据库进行数据的实时共享,网关在数据处理过程中的各个线程间的通信采用同步与互斥信号量和事件组的方式实现,从而增加了网关分布式计算的稳定性,也便于快速开发网关的应用程序。

网关上的Wi Fi、4 G、5G、以太网等网络通信均能够实现与服务器直接MQTT通信。由于MQTT是基于TCP/IP的应用层进行拓展,为了减少系统资源的开销,同时保证数据交互的实时性,本文采用长连接的方式,数据交互的协议采用JSON格式,便于对传感器、电力设备等字段进行扩展,满足网关在不同场景下的应用。

在变电站部署研制的网关,网关接入视频监测摄像头、噪声传感器、红外温度传感器,采集变压器运行过程中的传感器数据和视频、图像数据。其中噪声传感器用于采集主变压器室内的噪声数据,红外温度传感器用于采集主变压器表面的温度数据,所采集的数据通过MQTT协议传输到服务器上。

通过一段时间的现场应用,对研制的网关主要功能进行了测试。基于Py QT5设计了网关测试上位机软件,上位机界面主要实现对网关各个功能的测试和数据展示,主要包括数据处理、传感网络、状态监测和边缘计算4个部分。

数据处理能够对采集的传感器数据进行处理,本次试验采用的压缩感知算法对采集的振动信号进行稀疏编码和重构,其界面如图6所示。

图6 数据处理界面

传感网络主要用于监听无线传感器网络发送的传感器数据,同时对接入的网络类型和端口等进行统计,便于网关进行网络任务的调度,其界面如图7所示。

图7 传感网络界面

网关对接入的传感器进行协议解析,并存储在本地SQLite数据库,网关经过协议转换通过MQTT协议将数据发送到远程服务器,其界面如图8所示。本次试验主要采集了温度、噪声、局部放电、工频电场和湿度传感器的数据,同时网关接入了激光雷达,实现主变压器室内的三维点云测量,为后期变电站设备和人员的定位提供数据支撑。

图8 状态监测界面

边缘计算主要实现在边缘侧网关上对传感器数据、视频数据等进行融合,实现设备的状态评价和运维决策。图9展示的是基于YOLO v5训练的电力设备识别算法处理视频采集数据。图中实现了对绝缘子的识别,能够应用到变电站多种设备的识别和缺陷检测中。

图9 边缘计算界面

应用表明研制的网关能够实现5G的MQTT数据通信,同时对接入的传感器能够实现数据采集、协议解析和数据处理,并基于边缘计算模型实现对变电设备典型缺陷的识别,能够将传感器数据和边缘计算数据发送到远程服务器。同时数据网关能够接入变电站内的无线传感器网络,通过软件寻址和切换技术实现变电站内异构网络的融合。因此,本文研制的基于边缘计算的变电站异构传感网关能够有效提高变电设备监测的覆盖度,保障数据通信的实时性,为变电站的运维提供边缘决策和服务。

4 结论

本文针对变电站内设备状态监测的异构传感器网络,研制了基于边缘计算的变电站异构传感网关,能够有效地对变电站内的异构网络进行融合,实现变电设备状态监测数据的采集、协议解析、数据处理,并基于边缘计算模型对变电设备的典型缺陷进行识别。在变电站内进行了装置的部署和应用,试验表明,所研制的高速可靠通信边缘智能数据网关能够实时对变电设备数据进行采集、处理和边缘计算,并能够通过5G网络以MQTT协议的方式将传感器数据、边缘计算结果数据发送到远程服务器,为变电站边云协同提供技术保障,提高变电站设备故障诊断和状态评估的实时性,提高变电运维检修的效率,为实现变电站的智能化运维打下基础。