基于物联网的台站智能供电管理系统在北武当地震观测站的应用研究

安凯杰，程冬焱，李惠玲 ，穆慧敏

(1.山西省地震局太原地震监测中心站，山西 太原 030025；2.山西省地震局，山西 太原 030021；3.太原大陆裂谷动力学国家野外科学观测研究站，山西 太原 030025)

0 引言

供电系统的连续稳定运行和远程管理对地震观测仪器来说至关重要[1]，运行不稳定会影响观测数据的连续性、可靠性和准确性。针对北武当地震观测站(以下简称北武当站)供电稳定性存在的隐患和目前尚未实现远程管理的现状，2020年山西省地震局安排“台站智能电源及太阳能远程供电系统推广应用项目”，完成北武当站智能电源及太阳能远程供电系统安装任务，解决观测系统供电不稳定、续航时间短、易遭雷击、无法远程控制等问题，提升了专业设备的远程自动化运维水平，降低台站运维成本，为今后地震台站改革运维模式，实现从人工到自动化运维提供参考[1-4]。

1 测点概况

北武当站于2011年正式投入使用，位于吕梁市方山县北武当镇曹家沟村东北1.2 km处的北武当山脚下，距吕梁市区45 km，远离城镇，观测环境较好，海拔高程1 475 m，洞深201 m，洞体平均覆盖厚度60多米。北武当观测站布设有区域测震、水管倾斜仪、伸缩仪、数字水平摆倾斜仪、气象三要素等观测仪器，主要以形变观测为主。

2 基于物联网的台站智能供电管理系统框架及功能

基于物联网云平台的台站智能供电管理系统主要由台站智能电源、大气电场传感器、多比云平台、手机App等组成。台站智能电源实时接收大气电场传感器发送的数据，实时采集市电状态、太阳能状态、输出1至5路电压及电流、蓄电池电压及雷电状态数据，通过物联网模块发送到多比云平台和手机App。当检测到雷电后，会自动关闭市电和太阳能输入，保护仪器室专业设备。通过云平台和手机APP可远程单独控制市电输入、太阳能输入及1至5路输出。系统框架如图1所示，软件界面如第44页图2所示。

图1 系统框架Fig.1 System framework

图2 远程监控软件界面Fig.2 Remote monitoring software interface

3 改造前后观测数据对比分析

3.1 运行率对比

北武当站属无人值守台站，建成时主要采用市电+UPS的供电方式，改造后采用市电+太阳能+智能电源供电方式。现对改造前后水平摆、水管仪、伸缩仪3套仪器的运行率、连续率及有效率进行统计(见表1)。

表1 观测仪器供电改造前后运行率、连续率、有效率统计Table 1 Statistics of operation rate,continuity rate and effective rate before and after power supply transformation of observation instruments

由表1看出，改造后水平摆、伸缩仪和水管仪的运行率、连续率、有效率均高于改造前(水管仪2021年1月1日因数采EP-3故障，缺记14小时，数据低于改造前)，减小了因市电中断、UPS供电不足造成的仪器断记，为观测数据长期稳定、连续运行提供保障。

3.2 稳定性对比

UPS交流输出不稳定也会造成形变固体潮观测曲线畸变，UPS交流供电影响分值如第45页图3所示，统计供电改造前后交流供电的影响情况(见第45页表2)，可以看出，在供电改造后，观测仪器由于采用直流供电，各测项均未出现畸变、曲线抖动变粗现象，表明太阳能供电可较好地解决交流供电造成数据畸变影响的问题，提高仪器产出数据的稳定性。

表2 供电改造前后交流电源影响统计Table 2 Influence statistics of AC power supply before and after power supply transformation

图3 水平摆交流供电影响分值图Fig.3 Influence score map of AC power supply of horizontal pendulum

3.3 数据质量对比

参照地壳形变学科组拟定的有关技术指标，采用全国形变台站资料评比软件，对数字化形变观测资料进行数据检验和评价分析。根据学科组每月的评比结果和台站观测日志，倾斜资料以调和分析波潮汐因子均方差值及相对噪声水平作为质量评定标准；应变观测资料以调和分析波潮汐因子相对中误差和相对噪声水平作为评定内精度指标。

采用Venedikow调和分析方法[5]，对水平摆、水管仪、伸缩仪倾斜应变观测资料整点值进行调和分析，求得各测项的潮汐因子、倾斜测项的潮汐因子中误差值和应变测项的潮汐因子相对中误差σα/α。北武当站3套数字化倾斜观测仪器改造前后观测资料潮汐因子及中误差如表3所示。

表3 形变仪器各分量潮汐因子及中误差Table 3 Tide factor and root mean square error of each component of deformation instrument

相对噪声水平M1是衡量倾斜潮汐形变观测资料稳定性的质量指标。应用契比雪夫多项式，即一个年度观测资料的73个5日均值作30阶拟合，计算公式为：

式中：Tn(X)=cos(narccosX)(n=1,2,3,…,m)；Tn(X)为契比雪夫多项式；X为五日均值；C0为常数；Cn为拟合系数；n为系列号；m为提取的五日均值总个数。通过计算得到北武当站3套仪器的相对噪声水平M1(见表4)。

表4 形变仪器各分量相对噪声水平Table 4 Relative noise level of each component of deformation instrument

由表3、4看出，水平摆、水管仪、伸缩仪改造后的潮汐因子与改造前的差别不大，仅水平摆两分量的潮汐因子中误差Mr值和水平摆EW分量、伸缩仪NS分量的相对噪声水平低于改造前，表明供电系统改造后，北武当站形变仪器观测数据质量未明显改善。

4 远程故障处置

据维修经验，数字化观测设备死机较为常见[1]。近年来，北武当站仪器的主要故障为死机。当发现仪器死机后，维护人员需到现场对设备进行断电重启，维护成本较高，维修效率较低，仪器断记时间较长。在进行供电系统改造后，安装智能电源，实现对观测仪器供电输入的远程监控。2020年10月16日09:00，北武当站水管仪数采出现死机，无法ping通仪器。水管仪数采接入台站智能供电管理系统,通过操作软件实现远程对水管仪数采进行断电重启，数采恢复正常。

基于物联网的台站智能供电管理系统投入运行后，状态稳定,在无人值守台站设备远程维护中发挥出重要作用。与传统的现场维护方式相比,通过该系统,可对仪器的运行状态进行远程监控。当仪器出现死机时,通过远程断电重启即可解决,降低了维护成本，减少工作量，提高数据连续率；同时,实现对远程设备电压及环境的监测,为观测数据异常核实工作提供数据支撑。

5 结论与建议

基于物联网的台站智能供电管理系统在北武当站使用后，取得如下效果：

(1) 有效解决因交流供电中断或不稳定产生的干扰问题，提高仪器运行率及数据稳定性。

(2) 具备直流输入、输出电压和电流的监控功能，支持远程控制负载供电通断，智能控制电池组充放电等功能，降低台站维护成本，提高维护人员工作效率，建议在其他观测站推广应用。

(3) 通过统计雷电影响固体潮曲线次数和对仪器观测数据质量的分析发现，供电系统改造对仪器产出数据的稳定性、内在质量无明显改善和提升。

(4) 改造后，观测站出现两次较长时间的停电，且均发生在晚上，造成仪器缺记。主要原因是太阳能供电系统蓄电池数量较少，使用年限长，续航能力较差，直接影响仪器运行率、连续率。因此，建议配备足量高性能蓄电池，保证续航时间，减少因停电造成的仪器断记。