基于LoRa技术的智能电表安全状态透明化监控系统设计

彭迪栎, 董武， 蔡诚

(贵州电网有限责任公司电力调度控制中心， 贵州， 贵阳 550001)

0 引言

电力通信方式敷设成本低，但也容易受到外界信号的干扰，影响电表运行的安全。从20世纪70年代开始，美国就采用远程抄表的方式进行电力管理，主要是在电表中安装相应的微处理芯片进行电能的采集和存储[1-2]。此外，美国等一些发达国家还为固定区域抄表配备了无线收发机。我国对自动抄表的研究起步较晚，但在电网上下通道的数据传输水平上取得了长足的进步。文献[3]应用EtherCAT技术保障数据安全传输，设计了一种电源监控系统的拓扑结构，实现现场层数模拟与实时监控的目标。文献[4]根据计量芯片采集电网电压，结合人机交互页面特征，完成电能测控系统设计。

但是以往研究方法存在电表安全等级不明确，通信成功率较低的问题，对此，本文提出基于LoRa技术(远距离无线电, Long Range Radio)的智能电表安全状态透明化监控系统设计。LoRa是一种基于线性扩频调制的新型扩频调制方案，具有为无线设备提供网络覆盖的功能[5],由于该技术具有传输距离远、电池寿命长、能耗低等优点，可以应用在智能电表安全状态判断方面。

1 智能电表安全状态透明化监控系统硬件设计

与普通电表相比，智能电表具有更高性能的集成电路，能够更准确地测量和控制智能电表的安全状态[6-7]。智能电表安全状态透明监控系统的硬件设计需要同时满足远程通信和电表远程测控的运行要求[8]。监控系统的硬件主要包括电源电路、继电器驱动电路、通信电路等模块，如图1所示。

根据图1可知，主控制器是智能电表监控系统的关键组件，主控制器主要负责智能电表其他配件的控制与协调工作。硬件中的通信模块主要负责为系统提供相应的通信通道，并在系统的采集终端与用电模块之间建立起相应的联系[9]。集中器主要负责连接智能电表与LoRa网络，能够在多个电表中及时传递信息。集中器可以有效处理上行数据包与下行数据包的错误信息，并将采集到的数据信息准确传送到用电管理终端[10]。用电管理模块主要为智能电表监控系统提供历史事件的数据记录与存储备份等功能[11]。除了上述硬件配置外，还包括与外围一起收发电路的电表芯片，芯片结构如图2所示。

图1 系统硬件框架图

图2 电表芯片结构图

图2中，电表芯片包括28个引脚零件，主要包括信号接收端口、外部晶振接口以及射频信号发射端口，完成智能电表监控系统硬件设计。

2 智能电表安全状态透明化监控系统软件设计

2.1 获取智能电表计量参数

智能电表需要实时采集并反馈电表的安全状态，因此，电表软件中的网关节点和服务站点应具有移植性强、功耗低的特点[12]。在智能电表安全状态透明化监测系统中，电能计量参数是系统软件的重要数据基础，主要包括电能有效值、功率和电能。电能有效值的计算式如下：

(1)

其中，R表示电能有效值，t表示信号采集所需的时间，g表示同等功率下直流量，a表示电网运行的交流信号幅度。当基频数值为1.21 kHz时，式(1)则转换为

(2)

其中，R表示电能有效值，M表示输出信号的低通滤波，g表示同等功率下直流量。在不同的电流通道内，提取电表过零信号信息。智能电表的电压表达式为

(3)

其中，S表示智能电表的电压，s表示智能电表的电压有效值，ω表示监控系统的角频率，t表示信号采集所需的时间。智能电表的电流表达式为

(4)

其中，Z表示智能电表的电流，z表示智能电表的电流有效值，ω表示监控系统的角频率，t表示信号采集所需的时间。根据式(3)与式(4)，得出智能电表的瞬时功率计算式，如下：

(5)

其中，L表示智能电表的瞬时功率，S表示智能电表的电压，s表示智能电表的电压有效值，ω表示监控系统的角频率，t表示信号采集所需的时间，Z表示智能电表的电流，z表示智能电表的电流有效值。则电能的表达式如下：

(6)

其中，I表示智能电表的电能，E表示智能电表的采样周期，a表示电表的离散时间采样数量，L表示智能电表的瞬时功率。

基于上述计算，完成获取智能电表的计量参数，为诊断电表安全状态提供数据支持。

2.2 基于LoRa技术诊断电表运行状态

利用LoRa技术对仪表的工作状态进行诊断，设计了系统软件。智能电表的运行状态诊断是监控系统的主要功能。在电网运行过程中，一旦部分功率元件发生故障，系统会及时向终端发送故障信息并进行预警[13]。仪表的运行状态分为正常等级、注意等级、检查等级和紧急等级，故障风险等级依次增大。智能电表的安全状态诊断流程如图3所示。

图3 安全状态诊断图

图3中，智能电表的运行状态指标与各种电源参数有关，包括线路温度、漏电流等因素。结合LoRa技术和功率参数标准值，判断智能电表的运行状态是安全的。一旦线路温度过高或出现三次电压故障，将直接停止运行。如果智能电表的各项指标都在安全范围内，则继续操作[14]。

智能电表的安全指数计算式如下：

(7)

其中，n表示智能电表中的输入指标，b表示标准区间的上限值，c表示标准区间的下限值，ε表示运行区间的斜率，h表示区间内的拐点。通过系统中硬件部分的集中器，得出安全状态指标，利用LoRa技术完成电表安全状态诊断。

2.3 计算智能电表加速寿命设置监控模式

智能电表安全状态透明化监测系统需要满足电表的多参数测量功能、存储功能、时间校准功能和通信功能。根据系统需求，对系统功能模块进行了划分。其中，多个参数包括耗电量、速率、瞬时量等参数；存储功能包括电网运行状态的事件记录和停电保护数据；时间校准功能是指电网故障事件的附加标签；通信功能主要是保证通信节点和通信接口的有功功率和脉冲输出[15]，其伪代码为

func match(binNrs: [Int])-> Bool {

let firstPatternNr = binNrs[17] //设计存储单元

let secondPatternNr = firstPatternNr == 0 ? 1: 0 //判断是否启动监控程序

let pattern1Length = matchPattern(numbers: binNrs, //启动条件

startIndex: 17,

number: firstPatternNr)

if pattern1Length < 3 { return false }//查看参数是否符合规定长度

let pattern2Length = matchPattern(numbers: binNrs, //查看输入参数是否匹配

startIndex: 17-pattern1Length,

number: secondPatternNr)

if pattern2Length < 5 { return false }//查看参数是否超过正常标准

let pattern3Length = matchPattern(numbers: binNrs, //如果符合要求，校准功能启动

startIndex: 17-pattern1Length-pattern2Length,

number: firstPatternNr)

if pattern3Length < 3 { return false }

let pattern4Length = matchPattern(numbers: binNrs,

startIndex: 17-pattern1Length-pattern2Length-pattern3Length,

number: secondPatternNr)

return pattern4Length >= 5

}

根据监控系统的软件功能要求，计算智能电表的加速寿命，设置系统的监控模式。

设定智能电表的湿度和电压等变量的数值都符合安全运行标准，则加速寿命因子的表达式如下：

(8)

其中，β表示智能电表运行加速时间，G表示智能电表零件产品的退化量，X表示任意大于0的常数，j表示玻尔兹曼参数，q表示激活电表运行的能量，f表示电表工作时的热力学温度。由式(8)得出，智能电表的寿命特征与热力学温度f之间的关系如下：

(9)

其中，G表示智能电表零件产品的退化量，X表示任意大于0的常数，j表示玻尔兹曼参数，q表示激活电表运行的能量，f表示电表工作时的热力学温度，l表示智能电表的寿命特征。则智能电表的加速寿命表达式为

(10)

其中，XUi表示智能电表的加速寿命，i表示加速寿命因子，j表示玻尔兹曼参数，q表示激活电表运行的能量，F0表示智能电表正常运行状态下的热力学温度，Fi表示工作条件下的热力学温度。根据加速寿命的计算结果，对整个系统软件中的智能电表通信协议、路径探测以及抄表流程进行规划与设计，合理有效地设置监控模式，完成系统软件设计，实现基于LoRa技术的智能电表监控系统稳定运行。

3 实验研究

3.1 获取智能电表通信指标

为了测试此次设计的智能电表安全状态透明化监控系统的性能，进行系统通信成功率测试。将实验设置在220 v的实时电流条件下，搭建实验环境并获取智能电表的通信指标。搭建实验环境如下。

实验环境的硬件配置、软件配置与网络运行环境如表1所示。利用上述实验环境与配置参数，获取UCI MachineLearning Repository ( https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html )中某智能电表流行数据集，形成室内通信指标与户外通信指标，如表2、表3所示。

表1 实验环境

表2 室内通信指标

表3 户外通信指标

利用搭建的实验环境与通信指标，进行智能电表安全状态透明化监控系统的通信成功率测试，并得出测试结果。

3.2 智能电表安全状态透明化监控系统通信成功率测试

实验选取2种现有监控系统1和2(文献[3]方法和文献[4]方法)与此次设计的监控系统进行实验对比，在集中器模块接入428M短棒天线，分别在不同的通信距离下进行通信成功率测试，

通信成功率的主要影响因素为通信距离、线路电流、电缆温度。因为通信成功率属于信道范畴，取决于通信设备的物理特性、发射接收环境和通信距离。通信距离带来了无线电传播衰减。设通信成功率为Pst，则通信成功率的公式为

Pst=(1-Pd×Ph)×(1-Pd×Ph)×Pr×(1-Pi)

(10)

其中，通信距离为Pd，电缆温度为Ph，线路电流为Pi，单次成功接收通信信息的概率为Pr。

根据表2，线路电流和电缆温度为固定值，则以通信距离作为唯一变量。测试结果如图4所示。

(a) 通信距离200 m

根据图4可以得出3种监控系统的通信成功率均值，设计系统比其他2种监控系统的通信成功率分别高出20.786%、28.363%。因为LoRa技术基于线性扩频调制方案，能够为无线设备提供远距离网络覆盖，具有更高性能的集成电路，能够更准确地测量和控制智能电表的安全状况，因此通信成功率更高。

3.3 智能电表安全状态透明化监控系统时间复杂度测试

时间复杂度越高，系统运行效率越低，通信时间更长，3种监控系统的时间复杂度测试结果如表4所示。

根据表4可知，在不同的通信距离下，此次设计的智能电表安全状态透明化监控系统时间复杂度最低，运行效率最高。

表4 时间复杂度/ms

4 总结

此次设计的智能电表安全状态透明化监控系统是建立在LoRa技术基础上的，其获取智能电表的计量参数，根据主控制器和PIN芯片设计结果，基于LoRa技术对智能电表的运行状态进行诊断，划分智能电表的安全等级，计算智能电表的加速寿命，实现对智能电表安全状态的透明监控，在一定程度上推动了智能电表监控系统领域的发展。