基于LoRa 技术的高压输电设备在线监测系统设计

王 洋，许 阳，刘 阳，薛亦峰，高 坤，王纪红

（国网陕西省电力有限公司西安供电公司，陕西 西安 710032）

0 引言

随着电力行业的高速发展，电网覆盖的范围和规模也越来越大。高压输电电网作为保证整个电网稳定安全工作的重要基础之一，一旦出现故障，不仅会给个人生活带来不便，对企业的经济效益带来较大影响，有时甚至会危及人们的生命安全。而高压输电装备中如高压线与输电杆塔等一般位于偏远的山野地区，可能会受到周围生长树木的侵入干扰；另外，输电线路较长，分布范围广，长期受到雨雪、高温、台风等气候因素影响，再加上输电设备的不断老化，这些都会严重干扰高压输电系统的稳定工作［1］。因此，对高压输电设备的监测和维护工作显得越发重要。

长期以来，运维人员多采用人工巡检或者自动巡检的方式对输电线路进行监测［2-3］。人工巡检需要有专业员工在场才能开展工作，不仅监测周期长、工作效率低，还存在监测结果受主观影响大、无法实时做出大数据分析等缺点，在及时预警方面的效果较差。对于自动巡检方式，目前主要的实现手段是利用传感器和视频图像相结合的方式对输电线路的各项指标进行采集并将数据通过公共无线网络回传到运维中心［4］，这一方法在通信网络良好的情况下是十分有效的；然而，由于许多的高压输电设备位于没有网络的偏远地区，数据回传成为自动巡检工作的一大难题［5］。文献［6］提出构建电力无线专网来实现数据传输，但该方案的成本很高，只适用于少数重要场景。文献［7］提出采用北斗短报文机制来传输输电线路的覆冰监测数据，但由于北斗短报文所利用的卫星信道资源十分有限，只有很小的数据带宽，而普通的输电线路监测数据已经大大超出北斗短报文的传输能力，因此，这一方案也只适合个别特殊的场合。文献［8］提出采用 ZigBee 通信技术，将输电线舞动幅值、频率等特征参数回传到监控中心。ZigBee技术具有很高的信道容量，足够传输输电线路监测数据，然而高速传输导致ZigBee 的功耗较大，传输距离也较短，通常在100 m 左右。因此，如何建立一套有效可靠的数据传输网络，仍然是高压输电设备在线监测系统的关键问 题。

近些年发展的远距离无线电（long range radio，LoRa）通信［9］是一种新型的无线传输网络技术，其功耗极低，传输距离可达几公里，十分适合在偏远地区构建数据传输网络；而且LoRa的信道容量为数十千比特，足够输电线路监测系统使用。因此，基于LoRa技术来构建偏远地区的输电线路在线监测数据传输网络成为业内关注的热点问题［10-11］。本文基于LoRa通信技术和泛在物联网架构，设计了一套输电线路在线监测系统，从软件和硬件两个层面研究了高压输电设备在线监测系统的实现方法。所设计的系统能够检测温度、湿度、风速、风向以及振动等主要参数和输电设备的运行状态，当有异常情况发生时，可及时将异常信息反馈到后端运维中心，对保证电网的整体稳定运行具有重要的工程意义。

1 相关概念

1.1 泛在电力物联网

泛在物联是指任何时间、任何地点、任何人、任何物之间的信息连接和交互。由泛在物联技术在电力方面应用而产生的泛在电力物联网，就是围绕电力系统各环节，充分应用“大、云、物、移、智”（大数据、云计算、物联网、移动互联网、人工智能）等现代信息技术和先进通信技术［12］，实现电力系统各环节万物互联、人机交互。泛在电力物联网的结构如图1所示，主要包括感知层、网络层、平台层和应用层4层结构。

图1 泛在电力物联网结构Fig.1 Structure of pervasive electric power internet of things

感知层通过传感器设备组成的统一感知接口和边缘智能处理模块，完成前端数据的采集与处理；网络层利用电力无线专网、以太网等各种技术完成电力设备间的链接；平台层集成了数据中心和物联网管理中心等系统，可加强数据的采集和使用；应用层是服务业务及其他综合互联网生态和智慧化的新平台。

全业务泛在电力物联网“六全愿景”之一的“全环节物物互联”涵盖了电力系统的发、输、变、配、用、调度和经营管理等各个环节［13］。其中，输电线路状态的在线监测在全业务泛在电力物联网总体架构中处于重要的地位。如何构建一套高效、可靠的传输链路来解决监测和管理等问题以适应泛在电力物联网中的海量终端连接需求是现在亟须研究的热点问题之一。

1.2 LoRa无线通信技术

LoRa 是一种采用1 GHz 以下非授权无线电频段进行低功耗、超长距离通信的数据传输技术，具有自组织网络特性，可以实现15～30 km 的传输距离，最大可达到百万级的接入节点个数，是现有物联网技术中建设成本最低的，被广泛应用在智慧建筑，智慧农业和智慧电表等领域［14-15］。

LoRa 无线技术区别于频移键控（frequency-shift keying，FSK）、二 进制相移键控（binary phase shift keying，BPSK）和高斯最小频移键控（Gaussian filtered minimum shift keying，GMSK）等调制方式，其采用了线性扩频调制，在与FSK功耗相当的同时，通信距离约为FSK的3倍。目前基于LoRa技术的网络层协议主要是LoRaWAN协议。LoRaWAN网关可以对多个结点的信息进行并行的接收和处理，并且由于其通信系统网络采用了星状网络，与网状网络相比，其结构简单、易于扩展且延迟更低。另外，LoRa技术采用了自适应的数据速率策略，通过大范围的无线电频谱并利用高扩频因子将小容量数据进行发送，能够有效降低传输噪声干扰和系统功耗。LoRa的另一大优势还在于其工作在无需授权的免费开放频段，基础设备建设和终端节点部署成本低，使其在物联网领域得到了广泛应用［16-17］。

2 系统设计

基于泛在物联网LoRa 的高压输电设备在线监测系统通过LoRa 终端实现感知层的前端信息采集和传递，在网络层利用5G 无线通信技术将数据传输到后端，在应用层上可通过PC 端和APP 端两种方式对数据进行操作，从而实现高压输电设备的在线监测。其整体的设计结构如图2所示，主要包括以下3个部分：

图2 在线监测系统整体设计Fig.2 Overall design of online monitoring system

（1）前端采集部分。作为整个系统的最底层，前端采集部分的主要功能是信息采集与传递。使用如温湿度、角度、振动、风向和风速等传感器对输电设备及周围环境信息进行采集，并将采集到的数据全部传递到微控制单元（microcontroller unit，MCU）和边缘计算模块进行预处理，然后保留有效数据继续向后传递。

（2）通信部分。该部分包含LoRaWAN 网关和5G通信两大模块，将前端采集到的数据通过LoRa技术传递到LoRaWAN 网关中，并通过5G 技术将LoRaWAN网关中的数据包向上传递到服务器平台端。其中应用层选择MQTT 协议［18-19］进行传输。该协议是一种基于TCP/IP 的长连接，具有高效并发双向通信的特点；同时该协议开销比HTTP 协议的小很多，对不稳定的网络有着更高的容忍效率和更低的功耗。

（3）后端智能运检部分。该部分主要包括处理协议数据包的处理平台和显示UI的人机交互界面。处理平台利用人工智能以及大数据等相关的技术，对海量数据进行处理。Fusion 平台为一个使用基于Redis 和MySQL 技术共同开发的既可以实现基本数据库功能又可以实现缓存分布的混合型数据平台。后期，随着一体化“国网云”平台的建设，可以直接将后端智能运检数据移入Fusion平台。

3 前端硬件设计

在线监测系统的硬件主要集中在前端采集部分，如图3 所示。该部分包括传感器组、电源模块、A/D 转换模块、边缘计算模块、MCU 单元、状态解析模块和LoRa 通信模块。传感器组中，温度与湿度传感器用于对环境温度、湿度进行采集，角度传感器对输电杆塔倾斜度进行测量，振动传感器对导线舞动进行监测；另外，风向、风速传感器用于测量风的方向与大小。电源模块负责给整个系统供电，其采用太阳能电磁和蓄电池组合供电的模式，使系统在恶劣天气下也能正常续航。A/D 转换模块的作用是将传感器中模拟信号量转换为数字信号量以供MCU使用。

图3 监测系统硬件功能框图Fig.3 Hardware function block diagram of monitoring system

MCU模块是整个硬件电路的核心，为了满足计算的需要，本文选择意法半导体公司的STM32F205 芯片。该芯片是一款基于ARM Cortex-M3架构的高性能MCU，具有先进连接功能和加密功能的Flash存储器，其整合了1 MiB Flash存储器、128 KiB SRAM、以太网MAC、USB 2.0 HS OTG、照相机接口、硬件加密支持和外部存储器接口。边缘计算模块对MCU模块的数据进行初步加工，通过拉取在线缓存中的最近一次数据，不仅保留有效数据打包上传，还可以利用人工智能中相关线性预测技术预测数据走向，在降低线路传输的开销的同时还缓解了处理平台处理海量数据的压力。最终，通过LoRa 通信模块组成终端节点，实现无线传感器之间的通信。

4 软件设计

在线监测系统的软件设计对整个系统具体功能的实现起着至关重要的作用。因为应用在高压输电设备这一特殊的场景，周围外环境的变化和网络状态的波动都会对系统的健壮性提出严格的要求，因此系统软件设计的合理性和稳定性是至关重要的。下面主要对数据采集和传输软件以及终端控制件进行说明。

4.1 数据采集和传输

前端采集部分的软件工作流程如图4所示，具体如下：

图4 前端采集部分软件工作流程Fig.4 Software workflow diagram for front end collection

（1）初始化前端采集部分，即让传感器组、MCU模块和LoRa 模块上电，确保无线传感器网络和LoRa模块建立有效的数据链路。

（2）判断初始化工作是否成功执行，初始化成功完成后开始定时任务的计时和APP端请求的监听，失败就重新发起指令。

（3）循环等待定时任务时间到达或者APP端传来请求。请求到达时，传感器开始采集数据，并阻塞另一个任务。这种方式能降低节点的开销，使得整个系统的工作时间延长。

（4）判断数据是否采集完成，采集完成之后就交给A/D 转化模块以进一步将模拟信号处理为MCU 可执行的数字信号，没有则继续进行采集。

（5）将转换后的数据传入边缘计算模块，在该模块中完成对数据的初步加工处理，丢弃无用的字段，进一步降低传输过程中链路消耗。

（6）将数据传入LoRa模块中，准备通过网关进行远距离无线通信传输。

前端采集部分中有一个重要的降低开销的环节是使用边缘计算模块来对数据进行预处理（图5），具体步骤如下：

图5 边缘计算部分工作流程Fig.5 Workflow diagram of edge computing

（1）判断传入的数据值是否为有效值。如果是无效值，如空值，则可能是传感器组或者A/D转换模块存在异常，此时打印出异常报告。

（2）从服务端的缓存中获取最近的缓存数据，判断值是否发生变化。如果没有发生变化，就将传入的数据丢弃，只保留一个更新时间即可；如果传入的值发生了变化，就将传入的数据保存，这样的值才是真正需要传递的有效值。

（3）将上述的结果写入LoRa模块，在网关中传输。

同时，边缘计算部分也可以结合人工智能技术，利用算子对结果进行预测，分析其在此环境下可能的变化趋势。该模块能够提高传输数据的有效性，降低平台的数据量。

4.2 终端控制

LoRaWAN 网关与后端服务器之间通过当前最先进的5G 公共无线网络进行通信。5G 通信技术传输时延小、带宽高，在物联网和工业互联网中具有最广阔的应用前景［20］。本系统采用TCP/IP协议族中的消息队列遥测传输（message queuing telemetry transport，MQTT）协议，这是一种基于客户端-服务器的消息发布/订阅的协议［21］，能够在硬件性能低下或网络状况糟糕的情况下正常地工作。本文设计的通过MQTT 来实现对LoRa 终端设备远程控制的方案如图6所示。

图6 MQTT 控制LoRa 终端工作流程Fig.6 Workflow diagram for MQTT to control LoRa terminal

首先，设置数据包过滤，如果是发送采集传感器的报文，就加载生成对应的数据封装（payload）；否则，进入休眠状态。接着，通过串行外设接口将组装好的发送报文写入FIFO接口。为了避免直接发送存在丢包的问题，先执行信道监听退避算法。如果信道空闲则执行发送，信道繁忙就执行退避，再随机选择一段时间进行尝试；尝试成功时发送报文，失败时记录失败次数，当失败次数达到阈值时进入休眠状态。对于发送出来的数据报文，只要下端的采集终端订阅了相同的payload，那么就能接受并解析到相应数据，并执行相应的指令。

5 系统测试

为了评估系统整体设计思路的可行性，通过现场实验进行验证。将10套前端采集系统部署在某条高压输电线路的多个输电设备上，采集温度、湿度、振动等多项指标数据，并在运行一个月后统计各项指标数据被成功传输的概率，结果如表1 所示。可以看出，系统对大部分设备的指标数据传输成功率保持在90%以上，各项指标平均传输成功率高于95%，有9套设备的在线率指标传输成功率高于90%。

表1 LoRa 模块各项指标的传输成功率统计Table 1 Statistics on the transmission success rate of various indicators in the LoRa module

将本文方案与现有技术方案进行对比，结果如表2所示。可以看出，本文方案的传输速度在20～100 kbit/s之间，在所有方案中达到了最快的传输速度，且丢包率、传输时延和平均耗时分别为1.60%、0.27 s和60 s，均为最低值。另外，本文方案的待机功耗为0.000 3 mA，只比LoRa 方案高0.000 1 mA，比NB-IOT 和ZigBee 方案要低两个数量级。这证明了本文方案的性能优于目前现有的其他技术方案。

表2 本文方案和现有技术方案的性能对比Table 2 Comparison between the proposed solution and existing technology in this article

6 结束语

高压输电设备的稳定工作是电网正常运行的重要基础。本文设计了一种基于泛在物联网LoRa技术的高压输电设备在线监测系统。其通过传感器采集数据、边缘计算模块预处理、LoRa 技术对数据进行传输，并通过5G 技术将数据包传递至服务器端来实现在线监测功能。实验结果表明，采用本文设计方案，高压输电设备在线监测系统具有良好的传输性能，同时平台的平均耗时和功耗等指标也表现良好，能够实现对地理位置偏远、网络环境较差条件下的高压输电设备进行远距离、低功耗、高可靠的在线监控。对于前端有多个LoRa 终端、需要大量数据传输的情况，下一步将通过网络结构优化、网络编码等方法研究网络传输模型，进一步提升网络的传输效率、降低网络的功耗。