融合物联网技术的智能电力系统监控与优化

摘 要：针对传统电力监控系统在数据传输和实时监控方面存在效率低、延迟高以及安全性不足等问题，本文提出了一种基于物联网技术的智能电力监控系统，系统硬件包括温度传感、通信和无线传输模块。系统软件采用多线程和监控调度算法优化了系统性能。利用MATLAB进行仿真试验，结果表明，基于物联网的系统在数据传输方面明显比使用传统协议效率更高，网络延迟现象显著减少，提高了电力监控的可靠性和稳定性。

关键词：物联网；智能电力系统；监控

中图分类号：TM 76" " " " " 文献标志码：A

在智能电网系统中，应用物联网（Internet of Things，IoT）技术可以对数据进行无缝采集与传输，增强监控系统的自动化和智能化水平。本文分析了监控调度算法，设计了分布式架构，提出了集成物联网技术的智能电力监控系统方案，并利用仿真试验验证其有效性。本文研究物联网在智能电网监控系统中的功能和优化策略，利用物联网技术提高电力系统监控性能，为构建更智能、高效的电网监控系统提供理论和技术支持。

1 融合物联网技术的智能电力监控系统设计

在电网智能监控系统的设计与应用中，须细致分析系统需要满足的实际应用场景，并着重研究采用物联网技术来提升电网监控的效率与安全性。因此，本文将重点关注3个核心领域：安防监控、运行环境监测以及智能辅修，这些是构建智能电网监控系统的关键要素，物联网电力监控系统设计方案如图1所示[1]。

系统的硬件和软件设计思路如下。

1.1 硬件设计

本设计基于电力设备故障监测需求提出了一种具有温度监测、无线通信和控制功能的硬件方案。硬件包括射频模块、继电器模块、主控单元和温度电流传感器。射频模块采用ZigBee技术完成高速数据传输；4G网络的作用是远距离稳定传输。主控单元采用S3C2240芯片，其作用是处理数据和发出指令。温度传感器实时监测设备温度和电流，全面评估设备状态。在通信硬件设计中，选择ME3760模块提高LTE数据传输效率，并使用USB接口与S3C2240芯片进行集成，形成高效无线传输架构[2]。数据采集节点捕获关键信息后，利用网络发送至数据处理中心和主控模块。当检测到异常时，控制节点利用继电器模块调控断路器，保障系统稳定运行。整个系统的工作流程：温度电流传感器持续监测设备状态，数据利用ZigBee网络实时传输至控制中心。主控单元进行数据处理和分析，如果发现异常，那么利用4G网络向远程控制中心报警，同时发出指令给继电器模块，切断设备连接。

1.2 软件设计

本系统采用多线程Swing架构集成用户界面和数据传输功能。界面设计包括登录和主操作2个阶段。当启动时，系统初始化并显示登录界面，验证用户凭证。登录成功后，激活主界面，依次检测各功能按钮的状态，对程序流程进行控制。传输程序设计则采用SwingWorker对后台任务进行管理，保证界面响应性能。系统创建2个线程，分别监听8821和8891端口，处理服务器命令和图片数据上传[3]。具体过程如下。

final SwingWorker worker = new SwingWorker（） {

@Override

protected Object doInBackground（） throws Exception {

ObjectServer os = new ObjectServer（）;

ObjectServer.MyThread1 thread1 = os.new MyThread1（）;

ObjectServer.MyThread2 thread2 = os.new MyThread2（）;

thread1.start（）;

thread2.start（）;

return 1;

}

};

worker.run（）;

2 基于物联网的智能电网监控系统关键技术

基于物联网的智能电网监控系统关键技术是多线程技术，该技术显著提高了电力系统与电网之间的通信连接效率，增强了系统的实时性和稳定性。采用动力状态诊断技术对系统状态进行综合诊断，利用先进的监控调度算法进一步实现了智能电网的安全监控功能。

2.1 功率动态调制

在智能电网监控系统中，读出模块具备可调节的发送信号强度功能，其调节范围为23 dbm～30 dbm，增加3 dbm步长可以使传输功率加倍。系统软件设定不同的电流水平来调整信号传输功率，其中50 dBm为高电流水平，25 dBm为中电流水平，10 dBm为低电流水平，设备在不同环境中能够发射高强度的射频信号。算法根据从不同电流水平区域返回的标记数、信号强度以及阅读器检测的信号强度来决定下一次调整的信号强度[4]。

假设系统在时间t内的输出功率为P（t），那么电流水平如公式（1）所示。

P（t）=10·log10（I（t））+C （1）

式中：I（t）为电流水平； C 为一个常数，其作用是调整输出功率 P（t）的基准水平。

读取模块的占空比设定为每秒1次。在该模式下，模块执行循环计数，记为n次。此时检测的不同电子标签的数量记为k个。根据这2个参数，计算在第n次循环中检测的k个电子标签的信号强度θ（n）k的函数L（x），如公式（2）所示。

（2）

式中：L（x）为循环计数； N 为单个时间间隔内的标记数。

为了进一步提升系统性能，系统采用自适应功率调节算法。假设在第i次循环中检测的信号强度为Si，目标信号强度为Starget，那么调节系数Ki如公式（3）所示。

（3）

系统可以利用自适应算法动态调整功率输出，以保证信号强度始终维持在目标范围内。具体调整过程如公式（4）所示。

Pi+1=Pi×Ki （4）

式中：Pi+1为调整后的功率；Pi为当前功率。

采用这种方式，系统可以在不同环境中灵活调整功率输出，保证信号覆盖全面，能源利用效率更高。

2.2 占空比调制

将读卡器模块的占空比设置为1 s轨道，并将功率放大器设计为模块中功耗最大的部分。将功率放大器的工作时间调整至200 ms，功耗比达到1∶4，显著降低了系统总功耗。经过试验验证，该读卡器能够在200 ms内识别数千个不同的ID标签，能够涵盖操作区域内的所有电子标签[5]。

假设读卡器模块在一个周期内的导通时间为ton，关断时间为toff，那么占空比D的计算过程如公式（5）所示。

（5）

在该系统中，导通时间为200 ms，周期为1 s，因此占空比计算过程如公式（6）所示。

（6）

为了使功耗达到最优化，系统需要根据实际需求动态调整占空比。假设目标占空比为c，实际占空比为Dactual，误差eD（t）如公式（7）所示。

（7）

系统采用PID控制算法调整占空比，控制过程如公式（8）所示。

（8）

式中：D（t）为当前时间的控制输出；Kp、Ki和Kd分别为比例、积分和微分系数；τ为积分变量，表示从初始时刻至当前时刻的连续区间，eD（τ）为误差；r为比例项的常数乘数；t为当前时间变量。

为了避免占空比超过合理范围，系统设置占空比的上限Dmax和下限Dmin，占空比的限制条件如公式（9）所示。

Dmin≤D（t）≤Dmax" " （9）

2.3 多线程机制

在物联网智能电网监控系统中，实时数据处理需求高，单线程轮询方式效率低，多线程技术能够显著提升系统性能。电源黑箱存储大量电网数据，配置信息列表获取丰富信息。系统采用多线程技术并行处理不同数据源，保障数据安全、完整地传送。为提高效率，系统采用线程池技术预先创建线程，避免频繁创建和销毁线程造成的性能开销。每个线程独立运行，互不干扰，分配特定数据处理任务。假设线程池中有N个线程，每个线程都分配1个特定的数据处理任务，那么整个处理过程如公式（10）所示。

（10）

式中：T为总处理时间；Ti为第i个线程的处理时间。由于多线程具有并行处理特性，因此总处理时间将显著缩短。

系统使用多线程同步机制还能够避免资源竞争和数据不一致问题。常见的同步机制包括互斥锁（Mutex）、信号量（Semaphore）和条件变量（Condition Variable）等。这些机制可以保证在同一段时间只有1个线程访问共享资源，避免数据冲突。假设每个线程的处理时间服从均匀分布U（a，b），那么单个线程的期望处理时间如公式（11）所示。

（11）

式中： E（Ti）为第i个线程的期望处理时间；a、b分别为均匀分布的下限和上限。

多线程总处理时间的期望值的计算过程如公式（12）所示。

E（Ttotal）=E（max（T1，T2，...，TN）） （12）

式中：E（Ttotal）为总处理时间的期望值。

假设线程池中Ti服从指数分布λ，那么第i个线程的期望处理时间如公式（13）所示。

（13）

优化线程分配和调度算法可以进一步缩短总处理时间，提升系统性能。

2.4 监控调度算法

在智能电网系统中，该系统的枢纽为实时采集终端数据的能力，由于服务地域具有广泛性，因此系统在设计数据传输架构的过程中须保证数据传输的效率和数据完整性。鉴于这个需求，大部分电网系统采用分布式的架构策略。考虑前端传感器覆盖的监控范围，定义传感器的平均监测半径如公式（14）所示。

（14）

式中：为传感器的平均监测半径；n为传感器的数量；ri为第 i个传感器的监测半径。

根据ri可以估算覆盖整个区域实际所需要部署传感器的数量S，如公式（15）所示。

（15）

式中：S为为了对空间面积V的环境进行全面监测，需要部署的传感器节点的总数量；s为不同传感器类别的数量。

假设总监测面积为A，那么每个传感器的有效监测面积如公式（16）所示。

Asensor=πr2 （16）

为使能源消耗最优化，调度节点与数据存储节点的设计须遵循最低能耗原则。在保证智能电网系统稳定运行的前提下，对节点配置进行优化，以减少节点数量。以调度节点的配置为例，其设计目标是满足预设的吞吐能力要求，即在单位时间内能够处理的最大节点请求量。根据公式，推导所需部署的调度节点的数量N调度，如公式（17）所示。

（17）

式中：Q总为总请求量；Q为单个调度节点的处理量。

一般来说，数据存储节点的数目应该等于或略高于调度节点的数目，这样的比例设置使数据能够进行冗余备份和容错处理，保证系统数据完整、可靠。假设数据存储节点的配置数量为N存储，那么满足冗余备份和容错要求的配置如公式（18）所示。

N存储≥N调度 （18）

调度节点利用内置的适配模式在识别异常数据源方面发挥重要作用。适配模式通常基于分类算法进行监督学习，利用传感器采集的数据特征进行模式训练和学习。特征集合为 X=（X1，X2，...，Xn），在特定的时间点t，各类传感器收集的数据集合为时刻的特征向量X t。同时，系统的状态St对应时间点的系统状况，可以作为监督学习的标签使用。积累大量的特征向量和相应的系统状态，调度节点，采用机器学习方法训练能够准确识别系统状态的适配模型。为了对系统状态进行监控，将状态分为4种类型，见表1。

由表1可知，为准确描述系统状态与传感器数据之间的关系，本文构建了1个基于机器学习分类算法的框架。该框架的核心目标是训练样本数据集（X，S）来构建1个参数模型。其中，X为传感器的数据矩阵，S为相应的系统状态标识符。

为验证电力系统数据的传输完整性，本文构建以MATLAB软件为基础的仿真环境，并采用分布式架构来监控系统。采用直接连接方式对终端设备和服务器之间的拥塞率进行量化分析，并将基于ZigBee协议构建方式与基于物联网构建方式获取的电力数据在信道岛内传输情况进行对比，结果如图2所示。

由图2可知，在采用ZigBee协议的电力数据传输系统中，数据沿信道的迁移路径十分混乱，拥塞状况严重，部分数据甚至会脱离既定的传输路径，因此在网络传输过程中出现延迟问题。在基于物联网技术的构架中，电力数据的信道传输过程规律性较高，并成功避免了数据脱轨问题。因此，在采用物联网技术的智能电网监控系统中，不会出现网络延迟问题。

4 结论

综上所述，物联网技术广泛应用于智能电网监控系统中，其能够提高数据传输效率、优化监控调度算法，并保持数据流的稳定性和可靠性。试验结果证明了物联网技术在智能电网中的有效性，尤其是与传统的ZigBee协议相比，在电力数据传输过程中，物联网技术网络延迟更低，性能更好。这个结果对智能电网的未来发展方向提供了重要的指导。

参考文献

[1]吕振辉，徐丽，张益波，等.基于泛在物联网的电力物资智能管理系统设计[J].电子设计工程，2022（8）：30.

[2]王冬阳，张彤，李昭，等.基于电力物联网技术的低压智能台区应用方案[J].价值工程，2022，41（14）：3.

[3]李雅菲.基于物联网技术的智能电力监控系统设计与应用[J].中国宽带，2022（2）：85-87.

[4]李帅.物联网技术在电力智能监控系统中的应用[J].集成电路应用，2022，39（12）：164-165.

[5]夏袁晨.配电网智能监控系统中的物联网技术应用[J].集成电路应用，2023，40（4）：218-219.