曹敏,王洪亮,陳先富,李仕林,張少泉(.云南電網(wǎng)公司電力科學(xué)研究院,昆明 65027；2.云南電網(wǎng)公司博士后科研工作站,昆明 65027；3.中國(guó)南方電網(wǎng)公司電能計(jì)量重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,昆明 65027)

智能變電站監(jiān)控系統(tǒng)無線網(wǎng)絡(luò)同步算法

曹敏1,3,王洪亮1,2,3,陳先富1,李仕林1,張少泉1
(1.云南電網(wǎng)公司電力科學(xué)研究院,昆明 650217；2.云南電網(wǎng)公司博士后科研工作站,昆明 650217；3.中國(guó)南方電網(wǎng)公司電能計(jì)量重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,昆明 650217)

目前變電站主要采用遠(yuǎn)程集中監(jiān)控以及有限網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù),這樣不但造成信道堵塞,使信息之間不具有互操作性以致難以共享,而且網(wǎng)絡(luò)傳輸由于不能做到有效的網(wǎng)絡(luò)同步而導(dǎo)致信息偏差,給生產(chǎn)、調(diào)度等帶來些許困難。本文首先給出了智能變電站總體框架,接著在智能變電站的基礎(chǔ)上研究了同步算法,然后對(duì)無線Mesh網(wǎng)絡(luò)性能進(jìn)行了分析,最后對(duì)無線Mesh網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)吞吐量進(jìn)行了仿真,驗(yàn)證了算法的有效性和可行性。

智能變電站；無線；mesh；同步算法

0 前言

目前變電站主要采用設(shè)備在線監(jiān)測(cè)以及遠(yuǎn)程集中監(jiān)控等,然而采用遠(yuǎn)程集中式監(jiān)控系統(tǒng),將所有采集數(shù)據(jù)傳至供電局層或云網(wǎng)層,這樣不但造成信道堵塞,使信息難以共享,形成信息孤島,且信息之間還不具有互操作性。而基于物聯(lián)網(wǎng)的變電站建設(shè),以 “智能感知和智能控制”為核心,通過對(duì)外界的感知,構(gòu)建傳感網(wǎng)絡(luò),在傳感網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上建立控制與監(jiān)測(cè)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)智能監(jiān)測(cè)、智能判斷、智能管理、智能驗(yàn)證等功能。

而智能變電站是采用先進(jìn)、可靠、集成和環(huán)保的智能設(shè)備,以全站信息數(shù)字化、通信平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)化、信息共享標(biāo)準(zhǔn)化為基本要求,自動(dòng)完成信息采集、測(cè)量、控制、保護(hù)、計(jì)量和檢測(cè)等基本功能,同時(shí),具備支持電網(wǎng)實(shí)時(shí)自動(dòng)控制、智能調(diào)節(jié)、在線分析決策和協(xié)同互動(dòng)等高級(jí)功能的變電站。基于全壽期的變電站信息平臺(tái)共享功能有兩個(gè),一是系統(tǒng)橫向信息共享,主要表現(xiàn)為管理系統(tǒng)中各種上層應(yīng)用對(duì)信息獲得的統(tǒng)一化；二是系統(tǒng)縱向信息共享,主要表現(xiàn)為各層對(duì)其上層應(yīng)用支撐的透明化。

智能變電站系統(tǒng)體系架構(gòu)如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)體系架構(gòu)

1 同步算法研究

精準(zhǔn)的頻率同步能夠減小因?yàn)闀r(shí)鐘不一致而引起的丟包,也為網(wǎng)絡(luò)智能終端提供時(shí)鐘參考。從骨干網(wǎng)獲得時(shí)鐘經(jīng)過無線Mesh網(wǎng)絡(luò)傳遞構(gòu)成主從同步,為此具備上級(jí)時(shí)鐘的通信設(shè)備周期性地發(fā)送信標(biāo)幀,如圖1所示。低等級(jí)的通信節(jié)點(diǎn)在接收到有效信標(biāo)后,將首先更新其時(shí)間戳值,如公式 (1)所示：

其中：Tnew是更改定時(shí)器后信標(biāo)幀中的時(shí)間戳值；Tstamp是信標(biāo)幀中原有的時(shí)間戳；Dphy2mac是從物理層傳輸?shù)組AC層所需要的時(shí)延；Dreceive是節(jié)點(diǎn)完整接受一個(gè)幀所需要的時(shí)間；Trange是測(cè)距得到的節(jié)點(diǎn)之間傳輸時(shí)延。

隨后節(jié)點(diǎn)將Tnew設(shè)置為本地時(shí)間,然后將信標(biāo)幀向下級(jí)節(jié)點(diǎn)發(fā)送過去,通過該種方式得到的定時(shí)精度可確定在 ±0.01%以內(nèi)。

圖1 同步時(shí)信標(biāo)幀

2 無線Mesh網(wǎng)絡(luò)性能分析

本文所設(shè)計(jì)的無線Mesh網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)獨(dú)立的“點(diǎn)對(duì)點(diǎn)”和 “點(diǎn)對(duì)多點(diǎn)”的基本服務(wù)集組成,限制了BSS中的無線接入競(jìng)爭(zhēng)數(shù)目,從而提高了網(wǎng)絡(luò)吞吐量。由于通信設(shè)備之間距離遠(yuǎn)大于IEEE802.11無線局域網(wǎng)規(guī)定,因此需要分析這種通信方式的性能。

2.1 數(shù)據(jù)接入概率分析

IEEE802.11設(shè)備采用CSMA/CA接入方式,其數(shù)據(jù)接入成功概率取決于參與接入競(jìng)爭(zhēng)的通信設(shè)備數(shù)量以及設(shè)備之間的距離。設(shè)SIFS=10 μs, Slottime=20 μs,DIFS=50μs,即符合IEEE802.11g標(biāo)準(zhǔn)定義,假設(shè)在網(wǎng)絡(luò)中存在著n個(gè)相互競(jìng)爭(zhēng)的設(shè)備,令這些節(jié)點(diǎn)之間的通信距離相等D=6 km,所以在節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間的傳輸時(shí)延為：

某一個(gè)時(shí)刻能夠成功發(fā)送數(shù)據(jù)的概率是從其發(fā)送數(shù)據(jù)的那個(gè)時(shí)刻起的時(shí)間σ內(nèi),其他節(jié)點(diǎn)不能發(fā)送任何數(shù)據(jù)。設(shè)s(t)為節(jié)點(diǎn)處于的退避狀態(tài),b (t)表示節(jié)點(diǎn)退避計(jì)數(shù)器的狀態(tài),對(duì)(s (t),b(t))進(jìn)行了基于二維的馬爾科夫鏈的建模。

其中,爭(zhēng)用窗口的最大值的取值范圍是窗口值Wi=2(3+i),其中i∈(0,5)。由于在本課題限制了BSS域內(nèi)通信設(shè)備數(shù)目,因此在爭(zhēng)用窗口的極限值達(dá)到最大 (255)后,各個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)生碰撞的概率就會(huì)很小,可以假定站點(diǎn)在退避5次后,能夠發(fā)送成功。假設(shè)不同通信設(shè)備之間數(shù)據(jù)發(fā)送完全獨(dú)立,設(shè)某一個(gè)時(shí)刻發(fā)送數(shù)據(jù)且發(fā)生碰撞的概率p是固定的值,則有5次內(nèi)碰撞的退避計(jì)數(shù)器：

作為一種社會(huì)實(shí)踐表達(dá)方式，話語不僅反映歷史、文化、社會(huì)制度、價(jià)值觀念和思維模式，而且?guī)в絮r明的時(shí)代性。作為一門實(shí)踐性很強(qiáng)的學(xué)科，思想政治教育話語只有根植于實(shí)踐并通過實(shí)踐才能展現(xiàn)其生命力。然而，當(dāng)前的思想政治教育話語缺少?gòu)膶?shí)踐中提煉具有學(xué)科原創(chuàng)意義的話語，而過多地借鑒了其他學(xué)科的話語。因此，創(chuàng)新實(shí)踐話語，使之與理論話語形成一定的張力，這是推動(dòng)思想政治教育話語發(fā)展的一條重要途徑。思想政治教育實(shí)踐話語的創(chuàng)新要結(jié)合現(xiàn)時(shí)代的實(shí)踐，體現(xiàn)出話語思維的大眾化，拓寬思想政治教育話語內(nèi)容的外延，使之向不同語境如網(wǎng)絡(luò)語境、文化語境、生活語境、和諧社會(huì)語境和國(guó)際語境延伸，以豐富和拓展思想政治教育話語內(nèi)容。

其中i∈( 0,5),k∈(0,Wi-1)

對(duì)bi,k存在以下的關(guān)系：

又因?yàn)棣优cb0,0之間存在著關(guān)系

又因通信設(shè)備成功發(fā)送數(shù)據(jù)的條件是在其發(fā)送數(shù)據(jù)的前后兩個(gè)時(shí)隙均沒站點(diǎn),其他n-1個(gè)節(jié)點(diǎn)均沒有發(fā)送數(shù)據(jù),為此,可以得到

在已知網(wǎng)絡(luò)通信設(shè)備數(shù)目n的情況下,通過(2)(3)方程組可以得到τ值

圖3 節(jié)點(diǎn)成功傳輸數(shù)據(jù)的模型

圖4 數(shù)據(jù)發(fā)生碰撞的模型

2.2長(zhǎng)距離點(diǎn)對(duì)點(diǎn)傳輸?shù)臅r(shí)延

信息傳輸時(shí)延主要由通信設(shè)備處理時(shí)延和信號(hào)傳輸時(shí)延組成。前者是設(shè)計(jì)中需要考慮的主要因素。由接入控制狀態(tài)圖得到在通信設(shè)備在進(jìn)行退避產(chǎn)生的時(shí)延的數(shù)學(xué)期望是：

為此,得到本次分析中,進(jìn)行成功傳輸時(shí)的退避延時(shí)的期望是：

因此得到通信設(shè)備之間的平均傳輸時(shí)延=退避延時(shí)+空閑延時(shí)+傳輸延時(shí)+碰撞超時(shí)產(chǎn)生的延時(shí),即是

通過以上的分析可以得到節(jié)點(diǎn)之間的傳輸距離為6 kM時(shí),節(jié)點(diǎn)之間的時(shí)延和吞吐量的數(shù)學(xué)近似表達(dá)式。分析表明隨著通信距離的增加,節(jié)點(diǎn)之間發(fā)送數(shù)據(jù)產(chǎn)生碰撞的概率也增加,從而使得時(shí)延增加,網(wǎng)絡(luò)吞吐量減小,這個(gè)結(jié)果在網(wǎng)絡(luò)的每個(gè)節(jié)點(diǎn)都產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)很明顯。

3 網(wǎng)絡(luò)仿真

仿真平臺(tái)采用opnet,組成如圖1所示的無線Mesh網(wǎng)的吞吐量和網(wǎng)絡(luò)負(fù)載進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)仿真：

圖5 無線Mesh網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)吞吐量

由以上仿真結(jié)果可知,當(dāng)節(jié)點(diǎn)之間的距離由10 m變成5 km時(shí),網(wǎng)絡(luò)的性能有一定程度的下降,節(jié)點(diǎn)的極限負(fù)載由14 Mbps下降到6 Mbps,從時(shí)延的對(duì)比也能知道,節(jié)點(diǎn)負(fù)載為5 Mbps時(shí),網(wǎng)絡(luò)的時(shí)延急劇上升。當(dāng)節(jié)點(diǎn)的負(fù)載達(dá)到6 Mbps時(shí),網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)無法處理所有產(chǎn)生的數(shù)據(jù)包,部分?jǐn)?shù)據(jù)包已經(jīng)開始被丟棄,網(wǎng)絡(luò)的吞吐量達(dá)到極限。

對(duì)所組成的無線Mesh網(wǎng),在節(jié)點(diǎn)的負(fù)載為2 Mbps時(shí),網(wǎng)絡(luò)的時(shí)延是毫秒級(jí)的,完全能夠滿足一路監(jiān)測(cè)視頻的傳輸,整個(gè)網(wǎng)絡(luò)是可靠的。

當(dāng)節(jié)點(diǎn)的負(fù)載上升到3.5 Mbps時(shí),網(wǎng)絡(luò)中的Mesh網(wǎng)絡(luò)部分開始達(dá)到極限,而在線狀網(wǎng)絡(luò)部分中仍未達(dá)到性能極限,因此隨著節(jié)點(diǎn)的負(fù)載的增加,網(wǎng)絡(luò)的整體吞吐量仍然在緩慢增加,直到節(jié)點(diǎn)的負(fù)載是10 M時(shí)達(dá)到性能的極限,然而在這個(gè)過程中,節(jié)點(diǎn)丟棄了大量的數(shù)據(jù),因此并不可靠。

從以上結(jié)果可以知道組建無線Mesh網(wǎng)絡(luò)能夠完全保證實(shí)時(shí)性和可靠性的情況下實(shí)現(xiàn)對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)的視頻監(jiān)測(cè)和控制。

4 結(jié)束語

本文通過智能變電站總體框架,接著在智能變電站的基礎(chǔ)上研究了同步算法,然后對(duì)無線Mesh網(wǎng)絡(luò)性能進(jìn)行了分析,最后對(duì)無線 Mesh網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)吞吐量進(jìn)行了仿真,從仿真結(jié)果可知,當(dāng)節(jié)點(diǎn)之間的距離由10 m變成5 km時(shí),網(wǎng)絡(luò)的性能有一定程度的下降,節(jié)點(diǎn)的極限負(fù)載由14 Mbps下降到6 Mbps,驗(yàn)證了算法的有效性和可行性,為后續(xù)研究提供了進(jìn)一步的指導(dǎo)意義。

[1] Li Zhihui.Status of electric vehicle development[D].Shandong University of Technology,2013.

[2] Wang Hongliang,Dong Haobin,Jiang Guosheng.Design of EM-MWD signal detection system based on correlation and adaptive filter[J].Chinese Journal of Scientific Instrument, 2012,33(05)：1013-1018.

[3]Hongliang Wang,Haobin Dong.Study of the Distributed Ground-Tunnel Pressure Measurement and Control Method [J].Applied Mechanics and Materials,110-116(2012)：48-51.

[4] Cao Lingling.Chen Qianhong.Ren Xiaoyong,et al.Advances in high-efficiency electric vehicle wireless charging technology [J].TransactionsofChinaElectrotechnicalSociety, 2012,8.

[5] Hongliang Wang,Haobin Dong,Study of the Distributed Ground-Tunnel Pressure Measurement and Control Method [C]//The 2010 International Conference on Mechanical and Aerospace Engineering,KL,2010：48-51.

[6] Hongliang Wang,Haobin Dong.Design and Simulation of LQR Controller with the Linear Inverted Pendulum[C].ICECE 2010,699-702.

[7] Xia Zhengpeng,Wang XingXing,Ni Hongjun,et al.Research progress on battery management system for electric vehicle[J] .Power Technology,2012,7.

[8] Wang Qianmin.Research progress on battery management system for electric vehicle[J].Electronic production, 2012,12.

曹敏,男,教授級(jí)高級(jí)工程師,現(xiàn)為云南電網(wǎng)公司首席技術(shù)科學(xué)家,享受云南省政府特殊津貼,全國(guó)電工儀器儀表標(biāo)準(zhǔn)化委員會(huì)電能測(cè)量和負(fù)載控制設(shè)備分技術(shù)委員會(huì)副主任委員,云南電網(wǎng)公司電力科學(xué)研究院,主要研究計(jì)量測(cè)試技術(shù)。

王洪亮,男,博士、博士后,云南電網(wǎng)公司電力科學(xué)研究院,主要研究計(jì)量測(cè)試技術(shù) (e-mail)whl010011＠163.com。

Study of Yunnan Mountain Substation Data Aggregation Technology based on Sparse Methods

CAO Min1,3,WANG Hongliang1,2,3,CHEN Xianfu1,LI Shilin1,ZHANG Shaoquan1
(1.Yunnan Electric Power Research Institute,Kunming 650217,China；2.Postdoctoral Research Workstation of Yunnan Power Grid Corporation,Kunming 650217,China；3.Key Laboratory of China Southern Power Grid Energy Metering,Kunming 650217,China)

Most of the current substation building in the mountains,plateaus complex geological conditions,harsh natural conditions on the proposed substation run a higher demand,and thus a comprehensive real-time monitoring of substation more necessary.Many substation equipment,monitoring of large amounts of data,such as information processing and aggregation of research is the focus of this article.The article first introduces the theory of sparse methods,then sparse algorithm are described,in particular,a new algorithm is proposed and introduced highlights.Finally,the method proposed substation sparse structure and simulation tests have proved the feasibility and effectiveness of the method.

sparse methods；mountain substation；geological monitoring；wireless sensor networks

TM73

B

1006-7345(2015)01-0117-03

此研究來源于中國(guó)博士后科學(xué)基金面上項(xiàng)目(一等)(2013M540721)以及國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展中心(863)的資助 (2011AA05A120).

2014-10-24