物联网技术下的变电站通信分布式直流电源远程监控研究

赵 旭

（国网河北省电力有限公司石家庄市鹿泉区供电分公司，河北 石家庄 050200）

利用多种互联网技术，能够实时获取各个电源的工作状态和参数信息。一旦发现异常情况，能够迅速作出响应，并借助远程控制功能及时修复[1]。传统方法通常依赖模拟信号检测，然而这种方式容易受到外界干扰，进而引发数据不准确的问题。在电力系统的监控中，传统方法的数据传输速度相对较慢，难以实现电源的实时状态监控。更为关键的是，这些方法通常缺乏足够的安全防护措施，容易受到外部攻击和干扰，导致监控结果难以达到预期效果[2]。因此，以变电站通信分布式直流电源远程监控为研究对象，运用物联网技术，结合实际情况进行测试与分析。

1.1 利用物联网技术获取直流电源数据

针对变电站通信分布式直流电源，采用物联网智能感知的方式，实时采集数据[3]。利用射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）标签提高数据采集速率，并通过传感器节点的协同工作感知网络状态，以多种报表形式展示直流屏的历史运行数据。直流电源设备通过RJ45 接口与智能无线通信设备相连，能够将从直流供电设备接收到的数据转换为标准的传输控制协议/网际协议（Transmission Control Protocol/Internet Protocol，TCP/IP）数据包，经过通用分组无线服务（General Packet Radio Service，GPRS）网络传递给远程监控中心[4]。监控中心通过分析历史数据在特定场景中的特征约束，能够求解出设备的约束节点。设定节点为P0，进一步转换其坐标，便可得到具体的误差函数。通过计算前一个节点之间的偏移量，确定了转换矩阵的中心位置。通过计算马氏距离最小值，最小化偏移量结果。计算公式为

式中：λmin为马氏距离最小值；
e(·)为误差函数；
T(·)为转换函数；
ymin为最小偏移量。通过累积求和的方式对结果进行近似展开，并得到多个列向量。随后，将这些列向量进行拼接，从而得到了具体的直流电源数据[5]。要想使用采集到的数据，必须对直流电源数据进行数据清洗。在数据清洗过程中需要对异常值进行处理，采用Z-score 方式，将超过一定阈值的直流电源值定义为异常值，并在数据清洗过程中去除这些超过阈值的异常值。计算公式为

式中：z为经过超阈值去除处理后的数据；
x为原始数据；
μ为数据平均值；
σ为数据标准差。通过将数据转换成Z-score 的形式，将数据映射到标准正态分布中进行数据清洗，对每个数据点进行转换，并将Z-score 转换为原始数据量纲[6]。同时，需要对数据进行滤波处理来消除数据中的噪声问题，使得提取到的数据具有较高的纯净度。根据数据特性进行分析，并将数据进行正则化处理。运用最值的方式，将数据变换到[0,1]。消除不同量纲对数据分析的影响，使得数据之间具有可比性。最值的处理公式表示为

式中：xmin、xmax为数据中的最小值与最大值。

1.2 计算直流电源内阻值

通过物联网技术采集到的直流电源电压和电流数据，可以用于计算电源的输出电阻[7]。在监测过程中，可通过分析蓄电池的内阻值数据来评估其监测效果。在理想情况下，设定蓄电池的内阻为R，当蓄电池的电池容量和内阻呈线性关系时，可使用蓄电池内阻的大小来判断蓄电池正常运行的状态。在电池进行化学反应的过程中，由于离子浓度差所产生的内阻相对较小，并且这种内阻并不会随着电流大小的变化而发生改变。在稳压电源的应用中，可采用直流分组放电法计算蓄电池的内阻值。为了消除充电器对测量结果的影响，将整个电池组分成若干段，采用分时分段测量，通过比较各段内的阻值来确定电池的电量变化趋势。设定在放电过程中每个单体电池的电压相等，根据欧姆定律，蓄电池内阻的计算公式为

式中：ΔU为每个单体电池的电压；
I为放电电流。在实际应用中，为了减小测量误差，通常需要进行多次测量并取平均值。在放电过程中，同时记录每节电池的放电曲线，并确定其电压降，每隔5 s 测量一次电池的内阻。为了保持放电电流的恒定，采用恒流负载作为放电设备，确保即使电压发生变化，放电电流也能保持稳定。在某些特定情况下，负载能够根据电池的电压调整放电电流，从而有效利用电池能量。此外，通过精确控制温度来防止电池在放电过程中出现过热现象，同时根据实际放电电流来进行放电操作，避免电池损坏。

1.3 分布式直流电源远程监控

结合蓄电池内阻值的变化过程，对分布在各地的直流电源进行实时监测。在蓄电池的整个生命周期中，内阻值会随着使用时间的增长而逐渐增加。通过实时监测蓄电池的内阻值，可以及时发现电池性能的异常变化。当内阻值突然大幅度增加时，意味着电池内部存在故障。因此，需要对分布式直流电源的故障问题进行远程监控。假设充电电流为Ia，由于蓄电池采用串联连接方式，蓄电池单体自放电会产生一定的阻抗(R1+R2)，连接回路中的电压值为

式中：R1为蓄电池自身的电阻；
R2为单体阻抗。由于(R1+R2)能够引起蓄电池单体电压变化，将其作为放电阻抗的理论模型。在实际运行中，变电站蓄电池组长期运行在浮充状态，所以需要远程监控单体电池的电压不均衡问题。设定蓄电池的额定电压为Uk，当蓄电池出现过充现象时，其在浮充电状态下会持续累积电荷，导致原本电压较高的蓄电池电压进一步升高，而电压较低的蓄电池电压则不断下降，从而形成一个恶性循环。为了有效管理这种情况，需要计算蓄电池的过充电压。单体电压值的计算公式为

式中：UT为参考电压；
Ra、Rb、Rc为充电电路的参数。计算电池的单体电压值，并与设定的阈值进行比较，当Ut＞Up时，表示分布式直流电源处于正常充电状态；
当Ut≤Up时，表示分布式直流电源处于过充电状态，需要立即断开开关。

2.1 搭建实验环境

设计变电站直流电源远程监测系统，采用Microsoft Visual C++ 2008 软件系统开发平台，实时显示直流电源系统的主要参数，根据数据获得开关工作状态。主处理器采用Cortex-M3 内核，内部扩展总线采用高可靠性的现场总线，使得通信速率为1 Mb/s。将现场采集到的信息通过局部网（Local Area Network，LAN）接口传输到服务器，可直接连接到光纤局域网。采用光耦发射器作为远程控制信号输出，安置内阻放电设备，通过采样技术确保电流调节更加稳定。具体的实验环境配置如表1 所示。

表1 实验环境配置

在监控计算机上打开直流远程监控系统，建立物联网通信网络，将路由器和网关连接至互联网，并配置网络参数。在实验准备阶段，将分布式直流电源安装在变电站内的指定位置，并连接好电源线和数据线。通过RE414 接口将监控模块与分布式直流电源连接起来，确保电池处于正常工作状态。

2.2 结果与分析

设置5 个电池组，并命名为A ～E。在开始实验之前，需要对电池进行充电或放电预处理，使其能够达到稳定状态。测试并记录远程监控过程中各个电池组的当前内阻值，结果如图1 所示。

图1 内阻值监控结果

由图1 可知，针对这5 个电池组，计算了监测到的当前内阻值与出厂内阻值之间的误差，发现各个小组的内阻值误差均小于0.1%，这表明监测达到了较高水平。说明运用本文监测方法能够精确测量和监控直流电源的内阻值，实时反映内阻值的变化情况。

为验证监测方法的实用性，监测分布式直流电源的放电容量。接入预定负载设备，启动放电；
实时监测电流、电压等关键参数，数据传输至远程监控中心；
记录电源状态变化，放电至设定容量时结束，记录电流、电压值。根据监测数据，得到电池组的电压电流情况如表2 所示。

表2 电池组的电压电流情况

由表2 可知，对5 个电池组的放电容量进行计算，得到5 个小组的放电容量均在1.2 Ah，其结果与初始设定的放电容量结果一致。说明运用本文监测方法能够达到较高的监测准确性。

综上所述，本文运用变电站通信分布式直流电源远程监控方法，通过实时在线测量内阻以及实现电池电压的远程均衡控制，使得各项数据均满足监测要求。通过监测方法的应用能够预防分布式直流电源的过充，使得电源的电压和容量值能够处于均衡状态。

本次研究从变电站通信分布式直流电源远程监控入手，对基于物联网技术的变电站通信分布式直流电源远程监控进行研究。通过应用该监控方法能够实时监测电源的工作状态，对异常情况做出快速响应，并通过远程控制进行修复，有效减少了因设备故障导致的电力中断事故。但是文章方法还存在不足，今后应更加完善计算。通过物联网技术，可以实时获取各个电源的工作状态和参数，实现对电源的远程监控和智能管理。

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