变电站智能测控系统设计与分析

迟 娜

（烟台仲伯企业管理咨询有限公司，山东 烟台 264003）

虽然变配电站正逐步向高水平发展，并在开展阶段性工作后引进了自动控制、互联网信息化以及设备集成等先进的科技作为变电站运维管理的支撑，但是现阶段电力系统管理的覆盖面较小、统筹性较低，设备之间、设备与控制中心之间的信息交流方式还需要完善，当面对突发状况时，监控系统的反应速度较慢。虽然已经对变电所和配电系统进行综合、自动化改造，但是仍然存在一些问题[1]。例如，当电气一次和二次设备与控制中心进行信息交互时，一般都采用光纤有线的方式进行通信，该方法费用较高且布线比较烦琐，不易排除线路的故障。另外，其通信接口和通信协议也没有固定的模式，没有达到较高的信息化水 平[2]。电气设备彼此之间没有太多的联系，就如同一个个孤立的小岛，需要人工才能将其运行并建立连接。当发生大量故障时，由于不能对其进行自动处理，因此必须由专门人员进行干预，才能将其恢复到正常的状态。综上所述，现阶段的变电站测控工作存在自动化和智能化程度较低的问题[3]。因此，采用一种可靠的智能测控系统可以及时发现变电站在运行中存在的问题，从而减少电力事故的危害，保证电力设备顺利运行。

1 变电站测控系统结构

智能测控系统以各种不同功能的传感器终端为监测单元，以低功耗无线传输为信息交换方式，实现了集成变电站环境参数监测、自动报警、智能处理、视频监控以及目标识别等功能的目标，可以对整个变电站进行智能化、自动化管理[4]。系统整体结构如图1所示。

图1 系统整体结构

该文设计的变配电站运行环境智能测控系统由6个部分构成，其目标是对变电站环境中的温度、湿度、SF6气体浓度、水浸、灯光、局部放电以及目标图像等参数进行实时监视和报告。设计该系统的目的是对变电所及配电网中的主要环境参数进行实时监测，并与执行器进行联动作业[5]。子系统可以有效地收集各种环境参数的数据，通过数据汇聚节点将其汇总并上传到控制中心，确保控制中心可以实时、准确地掌握变配电站运行环境的状况[6]。为了保证系统设计达到预期效果，掌握系统基本架构后，围绕主控芯片设计系统硬件结构、软件功能，如图2、图3所示。

图2 系统硬件结构设计

图3 系统软件功能设计

2 变电站智能测控系统硬件设计

在系统LoRa 模块中引入无线电接收装置，该装置采用TCXO 晶振，可以实现长距离无线数据传输功能。要求该硬件的有效频率覆盖范围为200 MHz～1 000 MHz，无线电接收装置引脚功能见表1。

表1 无线电接收装置引脚功能说明

采用温湿度传感器芯片检测变电站温度、湿度。要求温度测量范围为-40 ℃ ～+125 ℃，相对湿度测量范围为0%～99%。采用I2C 通信协议接口[7]。在通信方面，利用CRC 校验产生器可以提高数据通信的稳定性、可靠性，以满足不同的要求。温湿度传感器芯片检测的温度如公式（1）所示。

式中：T为温湿度传感器芯片检测到的温度；ST为温度输出信号二进制码。

利用公式（1）得到的温度参数不会受分辨率的影响。同理，将湿度输出信号二进制码代入公式（2）就可以得到相对湿度。

式中：RH为温湿度传感器芯片检测的湿度；SRH为湿度输出信号二进制码。

在该文的测控系统中设计电源既要考虑效率，又要考虑经济性，而且输出必须具有一定的抗干扰能力。该文设计的电源模块采用降压开关变压器芯片，输出范围为0.8 V～4.5 V，能够连续输出2 A 的稳定电流，限流保护和过温保护的效果较好。电源模块的输入为12.0 V 直流电，输出为3.3 V 直流电[8]。该系统中的传感器采用有限RS485 的方式进行通信和下载更新程序。RS485 为半双工通信方式，根据总线接口的电气特性表示逻辑信号“0”和“1”，采用差分信号传输方式，有助于抑制噪声信号。

3 通信协议选择

星型拓扑网络结构的整体可靠性更强，更适用于该测控系统中传感器设备类型状况。在通信协议中，通过FDMA 区分业务信道和控制信道，利用TDMA 将时间平均划分为小时隙，将相同时长的小时隙分配给不同的传感器。每个信道都需要完成划分时间、配置时间参数的任务。不同时间参数类型及对应时长见表2。

表2 不同时间参数类型及对应时长

4 传感器误差补偿算法计算

要对传感器误差进行补偿，就需要对小波软阈值进行去噪处理。结合时间和频率2 个不同尺度，分别在时域和频域内对信号进行正交小波分解，以获取小波系数。通过时间窗使小波能够在时间轴上进行平移，从而突出信号局部和整体特征。假设阈值为λ，新的小波系数如公式（3）所示。

式中：wλ为新的小波系数；w为通过正交小波分解得到的小波系数。

通过小波逆变换的方式重构小波系数，以解析有效信号。如果随机变量X服从一个期望为μ、标准差为σ2的正态分布，那么X满足（μ～σ2）的关系，根据这一关系对传感器误差进行补偿。将采集的测量值输入高斯过程回归数学模型中，得到更接近真实值的拟合结果，从而对测控误差进行补偿。

5 智能监控算法设计

高清相机获取的人脸图像多为彩色，这些彩色图像中蕴含丰富的信息量，但是并不适用于采用人脸识别技术进行目标检测。此外，灰度图像还可以代表整幅图像的亮度等级分布特征，因此要对彩色面部图像进行灰度化，只保留容易识别特征的图像信息，这样可以提高识别效率，减少后续处理的计算量。图像灰度化是指三路彩色图像中原有的RGB 色彩模式被转换成单路灰度图，其实质是一种灰度值矩阵。R、G和B分别对应红色、绿色和蓝色，其取值为0～255。灰度图像上的每个像素点在0～255 变化，它代表图像的亮度信息，通过对不同点之间亮度的差异进行分析，就能识别面部轮廓。灰度转换的函数如公式（4）所示。

式中：Grey为灰度转换函数；R、G和B分别为RGB 值。

在测控系统中，防护检测器主要以Pycharm 和Python 软件为基础，它的工作流程如下：将采集的图像送入训练好的Yolo5.n 模型中进行检测，对图像中的人体和防护安全帽进行识别。如果识别失败，就继续进行图像采集。如果识别成功，就会进入置信度判断。该文设置的置信度阈值为0.3，当置信度大于0.3 时，就会输出结果；当置信度小于0.3 时，就会返回，继续进行图像采集。

6 系统测试

搭建测试平台检验该系统在实际应用中是否能发挥预期的效果。在测试平台中，将各类传感器上电，并通过数据汇聚节点与主机进行无线通信，以前端监控主机作为控制中心的核心管理设备，集成各种环境参数显示报警。

在完成测试平台的搭建工作后，使用该系统测试无线通信的准确率，设定测试环境温度为22 ℃，测试环境湿度为50%～60%，测试信号的发射信号为433 MHz。在规范环境下测试系统报文上传、下发的准确率，在测试过程中，将无线通信距离作为变量，将不同距离下传感器的报文收发准确率作为检验指标，结果见表3。

表3 不同距离下传感器的报文收发准确率

在完成上述测试后，对系统的运行过程进行安全测试，测试结果见表4。

表4 系统运行过程中的安全测试

7 结语

变电站是新时代智能电网中不可或缺的一部分，有效管理变电站的工作环境是确保变电站安全稳定运行的关键。变电站多位于边远山区，所处自然环境复杂，各种电气设备须长时间满负荷运行。由于传统变电站没有对环境参数进行有效监测，且视频监控的智能程度较低，因此在一定程度上给变电站的生产环境带来了严重的影响。为了保障变电站的运行安全，管理单位建立严格的电气设备检修制度，在每年或每季选择数个工作日，由员工对变电站运行设备进行逐一检查、排查。截至目前，虽然已有了一定的研究成果，但是仍然不能及时地反映电力系统的实际工作状态。

该文设计相关系统并对系统进行测试，得出以下结论：由不同距离下传感器的报文收发准确率、系统运行过程中的安全测试结果可知，该系统中的传感器基本可以在＜1000m 条件下对报文信息进行高精度无线传输；同时，系统中的各个传感器与硬件设备均通过了安全测试，说明根据该文设计的方法进行测试系统开发可以提高系统运行的可靠性、连续性和稳定性。