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    基于離散域采樣數(shù)據(jù)模型的電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    2022-09-13 08:58:00聶祺昕劉曉強(qiáng)
    中國(guó)測(cè)試 2022年8期
    關(guān)鍵詞:等效電路數(shù)據(jù)模型邊緣

    胡 畔, 聶祺昕, 劉曉強(qiáng), 高 強(qiáng), 孫 巖

    (1. 國(guó)網(wǎng)遼寧省電力有限公司信息通信分公司,遼寧 沈陽(yáng) 110000; 2. 國(guó)網(wǎng)遼寧省電力有限公司電力科學(xué)研究院,遼寧 沈陽(yáng) 110000; 3. 國(guó)網(wǎng)遼寧省電力有限公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院,遼寧 沈陽(yáng) 110000)

    0 引 言

    電力的大量使用,對(duì)電力工業(yè)與電氣制造業(yè)的發(fā)展起到催化作用。目前電力電子技術(shù)的快速發(fā)展,很多電力移動(dòng)終端應(yīng)用設(shè)備層出不窮,但因非線性、具有沖擊負(fù)荷的設(shè)備大量投入應(yīng)用,電網(wǎng)電能質(zhì)量受到諧波、電壓波動(dòng)等干擾,這對(duì)電力移動(dòng)終端設(shè)備的正常運(yùn)行產(chǎn)生負(fù)面影響[1-2]。電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)是對(duì)電力移動(dòng)終端邊緣網(wǎng)關(guān)、服務(wù)器等邊緣側(cè)多種設(shè)備形態(tài)的基礎(chǔ)共性能力的邏輯抽象[3]。電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)采集屬于電力供需管理的核心環(huán)節(jié),存在不可忽視的作用,電力系統(tǒng)的發(fā)展對(duì)電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的精確性、高效性提出更顯著的要求。

    現(xiàn)階段有關(guān)學(xué)者針對(duì)相關(guān)領(lǐng)域進(jìn)行了研究和分析。文獻(xiàn)[4]提出了數(shù)字控制變換器的大信號(hào)模型構(gòu)建方法。對(duì)不同調(diào)制方式變換器的采樣數(shù)據(jù)模型進(jìn)行分析,利用等效性判別準(zhǔn)則,判定數(shù)據(jù)模型的精準(zhǔn)性。通過(guò)Boost變換器解析,獲取等效電路模型,完成數(shù)據(jù)精準(zhǔn)采集,但該方法的采集實(shí)時(shí)性較差。文獻(xiàn)[5]校準(zhǔn)系統(tǒng)使用激光源和光電探測(cè)器,通過(guò)繞兩塊FPGA板和一條定制的板條箱采集系統(tǒng)數(shù)據(jù),前端板執(zhí)行一級(jí)數(shù)據(jù)集中任務(wù),讀出主機(jī)控制電路板,實(shí)現(xiàn)事件構(gòu)建功能,管理監(jiān)控接口,并促進(jìn)校準(zhǔn)和調(diào)試任務(wù),提高數(shù)據(jù)采集的時(shí)效性,但該方法的數(shù)據(jù)采集精準(zhǔn)性較差。

    為提高電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)采集精度,優(yōu)化電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)采集實(shí)時(shí)性。本文設(shè)計(jì)基于離散域采樣數(shù)據(jù)模型的電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),該系統(tǒng)對(duì)電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的采集效果較好。

    1 基于離散域采樣數(shù)據(jù)模型的電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    1.1 系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

    基于離散域采樣數(shù)據(jù)模型的電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)如圖1所示。該系統(tǒng)主要包括電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)采集裝置、Internet網(wǎng)絡(luò)、用戶瀏覽器、電力數(shù)據(jù)采集服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫(kù)。

    圖1 系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)圖

    電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)采集裝置可通過(guò)電力監(jiān)控儀表,獲取電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)三相電壓、功率等數(shù)字信號(hào),再使用離散域采樣數(shù)據(jù)模型的DC/DC 變換器等效電路,將電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)的數(shù)字信號(hào)變換為具體數(shù)值后,通過(guò)Internet網(wǎng)絡(luò)傳輸至電力數(shù)據(jù)采集服務(wù)器。電力數(shù)據(jù)采集服務(wù)器將所采集數(shù)據(jù),采用集成聚類算法,精細(xì)化分類電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù),通過(guò)用戶瀏覽器反饋至用戶,實(shí)現(xiàn)電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)可視化管理,并將所采集數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中作為備份數(shù)據(jù),用于歷史查詢。系統(tǒng)運(yùn)行原理如圖2所示。

    圖2 系統(tǒng)運(yùn)行原理圖

    電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)的數(shù)字信號(hào)將傳輸至芯片STM32F103實(shí)施數(shù)據(jù)變換,變換方法主要是通過(guò)基于離散域采樣數(shù)據(jù)模型的 DC/DC 變換器等效電路,將電壓、電流等數(shù)字信號(hào)變換為具體數(shù)值,電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù),通過(guò)采集變換處理后,在液晶屏中實(shí)現(xiàn)可視化展示。系統(tǒng)信號(hào)采集與濾波電路結(jié)構(gòu)如圖3所示。

    圖3 系統(tǒng)信號(hào)采集與濾波電路結(jié)構(gòu)圖

    系統(tǒng)檢測(cè)的電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)分為三相電流、零序電流、線電壓三路、一路校正直流等數(shù)據(jù)[6-8]。電流電壓主要使用互感器變換為0~5 V的電壓信號(hào),為了優(yōu)化電流信號(hào)采集效果,不使用穿線類電流互感器[9]。

    1.2 基于離散域采樣數(shù)據(jù)模型的 DC/DC 變換器等效電路

    DC/DC 變換器的狀態(tài)方程為:

    通常情況下,電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)字信號(hào)各個(gè)子狀態(tài)持續(xù)時(shí)間為,控制信號(hào)為,每個(gè)子狀態(tài)持續(xù)時(shí)間之和即為開(kāi)關(guān)周期。設(shè)置電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)的數(shù)字信號(hào)輸入變量不變,變換器的離散域采樣數(shù)據(jù)模型在采樣點(diǎn)之間的迭代關(guān)系能夠描述為:

    當(dāng)DC/DC 變換器運(yùn)行模式為開(kāi)環(huán)時(shí),因?yàn)榭刂菩盘?hào)c和電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)字信號(hào)狀態(tài)變量y不存在關(guān)系,式(2)能變換成1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的線性差分系統(tǒng)。則在開(kāi)環(huán)模式中,輸入變量v和狀態(tài)變量y存在線性關(guān)系。如果變換器運(yùn)行模式是閉環(huán),

    c與某個(gè)或多個(gè)狀態(tài)變量存在直接聯(lián)系,所以離散域采樣數(shù)據(jù)模型中,狀態(tài)矩陣與輸入矩陣

    都和狀態(tài)變量存在關(guān)聯(lián)性。式(2)中存在y的高次項(xiàng),在此條件下,變換器存在非線性屬性[10]。從傳統(tǒng)角度分析,矩陣需要進(jìn)行近似處理,則建立近似的矩陣,使其符合如下約束條件:

    所近似的電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)字信號(hào)與原始信號(hào)具有高度的近似性[11-12]。

    另外,直接均分開(kāi)關(guān)器件,能夠建立變換器大信號(hào)等效電路?,F(xiàn)實(shí)中,狀態(tài)空間平均模型就是構(gòu)建于此類平均開(kāi)關(guān)模型基礎(chǔ)之上的小信號(hào)模型[13]。而此均分化方法不具有狀態(tài)矩陣與輸入矩陣的約束,不能使模型具備閉環(huán)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性。

    為了降低切換過(guò)程的復(fù)雜性,直接使用離散域采樣數(shù)據(jù)模型構(gòu)建等效電路,該等效電路的信號(hào)狀態(tài)軌跡在采樣點(diǎn)中,需要和原始信號(hào)狀態(tài)軌跡高度近似。等效電路的建立方法是:構(gòu)建非對(duì)角線元素、對(duì)角線元素矩陣。因?yàn)樵摰刃щ娐纺P驮谕茖?dǎo)步驟中未進(jìn)行線性化,所以獲取的電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)能夠保留原始電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)字信號(hào)全局動(dòng)態(tài)屬性。

    1.3 電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)集成聚類算法

    1.3.1 算法描述

    集成聚類算法的內(nèi)容為:劃分聚類電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù),將獲取的聚類中心以層次聚類的模式組合。集成聚類算法分為3個(gè)階段:bootstrap重采樣、劃分聚類、層次聚類[14]。bootstrap重采樣階段可獲取電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)多個(gè)時(shí)間段的樣本集,使用劃分聚類模式,降低各個(gè)樣本集的數(shù)據(jù)規(guī)模,再通過(guò)層次聚類將劃分聚類結(jié)果實(shí)施組合。

    1)bootstrap重采樣

    將容量為m的電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)樣本實(shí)施隨機(jī)采樣,提取的隨機(jī)樣本容量為g,此時(shí)抽樣過(guò)程中,每個(gè)個(gè)體被提取的概率一致。由于直接劃分聚類時(shí),算法穩(wěn)定性較差,易進(jìn)入局部最佳,則差異的初始聚類中心或數(shù)據(jù)集的微小變化,將會(huì)出現(xiàn)差異的聚類結(jié)果[15]。使用bootstrap重采樣,能夠克服初始聚類中心隨機(jī)因素與原始數(shù)據(jù)集里離群點(diǎn)的干擾,以此降低算法的失穩(wěn)度。

    2)劃分聚類

    劃分聚類屬于層次聚類的數(shù)據(jù)預(yù)處理環(huán)節(jié)。如果直接層次聚類電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù),則需要運(yùn)算全部目標(biāo)數(shù)據(jù)之間的歐氏距離,并保存此距離矩陣,時(shí)間與空間的耗損較為顯著。通過(guò)它輸出的聚類中心,描述電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu),可降低數(shù)據(jù)規(guī)模,提高聚類效率。

    3)層次聚類

    集成聚類算法中,層次聚類就是組合電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)樣本集劃分聚類的輸出結(jié)果[16]。主要使用聚類效果佳、可靠性顯著的層次聚類算法,組合劃分聚類環(huán)節(jié)輸出的聚類中心,以此獲取電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的聚類結(jié)果,將此聚類結(jié)果分組反饋給用戶,優(yōu)化電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)可視化效果。

    1.3.2 算法步驟

    算法中樣本數(shù)A與聚類數(shù)R十分重要。樣本數(shù)A和聚類數(shù)R的乘積與存在直接聯(lián)系,則樣本數(shù)A與聚類數(shù)R對(duì)電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的聚類效果存在直接影響。

    假設(shè)電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)集存在m個(gè)目標(biāo)數(shù)據(jù),將其抽樣次提取的樣本存在個(gè)目標(biāo)數(shù)據(jù)。由于bootstrap重采樣屬于有放回抽樣模式,因此在樣本中將存在重復(fù)數(shù)據(jù)。如果各次抽樣具有獨(dú)立進(jìn)行特征,那么一個(gè)樣本里某個(gè)數(shù)據(jù)目標(biāo)沒(méi)有被選取的概率為:

    其中g(shù)表示為電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)集規(guī)模。如果電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)樣本之間具有獨(dú)立性,那么A個(gè)樣本數(shù)不存在數(shù)據(jù)目標(biāo)的概率為:

    當(dāng)電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)集規(guī)模g顯著時(shí),概率Q的極限值為, 則樣本集存在的原始數(shù)據(jù)。樣本數(shù)A取值范圍與樣本信息含量關(guān)系如表1所示。

    表1 樣本數(shù)A取值范圍與樣本信息含量關(guān)系

    如表1所示,樣本數(shù)A取值為10時(shí),樣本集中存在電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)原始數(shù)據(jù)集的所有數(shù)據(jù)。

    聚類數(shù)R的取值不存在具體的理論標(biāo)準(zhǔn),可按照聚類有效性指標(biāo)設(shè)置最優(yōu)聚類數(shù),聚類數(shù)R的取值需要大于最優(yōu)聚類數(shù)[17]。通過(guò)上述步驟,采用離散域采樣數(shù)據(jù)模型的 DC/DC 變換器等效電路,將數(shù)字信號(hào)變換為具體數(shù)值,通過(guò)采集變換處理后,電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)可視化展示,結(jié)合集成聚類算法,精細(xì)化分類電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)。

    2 實(shí)驗(yàn)分析

    為測(cè)試本文系統(tǒng)的有效性,將該系統(tǒng)部署于一臺(tái)服務(wù)器中,配置為Intel XeonE5450,在此服務(wù)器中,對(duì)本文系統(tǒng)的使用效果進(jìn)行具體測(cè)試。使用本文系統(tǒng)對(duì)用戶電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,檢測(cè)結(jié)果如圖4所示。

    圖4 電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)采集結(jié)果圖

    由圖可知,本文系統(tǒng)的電壓數(shù)據(jù)、電流數(shù)據(jù)的采集結(jié)果與實(shí)際值的偏差值最大值分別為0.01 V、0.01 mA,功率因數(shù)采集結(jié)果與實(shí)際值不存在偏差值。由此可知,本文系統(tǒng)對(duì)用戶電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)采集精度較高,驗(yàn)證了該系統(tǒng)對(duì)電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)采集的有效性。本文系統(tǒng)引入集成聚類算法,精細(xì)化分類電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù),從而有效提高電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)采集精度。

    隨機(jī)選取該戶電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù),以A相電壓、電流數(shù)據(jù)為例,測(cè)試本文系統(tǒng)對(duì)其數(shù)據(jù)采集的實(shí)時(shí)性,結(jié)果如表2所示。

    表2 本文系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集實(shí)時(shí)性測(cè)試結(jié)果

    由表可知,在不同時(shí)間段中,隨著實(shí)際電壓、電流值的變化,本文系統(tǒng)采集的電壓、電流與實(shí)際的電壓、電流值的偏差區(qū)間均為[0,0.01]。由此可知,本文系統(tǒng)可實(shí)時(shí)采集該戶電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)電壓、電流數(shù)據(jù),能夠有效提高數(shù)據(jù)采集實(shí)時(shí)性。因?yàn)楸疚南到y(tǒng)采用離散域采樣數(shù)據(jù)模型,構(gòu)建 DC/DC變換器等效電路,降低切換過(guò)程的復(fù)雜性,從而提高了電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)采集實(shí)時(shí)性。

    測(cè)試本文系統(tǒng)在采集電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí),對(duì)電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)電壓、電流、功率因數(shù)數(shù)據(jù)的聚類效果,以卡林斯基原巴斯指數(shù)(Calinski-Harabasz index,CHI)體現(xiàn),CHI指標(biāo)可描述數(shù)據(jù)類間的分散性與類內(nèi)的緊湊性,其表達(dá)式為:

    CHI指標(biāo)值越顯著,表示電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)類簇間分散性與類簇內(nèi)的緊湊性越好,對(duì)電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的聚類處理效果越好。本文系統(tǒng)的測(cè)試結(jié)果如圖5所示。

    圖5 CHI指標(biāo)測(cè)試結(jié)果

    由圖可知,本文系統(tǒng)在采集電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí),對(duì)節(jié)點(diǎn)電壓、電流、功率因數(shù)數(shù)據(jù)聚類后,CHI指標(biāo)值均高達(dá)0.98,數(shù)值較為顯著。由此可知,本文系統(tǒng)對(duì)電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)類簇間分散性與類簇內(nèi)的緊湊性較好,對(duì)電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的聚類處理效果較好。因?yàn)楸疚南到y(tǒng)采用集成聚類算法,獲取電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)多個(gè)時(shí)間段樣本集,降低各個(gè)樣本集的數(shù)據(jù)規(guī)模,組合劃分聚類結(jié)果,確保了數(shù)據(jù)聚類處理效果。

    3 結(jié)束語(yǔ)

    本文設(shè)計(jì)基于離散域采樣數(shù)據(jù)模型的電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),該系統(tǒng)使用ST公司的ARM芯片STM32F103,基于離散域采樣數(shù)據(jù)模型的 DC/DC 變換器等效電路,快速將電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)的電壓、電流等數(shù)字信號(hào)變換成具體數(shù)值,并引入電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)集成聚類算法,將電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)結(jié)果分類顯示,實(shí)現(xiàn)電力移動(dòng)終端邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的全面采集。經(jīng)過(guò)系統(tǒng)測(cè)試,本文數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集精度和采集實(shí)時(shí)性較高,數(shù)據(jù)聚類處理效果較好。

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