基于物聯(lián)網(wǎng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大型場館智能保電巡檢系統(tǒng)

張家浩, 余 彬, 王 鈞

(國網(wǎng)浙江杭州市蕭山區(qū)供電有限公司, 浙江 杭州 311200)

0 引 言

目前,電力保障工作依然存在很多問題:信息共享、協(xié)同工作不通暢;保電改造成本巨大,重大活動的舉辦往往具有短期、臨時的特點,同時電力保障要求又往往較高,導(dǎo)致設(shè)備改造的資金巨大;保電方式落后,保電人員不能實時地掌握電氣設(shè)備的運行狀況,在故障發(fā)生后依靠工作人員的經(jīng)驗排查故障,恢復(fù)供電;缺乏科學(xué)的負荷預(yù)測方法,預(yù)測電力負荷的方法主要依靠對現(xiàn)場電氣設(shè)備額定功率的統(tǒng)計及以往相關(guān)活動的經(jīng)驗,并留有大幅度的負荷裕度來保障供電;傳統(tǒng)人工巡檢效率低下,無法快速定位問題,對現(xiàn)場巡檢人員缺乏科學(xué)的監(jiān)督和考查手段,巡檢資料以紙質(zhì)方式保存,存在統(tǒng)計和查詢困難,無法有效積累歷史數(shù)據(jù)指導(dǎo)今后工作[1-2]。

針對以上問題,建立一個更為系統(tǒng)化、規(guī)范化、智能化、輕量化的保電巡檢系統(tǒng)成為了當(dāng)前電力保障單位最為急切解決的問題之一。通過對傳統(tǒng)電力保障系統(tǒng)及電力監(jiān)控系統(tǒng)的研究,在充分分析了電力保障系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,針對大型場館電力供應(yīng)的特殊性功能需求,引入了具備非侵入式、輕量化、智能化的保電巡檢系統(tǒng)。該保電巡檢系統(tǒng)的硬件部分將實現(xiàn)非侵入式的獨立無線鋪設(shè),軟件部分將實現(xiàn)保電工作無紙化、系統(tǒng)化和智能化,同時很好地控制了改造成本和改造周期。

1 系統(tǒng)總體架構(gòu)

通過設(shè)計一套為大型場館配電設(shè)備保電工作提供智能化數(shù)字巡檢的“云管端”系統(tǒng),實時監(jiān)測重要設(shè)備的溫度、電流、電壓、功率等參數(shù),提供可視化展示、分級報警、巡檢計劃、工單派發(fā)、智能分析等功能,可科學(xué)指導(dǎo)保電人員工作,提高工作效率和降低故障風(fēng)險。

為了不干擾原有電力、環(huán)控系統(tǒng),設(shè)計方案采取額外加裝溫度傳感器和電力參數(shù)監(jiān)測儀表,并獨立建立通信網(wǎng)絡(luò)和巡檢服務(wù)平臺。保電巡檢系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。首先,在低壓柜內(nèi)重要載荷回路接線處加裝無源無線溫度傳感器,傳感器溫度數(shù)據(jù)通過433通信由觸控式通信管理機集中器接收,并通過4G通信上傳至巡檢服務(wù)平臺。其次,在低壓柜內(nèi)重要載荷回路上加裝電力參數(shù)監(jiān)測儀搭配開口式互感器進行電流、電壓等參數(shù)監(jiān)測。電力參數(shù)監(jiān)測儀通過RS-485總線連接至4G數(shù)傳單元,電力參數(shù)數(shù)據(jù)通過4G通信上傳巡檢服務(wù)平臺。最后,在云服務(wù)器上搭建B/S架構(gòu)的巡檢服務(wù)平臺,實現(xiàn)監(jiān)測數(shù)據(jù)、分級報警、數(shù)據(jù)統(tǒng)計等友好可視化展示功能和工單派發(fā)、巡檢計劃、智能預(yù)測等管理功能。同時,還可以配合手機、PAD等智能終端APP,提高巡檢人員工作的便利性和高效性。

2 云管端組成

2.1 終端、邊緣端——電力與溫度傳感器、通信管理機

最基礎(chǔ)的電力參數(shù)為電流和電壓,測量該兩種參數(shù)的傳感器已經(jīng)比較成熟。其中,電流傳感器是一種能感受到被測電流的信息,并能將檢測感受到的信息按一定規(guī)律變換成為符合一定標準需要的電信號或其他所需形式的信息輸出,以滿足信息的傳輸、處理、存儲、顯示、記錄和控制等要求[3]。電壓傳感器是指能感受被測電壓并轉(zhuǎn)換成可用輸出信號的傳感器。在各種自動檢測、控制系統(tǒng)中,常需要對高速變化的交、直流電壓信號做跟蹤采集[4]。設(shè)計采用了電流互感器與電壓互感器,電力參數(shù)監(jiān)測儀通過對互感器輸出的實時電流、電壓ADC采樣,再利用電參量測量原理算法計算電流、電壓的有效值、有功功率、無功功率、功率因數(shù)、電能等數(shù)值。開口式電流互感器和電力參數(shù)監(jiān)測儀的安裝圖如圖2所示。

溫度傳感器是指能感受溫度并轉(zhuǎn)換成可用輸出信號的傳感器,按測量方式可分為接觸式和非接觸式兩大類[5]。為了安裝的便利性和獨立性,采用電磁感應(yīng)取電、433 MHz無線通信的無源無線溫度傳感器。無源無線溫度傳感器結(jié)構(gòu)與安裝圖如圖3所示。

通信管理機作為邊緣端設(shè)備,主要負責(zé)接收溫度傳感器和其他接入傳感器數(shù)據(jù),再執(zhí)行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換等處理后由4G網(wǎng)絡(luò)上傳數(shù)據(jù)至云端。同時也具備數(shù)據(jù)實時顯示、報警設(shè)置與輸出、歷史數(shù)據(jù)查詢功能。通信管理機安裝圖如圖4所示。通信管理機內(nèi)部工程配置也可以通過云端平臺下發(fā)進行初始化、修改、遠程控制等操作,實現(xiàn)云端與邊緣端的遠程協(xié)同,降低了系統(tǒng)維護成本。

2.2 管道——無線通信鏈路

無線通信是利用電磁波信號在自由空間中傳播的特性進行信息交換的一種通信方式。無線通信技術(shù)自身有很多優(yōu)點,成本較低,無需建立物理線路,更不用大量的人力去鋪設(shè)電纜,靈活性與適應(yīng)性強[6]。

我國免申請頻段發(fā)射接收頻率為433 MHz,可直接使用,無需管理。433 MHz抗干擾強,且支持各種點對點、一點對多點的無線數(shù)據(jù)通信方式,具有收發(fā)一體、安全隔離、使用簡單、性價比高、穩(wěn)定可靠等特點,只要發(fā)射功率足夠大,長距離傳輸、金屬外殼穿透問題都可以得到解決[7]。利用4G網(wǎng)絡(luò)進行保電數(shù)據(jù)傳輸,可以基本保證符合要求規(guī)范的通信速率、傳輸穩(wěn)定、信息安全。由此,本文系統(tǒng)采用433 MHz作為本地傳感器組網(wǎng)和數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐ㄐ沛溌?4G移動通信作為數(shù)據(jù)上傳云端的通信鏈路,保障系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶崟r性和可靠性。

2.3 云端——巡檢服務(wù)平臺

云端巡檢服務(wù)平臺是一個集成化、模塊化平臺,可以對相關(guān)設(shè)備進行集中監(jiān)控、集中維護和集中管理,達到對配電運行的全方位監(jiān)控,如出現(xiàn)問題能使相關(guān)人員做出反應(yīng),采取措施,該系統(tǒng)可以幫助實現(xiàn)對配電運營情況的實時監(jiān)控、運營數(shù)據(jù)的分析和故障信息的報警提示,逐步推動電力監(jiān)控的自動化、集中化和智能化。

巡檢服務(wù)平臺系統(tǒng)架構(gòu)如圖5所示。該平臺系統(tǒng)采用四層結(jié)構(gòu),即設(shè)備數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)通信層、數(shù)據(jù)處理層以及數(shù)據(jù)可視化層。既可以完成終端層數(shù)據(jù)采集,也可以完成現(xiàn)地數(shù)據(jù)集中并發(fā)送到云平臺。系統(tǒng)建設(shè)可以分為兩步實施,第一步籌備數(shù)據(jù)采集,達到所有設(shè)備數(shù)據(jù)可以正確傳輸?shù)狡脚_,平臺提供基礎(chǔ)的功能模塊,對數(shù)據(jù)的可視化有完整的顯示;第二步對數(shù)據(jù)進行深度分析和利用,以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)挖掘數(shù)據(jù)本身的價值,結(jié)合用戶生產(chǎn)實際環(huán)境,指導(dǎo)用戶進行電力改造、優(yōu)化配電運行、實施智能化保電巡檢任務(wù),以達到供電電能能效、電力運維效率的最大化。

云端平臺由前置通信服務(wù)器、數(shù)據(jù)存儲服務(wù)器、Web服務(wù)器、APP服務(wù)器四大服務(wù)器組成。四大服務(wù)器既可以分布式部署,也可以集中到一臺服務(wù)器。根據(jù)用戶系統(tǒng)容量設(shè)計,可以將以上四大服務(wù)程序接入一臺服務(wù)器。隨著用戶數(shù)據(jù)的增加和系統(tǒng)訪問用戶的增加,再適時考慮分離四大程序。云端巡檢服務(wù)平臺主界面如圖6所示。

3 保電信息采集與數(shù)據(jù)安全

3.1 保電信息采集與規(guī)劃

根據(jù)保電場館信息采集規(guī)范,巡檢服務(wù)平臺系統(tǒng)需要針對特級保電、一級保電、二級保電和其他重要保電用戶要求,部署不同數(shù)據(jù)采集,設(shè)置不同的巡視間斷間隔和不同的工作內(nèi)容等,并實現(xiàn)科學(xué)指導(dǎo)保電人員掌握現(xiàn)場設(shè)備運行情況。

具體硬件系統(tǒng)配置要求:

3.1.1 特級、一級保電用戶

采集高壓側(cè)進線、母聯(lián)、出線開關(guān),低壓側(cè)進線、母聯(lián)、出線開關(guān),重要負荷末端配電箱開關(guān)與進出線的電壓、電流、功率和溫度等信息。采集ATS接入電源、UPS、發(fā)電車和自備發(fā)電機的電壓、電流、功率和溫度等信息。

3.1.2 二級保電用戶

采集高壓側(cè)進線、母聯(lián)、出線開關(guān),低壓側(cè)進線、母聯(lián)、出線開關(guān),重要負荷末端配電箱開關(guān)與進出線(如具備條件可測)的電壓、電流、功率和溫度等信息。

3.1.3 其他重要保電用戶

采集高壓側(cè)進線開關(guān)的電壓、電流、功率和溫度等信息。

3.1.4 重要場館和重要負荷電氣設(shè)備等關(guān)鍵部位

采集溫度信息。具體軟件系統(tǒng)配置要求。給出保電計劃設(shè)置,可以設(shè)定保電時間段、保電等級、保電設(shè)備巡視要求和采集數(shù)據(jù)要求,也給出保電計劃提醒、保電記錄查詢等管理功能。

3.2 數(shù)據(jù)安全措施

設(shè)計的溫度傳感器使用433通信,無線電信號基本被限制在配電房有限區(qū)域范圍內(nèi),可極大地降低被偵聽風(fēng)險。本地溫度、電力參數(shù)數(shù)據(jù)通過4G通信上傳云端,對數(shù)據(jù)進行脫敏處理(如溫度、電力參數(shù)不使用國標格式,場館、關(guān)鍵設(shè)施名稱等使用編號),以防被偵聽解密帶來不良影響。云端服務(wù)器對上傳和分析的數(shù)據(jù)應(yīng)進行加密后存儲,增加云端數(shù)據(jù)安全性。

4 基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力負荷預(yù)測

電力負荷預(yù)測本質(zhì)上是找到歷史負荷數(shù)據(jù)中的映射關(guān)系,再利用此映射關(guān)系預(yù)測未來的電力負荷數(shù)據(jù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有很強的記憶力、魯棒性、非線性學(xué)習(xí)能力,可很好地解決電力負荷預(yù)測問題[8-11,15]。

4.1 模型結(jié)構(gòu)設(shè)計

LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層級結(jié)構(gòu)如圖7所示。將特征集Xn作為輸入層,中間Wn作為隱藏層,Ypred作為輸出層[12-14,16]。

基于Tensorflow和Keras框架使用Python語言完成針對電力負荷數(shù)據(jù)預(yù)測的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建。LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實現(xiàn)流程如圖8所示。

4.2 模型驗證

根據(jù)杭州奧體博覽中心小蓮花:3月的電力負荷數(shù)據(jù)對所提出的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行驗證,將數(shù)據(jù)集按照8∶2的比例劃分為訓(xùn)練集和測試集,選取電流、溫度、功率因數(shù)、歷史電力負荷數(shù)據(jù)作為特征輸入,預(yù)測未來短期內(nèi)的電力負荷數(shù)據(jù)[17-18]。

4.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)采集過程中因人為操作或設(shè)備故障等原因可能造成數(shù)據(jù)缺失或者數(shù)據(jù)異常,數(shù)據(jù)不完整、不正常會影響模型的預(yù)測結(jié)果,故須補全缺失數(shù)據(jù)或剔除異常數(shù)據(jù)[19-20]。LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對輸入的數(shù)據(jù)尺度敏感,數(shù)據(jù)尺度太大會影響模型訓(xùn)練效果,可用下式對補全后的數(shù)據(jù)進行歸一化處理:

(1)

式中:xnorm——歸一化之后的負荷數(shù)據(jù)([0,1]之間的一個值),可在保證數(shù)據(jù)趨勢不變的前提下縮小數(shù)據(jù)尺度;

x——原始電力負荷數(shù)據(jù);

xmin——原始數(shù)據(jù)的最小值;

xmax——原始數(shù)據(jù)的最大值。

4.2.2 預(yù)測誤差與結(jié)果分析

預(yù)測誤差用模型損失值表示,即真實值與預(yù)測值的誤差均方差[21]。訓(xùn)練集數(shù)據(jù)輸入到構(gòu)建的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型中,進行100次迭代運算,模型損失值隨迭代次數(shù)變化如圖9所示。train表示訓(xùn)練集與預(yù)測值的損失值,test表示測試集與預(yù)測值的損失值。當(dāng)?shù)?00次后,train的損失值穩(wěn)定在0.02,test的損失值穩(wěn)定在0.01,充分說明LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的有效性和可行性。

使用該訓(xùn)練完成的預(yù)測模型對測試集中120 h的電力負荷數(shù)據(jù)進行預(yù)測,并與真實數(shù)據(jù)作對比。預(yù)測值與真實數(shù)據(jù)對比如圖10所示,預(yù)測結(jié)果所展示的電力負荷變化趨勢與真實數(shù)據(jù)有較好的一致性,根據(jù)用電負荷預(yù)測就可以提前部署電力保障和巡檢任務(wù)。

5 結(jié) 語

針對大型場館電力巡檢和保電工作,設(shè)計了一個智能化保電巡檢系統(tǒng)方案,包括電力與溫度傳感器、通信管理機、無線通信鏈路和云端巡檢服務(wù)平臺,實現(xiàn)對重要設(shè)備溫度、電流、電壓、功率等參數(shù)的實時監(jiān)測,在邊緣端、云端提供數(shù)據(jù)可視化展示、分級報警、巡檢計劃、工單派發(fā)等功能。云端服務(wù)器還可以借助LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分析歷史數(shù)據(jù)來實現(xiàn)短期電力負荷預(yù)測,提前部署電力保障和巡檢工作,能夠更加科學(xué)指導(dǎo)保電人員,更加有效提高工作效率和降低故障風(fēng)險。