［關鍵詞］輸配電線路；在線監(jiān)測；5G通信

［中圖分類號］TN929.5 ；TP391.41 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）11–0119–03

隨著電力系統(tǒng)規(guī)模不斷擴大，輸配電線路的安全可靠運行面臨著越來越多的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的人工巡檢方式效率低下，難以滿足日益增長的輸配電線路監(jiān)測需求。近年來，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新興技術為智能電網(wǎng)的發(fā)展提供了新的契機。5G通信技術憑借其高速率、低時延、廣連接等優(yōu)勢，在智能電網(wǎng)領域展現(xiàn)出廣闊的應用前景。文章針對現(xiàn)有輸配電線路監(jiān)測系統(tǒng)存在的不足，提出了一種基于5G通信的輸配電線路在線監(jiān)測系統(tǒng)設計方案。該系統(tǒng)充分利用5G 通信技術的優(yōu)勢，實現(xiàn)了輸配電線路的實時監(jiān)測、故障診斷與預警，為保障電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行提供了可靠的技術支撐。

1"5G通信技術概述

5G通信技術性能指標相比4G 有了質(zhì)的飛躍。5G網(wǎng)絡可提供高達10 Gbps 的峰值速率，空口時延低至1 ms，連接密度可達100 萬個/km²。其性能的提升得益于諸多關鍵技術的創(chuàng)新應用，如毫米波、大規(guī)模MIMO、超密集組網(wǎng)等。毫米波通信利用30～300 GHz頻段，帶寬資源豐富，可支持極高的傳輸速率。然而，毫米波易受障礙物阻擋，穿透能力較弱。為克服這一挑戰(zhàn)，5G系統(tǒng)引入了大規(guī)模MIMO技術，通過部署大量天線陣列，利用波束賦形和預編碼等技術，實現(xiàn)定向覆蓋和精準投射，有效提升了信號質(zhì)量和覆蓋范圍。此外，超密集組網(wǎng)通過在熱點區(qū)域密集部署微基站，進一步提高了網(wǎng)絡容量和連接密度。例如，在一個大型體育場館內(nèi)，可部署數(shù)百個微基站，支持數(shù)萬用戶同時高速接入。5G還采用了先進的編碼調(diào)制技術，如LDPC碼和OFDM 調(diào)制，顯著提升了頻譜效率。同時，網(wǎng)絡切片、邊緣計算等網(wǎng)絡架構(gòu)創(chuàng)新，為垂直行業(yè)應用提供了靈活的QoS 保障。這些技術的協(xié)同應用，奠定了5G 在智能電網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、無人駕駛等領域的廣泛應用基礎。

2基于5G通信的輸配電線路在線監(jiān)測系統(tǒng)設計

2.1系統(tǒng)總體設計

文章設計的基于5G通信的輸配電線路在線監(jiān)測系統(tǒng)，包括3 大核心部分：①數(shù)據(jù)采集與傳輸模塊。其利用多參數(shù)在線監(jiān)測單元采集線路狀態(tài)數(shù)據(jù)，通過5G 網(wǎng)絡實時傳輸至后臺服務器。②數(shù)據(jù)處理分析模塊。其采用大數(shù)據(jù)分析和機器學習技術，對數(shù)據(jù)進行深度挖掘，實時評估線路健康狀態(tài)并預測潛在故障。③監(jiān)控報警模塊。其通過可視化界面展示監(jiān)測數(shù)據(jù)和分析結(jié)果，并基于規(guī)則的專家系統(tǒng)自動觸發(fā)報警，通知運維人員及時處置，實現(xiàn)了對輸配電線路的全周期管理和預測性維護。

2.2系統(tǒng)功能模塊與技術實現(xiàn)

2.2.1數(shù)據(jù)采集與傳輸模塊

數(shù)據(jù)采集與傳輸模塊處于系統(tǒng)的前端，承擔著獲取線路狀態(tài)數(shù)據(jù)并實時上傳的關鍵任務。該模塊采用了SG-DL200 型多參數(shù)在線監(jiān)測單元，集成了電流、電壓、溫度等多種傳感器，可實現(xiàn)對線路關鍵參數(shù)的高精度采集。監(jiān)測單元通過RS-485接口與5G工業(yè)路由器連接，將采集的數(shù)據(jù)封裝為Modbus TCP 報文后，利用5G 網(wǎng)絡的eMBB（增強移動寬帶）能力，以高達1 Gbps的速率實時傳輸至后臺服務器。傳輸過程中，采用了基于SSL/TLS 的安全傳輸協(xié)議，保障了數(shù)據(jù)的機密性和完整性。同時，為適應復雜環(huán)境下的傳輸需求，系統(tǒng)還引入了自適應編碼調(diào)制技術，根據(jù)信道狀況動態(tài)調(diào)整編碼率和調(diào)制階數(shù)，以保證傳輸?shù)目煽啃?。其中，編碼率R 與信噪比γ 的關系可表示為：

R=log₂（1+γ）

式中，R的單位為bps/Hz。通過該公式，可計算出不同信噪比下的最大傳輸速率，從而為自適應編碼調(diào)制提供依據(jù)。

2.2.2數(shù)據(jù)處理分析模塊

數(shù)據(jù)處理分析模塊接收來自數(shù)據(jù)采集與傳輸模塊的實時數(shù)據(jù)流，運用大數(shù)據(jù)分析、機器學習等先進技術，對海量監(jiān)測數(shù)據(jù)進行深度挖掘和智能分析。該模塊采用了基于Apache Spark 的分布式計算框架，可實現(xiàn)TB 級數(shù)據(jù)的高效處理。同時，引入了LSTM（長短期記憶）神經(jīng)網(wǎng)絡算法，構(gòu)建了輸配電線路狀態(tài)評估模型。模型通過對歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)的訓練，學習線路正常和異常狀態(tài)下的特征模式，實現(xiàn)對線路健康狀態(tài)的實時評估和預測。在模型訓練過程中，采用了Adam 優(yōu)化算法，對網(wǎng)絡權(quán)重進行自適應調(diào)整，加速了模型收斂。其中，Adam 算法的參數(shù)更新公式如下：

通過自適應調(diào)整學習率，Adam 算法在訓練后期可實現(xiàn)精細的參數(shù)搜索，提升了模型的泛化能力。

數(shù)據(jù)處理分析模塊的技術實施流程如下：① Spark 集群從HDFS分布式文件系統(tǒng)中讀取歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)清洗和特征工程；②將處理后的數(shù)據(jù)輸入LSTM網(wǎng)絡進行訓練，得到線路狀態(tài)評估模型；③實時監(jiān)測數(shù)據(jù)經(jīng)過特征提取后，輸入訓練好的模型進行推理，得到線路的健康狀態(tài)評分和潛在故障預警。通過該模塊的智能分析，可為運維人員提供決策依據(jù)，實現(xiàn)對輸配電線路的全周期管理和預測性維護。

2.2.3監(jiān)控報警模塊

監(jiān)控報警模塊直接面向終端用戶，承擔著可視化監(jiān)控和智能報警的關鍵任務，該模塊采用了基于B/S 架構(gòu)的設計，前端使用Vue.js 框架實現(xiàn)，后端則基于Spring Boot 框架構(gòu)建，實現(xiàn)了跨平臺的Web 訪問能力。通過采用響應式設計，使得前端界面可自適應PC、平板、手機等多種終端設備。在前后端通信方面，監(jiān)控報警模塊利用了WebSocket 技術，確保監(jiān)控數(shù)據(jù)的實時傳輸和低時延顯示。同時，為了增強系統(tǒng)的交互性和可讀性，引入了ECharts 數(shù)據(jù)可視化庫，提供了豐富多樣的圖表組件，包括折線圖、儀表盤等，使得輸配電線路的運行狀態(tài)能夠以直觀、清晰的方式呈現(xiàn)給用戶。

在智能報警方面，該模塊采用了基于規(guī)則的專家系統(tǒng)技術。通過綜合分析數(shù)據(jù)處理模塊輸出的線路健康評分和故障預警信息，系統(tǒng)可自動觸發(fā)預設的報警策略。報警信息可通過多種渠道實時推送給值班人員，如彈窗提示、語音播報、短信通知等。報警策略的觸發(fā)閾值支持靈活配置，可根據(jù)實際需求進行動態(tài)調(diào)整，以實現(xiàn)報警等級的精細化管理。

ω=2π f

式中，ω為角頻率；f為信號頻率，Hz。

該公式描述了信號的頻域特性，在監(jiān)控報警模塊中，可用于對輸配電線路的電壓、電流等信號進行頻譜分析，從而實現(xiàn)對線路異常狀態(tài)的精準判斷。

監(jiān)控報警模塊的技術實施流程如下：①后端服務從數(shù)據(jù)處理分析模塊獲取實時和歷史的監(jiān)測數(shù)據(jù)及分析結(jié)果；②通過WebSocket 實時推送給前端界面進行可視化展示，并將數(shù)據(jù)持久化存儲至MySQL 數(shù)據(jù)庫中；③報警模塊加載預設的報警策略，根據(jù)實時數(shù)據(jù)流進行規(guī)則匹配，在觸發(fā)閾值時自動發(fā)出報警信息，通知相關人員及時處置。

3系統(tǒng)測試與實證研究

3.1試驗方案

為驗證文章所設計的基于5G 通信的輸配電線路在線監(jiān)測系統(tǒng)的性能，開展了系統(tǒng)測試與實證研究。試驗在某市郊區(qū)的10 kV 輸配電線路上進行，選取了20 km 長的典型線路段作為測試對象。采用SG-DL200 型多參數(shù)在線監(jiān)測單元，對線路的電流、電壓、溫度等關鍵參數(shù)進行采集，采樣頻率設置為2 kHz。監(jiān)測單元通過RS-485 接口與華為5G CPE Pro工業(yè)路由器相連，將采集數(shù)據(jù)以500 ms 為周期上傳至后臺服務器。服務器端采用了Dell PowerEdgeR740機架式服務器，配置為2 路Intel Xeon Gold 6242處理器，256GB 內(nèi)存，4TB SSD 存儲。數(shù)據(jù)處理分析模塊基于Apache Spark 3.0.1 構(gòu)建，采用5 個worker節(jié)點，每節(jié)點配置8 核16 GB 內(nèi)存。系統(tǒng)測試分為試驗室功能測試和現(xiàn)場運行測試兩個階段。試驗室功能測試主要關注系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理能力和報警響應時間，設計了數(shù)據(jù)量為1 TB、2 TB、4 TB 3 種場景，評估系統(tǒng)吞吐量和延遲性能。現(xiàn)場運行測試重點考察系統(tǒng)的長期穩(wěn)定性和環(huán)境適應性，連續(xù)運行測試72 h，記錄系統(tǒng)的資源占用和故障恢復情況。

3.2試驗結(jié)果分析

對上述試驗方案的測試結(jié)果進行分析和討論，表1 給出了試驗室功能測試階段的系統(tǒng)性能指標統(tǒng)計。從表1 中可以看出，在1 TB、2 TB、4 TB 3 種數(shù)據(jù)量場景下，系統(tǒng)的平均吞吐量分別達到了314.2 MB/s、289.6 MB/s 和261.9 MB/s，展現(xiàn)出了良好的數(shù)據(jù)處理能力。同時，報警響應時間的中位數(shù)分別為1.46 s、2.02 s 和2.78 s，滿足了輸配電線路在線監(jiān)測的實時性需求。即使在4 TB 的海量數(shù)據(jù)場景下，99% 的響應時間也控制在3.45 s 以內(nèi)，充分說明了系統(tǒng)良好的可擴展性和并行處理能力。

表2數(shù)據(jù)表明，系統(tǒng)在長期連續(xù)運行下，資源消耗保持在合理水平，未出現(xiàn)異常抖動或累積膨脹等問題。此外，現(xiàn)場測試期間共發(fā)生3 次網(wǎng)絡抖動和兩次單機故障，系統(tǒng)均在1.2s 內(nèi)完成故障檢測和自動切換，業(yè)務恢復時間最長不超過4.7 s，保障了監(jiān)測業(yè)務的連續(xù)性。

4結(jié)束語

文章設計的基于5G 通信的輸配電線路在線監(jiān)測系統(tǒng)，很好地解決了傳統(tǒng)監(jiān)測方案中存在的諸多不足。系統(tǒng)集成了5G 無線傳輸、邊緣計算、機器學習等前沿技術，實現(xiàn)了線路關鍵參數(shù)的實時感知、快速分析與智能決策。從系統(tǒng)的各項測試指標來看，無論是數(shù)據(jù)處理能力、報警時效性，還是資源利用效率、容錯恢復能力，都達到了預期的設計目標，滿足了輸配電線路在線監(jiān)測的實際需求。未來，隨著5G 和人工智能技術的進一步發(fā)展，輸配電線路的監(jiān)測運維模式勢必迎來智能化變革。