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基于WSN的输电线路状态监测与数据采集跨层优化方法.docx
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基于WSN的输电线路状态监测与数据采集跨层优化方法.docx
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1 引言
近年来,随着电力物联网的发展,电力系统在实现电能分配、故障处理等功
能的基础上,增加了灾难故障应急、配网自动化等新需求
[1]
。例如,采空区地质塌
陷易造成输电杆塔倾斜与基础不均匀沉降的问题,而倾斜与沉降产生的非荷载
应力极有可能使杆塔出现构件破坏、断裂、变形等事故,威胁电力系统的运行
安全
[2]
。因此,利用可靠的通信技术对输电线路进行有效的状态监测与数据采集
已成为全国电力行业关注的热点安全问题。在此背景下,需要构建可靠高效的
输电线路监测通信系统,对线路中各种重要数据的采集以及运行状态的监测予
以支撑。因此对通信网络的改进优化,对电力物联网中输电线路状态全方位监
测具有重要意义
[3]
。
无线传感 器 网络(Wireless sensor network,WSN)作为一种 具 有很强自组
织性的传感器网络,具有经济性高、组网方便以及容错率高等特点,适合应用于
输电线路监测
[4]
。基于 WSN 的输电线路监控网络一般包括三层数据收集,第一
层的基本传感器节点(Basic sensor node,BSN)收集监测数据,第二层的数据中
继节点(Data relay node,DRN)将监测数据传送到增强型中继节点(Enhanced
relay node,ERN),第三层中 ERN 通过蜂窝网络或因特网网关连接到数据管理
中心(Data management center,DMC),而具有网关功能的中继传感器的位置是
产生延迟的关键因素之一
[5,6]
。文献[7]假设传感器之间有一个理想的无线信道,
信道传播损耗决定了每个节点的传输范围,选择合适的 DRN 数量能够有效提高
传输效率。但在高压输电线路附近存在大量的电磁噪声源,尤其是电晕噪声,可
能 会 干 扰 无 线 通 信 信 道 ,影 响 监 测 过 程 中 数 据 传 输 的 可 靠 性 。 文 献 [8]基 于
ZigBee 构建 WSN 用于监控高压输电线路,考虑了收集数据中存在脉冲噪声的
问题,但未分析链路的延迟和 ERN 位置等问题。文献[9]使用高斯白噪声模型模
拟有损无线链路,由于脉冲噪声,该模型不适用于高压输电线路附近的无线链路。
由于复杂的电力系统结构,无线传感网络所需要覆盖的节点及区域规模较
大,对数据传输的可靠性具有很高的 要求,且存在电磁干扰,因此基于传统分层
设计的 WSN 在恶劣的无线环境下性能较差,并且缺乏对 DRN 正确定位的深入
研究
[10]
。为此,提出了一种基于无线传感网的输电线路状态监测与数据采集跨
层优化方法。
2 输电线路数据传输模型与分析
两个高压变电站之间通常装配 60~125 座输电杆塔,大致呈直线排列,形成
链路拓扑结构。因此,构建线性分层模型以收集高压输电线路系统的数据。在
所提模型中,输电线路配备了 ZigBee 收发器,并且采用基于树的拓扑结构设计
ZigBee 网络。其 中 BSN 是 ZigBee 端节点,放置于高压输电线路电极,感应物
理和机械参数;DRN 是 ZigBee 中继节点,设置于两个杆塔之间,以满足传输距离
的要求;而 ERN 连接至 ZigBee 网关的协调器。系统的数据传输模型如图 1 所
示。
图 1
图 1 输电线路的数据传输模型
在输电线路状态监测与 数据采集中使用 WSN 有很多优点,可以测量如温
度、应变、塔架、其他设备振动等参数
[11]
。但也存在很多问题,由于 WSN 需要
在规定的时间内将大量数据可靠地传送到控制中心,对延迟与可靠性方面的要
求较高。其中延迟是消息从源离开到目的地接收消息过程中所测量处理时间和
网络传输时间的总和。可靠性为在端到端的延迟限制内成功接收消息的概率。
根据输电线路实际运行中,网络延迟和可靠性的近似要求分别为 4 s 和 99%。
2.1 可靠性分 析
通过提供错误反馈,自动重复请求(Automatic repeat reQuest,ARQ)协议增
强了无线链路的可靠性,即接收方在发送数据包时会自动请求发送方重新发送
数据包检测数据包中的错误,但这也增加了系统延迟
[12]
。为了评估 ARQ 对系统
端到端可靠性的影响,将特定 ARQ 策略的链路可靠性定义为 RlRl
Rl=1−(1−Pl)NRl=1−(1−Pl)N
(1)
式中,PlPl 为在链路 l 上成功传输数据包的概率,NN 为允许的传输次数。最
小重传次数 N∗N∗可使用目标链路可靠性 RlRl 获得
N*=[lg(1−R∗l)lg(1−P∗l)]N*=[lg(1−Rl∗)lg(1−Pl∗)]
(2)
式中,P∗lPl∗和 R∗lRl∗分别表示链路 l 上成功传输数据包的最小概率与链路
最小可靠性;根据电晕噪声发生的概率模拟每个链路中的分组错误概率,假设每
个链路可以处于“好”或“坏”状态,其各自的转移概率为 P0P0 和 P1P1
[13]
。因此,
使用 Gilbert-Elliot 模型计算每个链路中的错误概率为
⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪PGE=[1−P1P1P01−P0]Pel=Pg⋅P1+Pb⋅P0P1+P0{PGE=[1−P1P1P01−
P0]Pel=Pg⋅P1+Pb⋅P0P1+P0
(3)
式中,PgPg 和 PbPb 分别是“好”和“坏”链接中的错误概率。其中“好”链路假
设为高斯白噪声信道,电晕噪声破坏的“坏”链路是脉冲信道,利用马尔可夫-米德
尔顿模型,可从信道的物理参数中得到误差概率。由于 Pl=1−PelPl=1−Pel,所以
LL 个链路的端到端可靠性 K
1
可表示为
K1=∏l=1LRl=∏l=1L(1−(Pg⋅P1+Pb⋅P0P1+P0)N∗)K1=∏l=1LRl=∏l=1L(1−(Pg⋅
P1+Pb⋅P0P1+P0)N∗)
(4)
2.2 延迟分析
数据包在链路 ll 上的总延迟定义为 DlDl,包括三个延迟分量,其中传输延迟
DtDt 等于分配给传出链路的时隙长度;媒体访问控制层(Media access control,
MAC)延迟 DMACDMAC 为分组在 MAC 层中经历的延迟;排队延迟 DqDq 为数据
包在节点处等待的时间量
[14]
。则 DlDl 计算如下
Dl=Dt+DMAC+DqDl=Dt+DMAC+Dq
(5)
数据包在 LL 个链路中经历的总的端到端延迟 K
2
为
K2=∑l=1LDlK2=∑l=1LDl
(6)
2.2.1 传输延迟
数据包的传输延迟取决于数据包的大小 BsizeBsize 和传输速率或链路带宽
BWBW。假设所有数据包具有相同的大小,且所有传感器都是同质的,则 DtDt 计
算如下
Dt=BsizeBW+DSIFS+DACKDt=BsizeBW+DSIFS+DACK
(7)
式 中 ,DSIFSDSIFS 和 DACKDACK 分 别 是 短 帧 间 空 间 (Short inter- frame
space,SIFS)和 ACK 传输时间的持续时间。
2.2.2 MAC 层延迟
假设所有传感器的物理层和 MAC 层都使用时隙 IEEE 802.15.4 标准,标准
中的媒体接入层采用 CSMA/CA 机制,则信道接入过程如图 2 所示。
图 2
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