一种用于配电网监测的分布式馈线自动化系统的制作方法

本发明涉及配电网监控技术领域，具体涉及一种用于配电网监测的分布式馈线自动化系统。

背景技术：

配电网是电力系统实现优化供电，合理分配电能，控制和保障用户用电质量的重要环节。配电网安全可靠地运行对于实现优化供电，合理分配电能，控制和保障用户用电质量有着十分重要的意义。配电网的实时监测可实现了解配电网的运行状况，这对配电网安全可靠运行是十分关键的。

随着社会的不断发展，配电网的负荷日益增长，用户对供电质量和可靠性要求越来越高。但是，现有的配电网监测系统并不能准确地监测配电网是的一系列信息，使得配电网发生故障时不能及时准确地发现和处理，影响了人们的生产生活，由此带来了重要的经济损失。

技术实现要素：

针对上述问题，本发明提供一种用于配电网监测的分布式馈线自动化系统。

本发明的目的采用以下技术方案来实现：

一种用于配电网监测的分布式馈线自动化系统，该系统包括无线传感器网络模块、同步模块、数据处理模块和设置在各条线路不同位置处的多个执行模块；同步模块，用于向无线传感器网络模块发送同步时钟信息；无线传感器网络模块，用于采集配电网的各条线路不同位置的实时数据，根据接收到的同步时钟信息确定实时数据的时标信息，以及通过公共移动通信网络将匹配的实时数据和时标信息发送给数据处理模块；数据处理模块，用于根据实时数据和时标信息确定配电网是否存在安全隐患以及存在安全隐患时的故障位置，并根据其故障位置信息发送指令至相应的执行模块；执行模块根据接收到的指令，对故障位置所在的区域进行隔离，当故障排除后，还用于对隔离的区域恢复供电操作。

有益效果：本发明提供的系统，通过无线传感器网络模块对配电网中的各个线路的不同位置进行监测，提高了该系统的检测能力，通过公共移动通信网络将监测获取到的数据传输到数据处理模块，提高了传输效率，增强了系统的坚固性。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1是本发明分布式馈线自动化系统的框架示意图；

图2是本发明数据处理模块的框架结构图；

图3是本发明执行模块的框架结构图。

附图标记：无线传感器网络模块1；同步模块2；数据处理模块3；执行模块4；故障检测单元31；故障诊断单元32；数据存储单元33；故障隔离单元41；故障恢复单元42。

具体实施方式

结合以下实施例对本发明作进一步描述。

参见图1，一种用于配电网监测的分布式馈线自动化系统，该系统包括无线传感器网络模块1、同步模块2、数据处理模块3和设置在各条线路不同位置处的多个执行模块4；同步模块2，用于向无线传感器网络模块发送同步时钟信息；无线传感器网络模块1，用于采集配电网的各条线路不同位置的实时数据，根据接收到的同步时钟信息确定实时数据的时标信息，以及通过公共移动通信网络将匹配的实时数据和时标信息发送给数据处理模块3；数据处理模块3，用于根据实时数据和时标信息确定配电网是否存在安全隐患以及存在安全隐患时的故障位置，并根据其故障位置信息发送指令至相应的执行模块4；执行模块4根据接收到的指令，对故障位置所在的区域进行隔离，当故障排除后，还用于对隔离的区域恢复供电操作。

有益效果：本发明提供的系统，通过无线传感器网络模块1对配电网中的各个线路的不同位置进行监测，提高了该系统的检测能力，通过公共移动通信网络将监测获取到的数据传输到数据处理模块，提高了传输效率，增强了系统的坚固性。

优选地，同步模块2包括北斗卫星导航系统、全球定位系统、伽利略卫星导航系统和格洛纳斯卫星导航系统中的至少一个。

公共移动通信网络包括全球移动通信网络、通用分组无线服务技术网络和时分同步码分多址接入网络。

优选地，实时数据包括电压信号、电流信号、位置信息和时间信息。

优选地，参见图2，数据处理模块3包括故障检测单元31和故障诊断单元32；

故障检测单元31，用于根据实时数据和时标信息确定配电网是否存在安全隐患，若存在安全隐患，则触发故障诊断单元开始工作；

故障诊断单元32，用于根据安全隐患下的实时数据和时标信息确定故障点位置，并根据其故障位置信息发送指令至相应的执行模块4。

优选地，参见图3，多个执行模块4能够实时进行信息交互，获取配电网中其他执行模块4的工作状态。

执行模块4包括故障隔离单元41和故障恢复单元42；

故障隔离单元41，用于根据故障点位置对相应故障点进行隔离；

故障恢复单元42，用于当故障排除后，对隔离的区域恢复供电操作。

优选地，数据处理模块3还包括数据存储单元33，数据存储单元33与故障检测单元31连接，数据存储单元用于存储配电网正常运行时的配电网线路中各个位置处的电压取值范围、电流取值范围。

优选地，根据实时数据和时标信息确定配电网是否存在安全隐患，具体地，如果同一位置处，采集的电压信号不在配电网正常运行时的电压取值范围内，则存在安全隐患；

和/或，

如果同一位置处，采集的电流信号不在配电网正常运行时的电流取值范围内，则存在安全隐患。

优选地，无线传感器网络模块1包括多个传感器节点和基站(bs)，多个传感器节点采集配电网的各条线路不同位置的实时数据，并将实时数据发送至基站，基站汇聚各个传感器节点发送的实时数据并转发至数据处理模块3；

在一个实施例中，各个传感器节点在采集配电网的各条线路不同位置的实时数据之前，先通过拓扑演化方式构建无线传感器网络拓扑结构，具体包括：

(1)在撒布好的传感器节点中，基站从其附近的个传感器节点中选取q个传感器节点作为簇首，基站和其附近的个传感器节点一同构成初始拓扑；

(2)每隔一个时间步长，从当前拓扑以外的可选范围内选择一个距离基站最近的传感器节点加入当前拓扑，并获得该传感器节点的邻节点集；计算新加入的传感器节点与每一个既在其通信半径内又在当前拓扑内的传感器节点、基站之间的连接概率；

(3)如果新加入的传感器节点与基站的连接概率最大，则该传感器节点当选为簇首，否则，该传感器节点归属于与其连接概率值最大的簇首，成为该簇首的簇成员节点；

(4)继续执行(2)-(3)，直至撒布在待监测范围内的所有传感器节点加入拓扑，得到更新后的无线传感器拓扑结构。

在一个实施例中，基站从其附近的个传感器节点中选取q个传感器节点作为簇首，具体是：计算个传感器节点的成簇参数，并将得到的成簇参数进行降序排列，选择成簇参数排序靠前的前q个传感器节点作为簇首，其中，传感器节点i的成簇参数可利用下式计算得到：

式中，m(i)为传感器节点i的成簇参数，成簇参数用来评价传感器节点成为簇首的能力，成簇参数越大，代表传感器节点成为簇首的可能性越大；sres(i)为传感器节点i的剩余能量值，sres(j)为传感器节点j的剩余能量值，且j＝1，2，...，di，bs为传感器节点i与所述基站设备的广义距离，dj，bs为传感器节点j与所述基站设备的广义距离，di，j为传感器节点i与传感器节点j的广义距离，且当i＝j时，此时di，j＝0，pi为传感器节点i的发射功率，λ为衰减因子，d(i，bs)为传感器节点i和基站设备的空间距离，ε为调控因子，其取值范围为3～5。

在本实施例中，定义了基站附近的传感器节点的成簇参数，并选择成簇参数排序靠前的前n个传感器节点作为簇首，由该成簇参数的计算公式可知，本实施例考虑了各个传感器节点的剩余能量、广义距离和传感器节点的发射功率的影响，使得剩余能量值较大的、发射功率高的传感器节点更有可能当选为簇首，并进而实现初始拓扑结构的构建，该做法更有益于增强初始拓扑结构的稳定性，为后续拓扑结构的演化奠定了良好的基础。且本实施例中给出的成簇参数加入了距离因素，传感器节点连接时在其他条件相同的情况下优选选择距离相对更近的节点，避免节点能量因通信距离的增加过度消耗。

在一个实施例中，传感器节点i到基站的广义距离di，bs可利用下式计算得到：

式中，di，bs为传感器节点i到基站的广义距离，d(i，bs)为传感器节点i到基站的空间距离，proi为传感器节点i的属性评价值，probs为基站的属性评价值，yi，bs为|proi-probs|的权值，yj，bs为|proj-probs|的权值，且满足ω1d和ω1s分别表示在传感器节点i到基站的广义距离中空间距离和属性距离的权重，且满足ω1d+ω1s＝1。

属性主要是指传感器节点和基站的计算能力、存储能力、传输能力、功耗等，属性评价值是对传感器节点或基站属性的综合评价值，其综合评价值越高，代表传感器节点或基站的性能越好。

有益效果：在本实施例中，定义了传感器节点到基站的广义距离，该广义距离用来衡量传感器节点和基站的空间距离及属性距离对传感器节点的影响。由该广义距离的计算公式可知，传感器节点与基站的空间距离越大、其传感器节点与基站的广义距离就越大，传感器节点与基站的属性距离越大，其传感器节点与基站的广义距离就越大，进而使得该传感器节点的成簇参数越大。通过本实施例定义的传感器节点到基站的广义距离，使得传感器节点与基站的空间距离越大的、传感器节点与基站的属性距离越大的传感器节点更有可能当选为簇首，从而有利于均衡能耗，最终使得到的无线传感器网络拓扑结构具有更好的稳定性和抗毁性能，有利于降低采集配电网的各条线路不同位置的实时数据的能量消耗，节省了该分布式馈线自动化系统的成本，延长了该分布式馈线自动化系统的生命周期。

在一个实施例中，传感器节点i与传感器节点j的广义距离dij可利用下式计算得到：

式中，di，j为传感器节点i与传感器节点j的广义距离，d(i，j)为传感器节点i与传感器节点j的空间距离，d(i，k)为传感器节点i与传感器节点k的空间距离，d(j，k)为传感器节点j和传感器节点k的空间距离，com(i，j)表示传感器节点i和传感器节点j之间共同邻居节点的个数，ω为除去传感器节点i和传感器节点j，当前拓扑结构中剩余传感器节点构成的集合，proi为传感器节点i的属性评价值，proj为传感器节点j的属性评价值，proc为传感器节点c的属性评价值，hij为|proi-proj|的权值，hic为|proi-proc|的权值，且满足∑c∈θhic＝1，6为设定的一个很小的常数因子，ω2d和ω2s分别表示在两个传感器节点的广义距离中空间距离和属性距离的权重，满足ω1d+ω1s＝1；θ为基站附近的di，bs个传感器节点中，除去传感器节点i的剩余传感器节点构成的集合；

有益效果：在本实施例中，定义了两个传感器节点之间的广义距离，由该广义距离的计算公式可知，传感器节点与其他传感器节点的空间距离越大、传感器节点与其他传感器节点之间的广义距离就越大，传感器节点与其他传感器节点之间的属性距离越大，传感器节点与其他传感器节点之间的广义距离就越大，进而使得该传感器节点的成簇参数越大。通过本实施例定义的两个传感器节点之间的广义距离，使得两个传感器节点之间的空间距离越大的、两个传感器节点之间的属性距离越大的传感器节点更有可能当选为簇首，从而有利于均衡能耗，最终使得到的无线传感器网络拓扑结构具有更好的稳定性和抗毁性能，有利于有利于降低采集配电网的各条线路不同位置的实时数据的能量消耗，节省了该分布式馈线自动化系统的成本，延长了该分布式馈线自动化系统的生命周期。

在一个实施例中，新加入的传感器节点x与基站的连接概率的计算公式为：

式中，πx，bs(bs)表示传感器节点x与基站的连接概率值，mx为传感器节点x到基站组成的直线的斜率，mv为传感器节点v到基站组成的直线的斜率，f{d(x，bs)}为判决函数，该判决函数用来判定传感器节点x与基站是否可以直接进行信息交互，d(x，bs)表示传感器节点x与基站的空间距离，local(x)表示传感器节点x的邻节点集，kx为传感器节点x的节点度，kv为传感器节点v的节点度，rix为传感器节点x接收信号强度值，riv为传感器节点v接收信号强度值，lmax为簇首与基站的最大通信距离，即当传感器节点x与基站的空间距离大于lmax，传感器节点x与基站之间不能直接进行信息交互，反之，传感器节点x与基站之间可以直接进行信息交互，ε为拓扑参数，其满足0＜ε＜1。

有益效果：在本实施例中，定义了新加入的传感器节点与基站之间的连接概率，该连接概率表述了新加入的传感器节点能够与基站进行信息交互的可能性大小，由该计算公式可知，连接概率从传感器节点的节点度、传感器节点与基站的位置关系等多个角度考虑了新加入的传感器节点与基站的连接关系，从而能够全方位地、更准确地衡量新加入的传感器节点与基站的连接关系，有利于后续对新加入的传感器节点归属问题的准确判定。

在一个实施例中，新加入的传感器节点x与任意一个簇首的连接概率的计算公式为：

其中：

式中，πx，n(n)表示传感器节点x与簇首n的连接概率值，sres(x)为传感器节点x的剩余能量值，kx为传感器节点x的节点度，sres(v)为传感器节点v的剩余能量值，kv为传感器节点v的节点度，f{d(x，n)}为判决函数，该判决函数用来判定传感器节点x与簇首n是否可以直接进行信息交互，d(x，n)表示传感器节点x与基站的空间距离，local(x)表示传感器节点x的邻节点集，lmin为簇成员节点的最大通信距离，即当传感器节点x与簇首n的空间距离大于lmin，传感器节点x与簇首n之间不能直接进行信息交互，反之，传感器节点x与簇首n之间可以直接进行信息交互，η1、η2为权重因子，其满足η1+η2＝1，hx，n表示传感器节点x与簇首n通信链路质量权重值，hx，v表示传感器节点x与传感器节点v的通信链路质量权重值。

有益效果：在本实施例中，定义了新加入的传感器节点与簇首之间的连接概率，该连接概率表述了新加入的传感器节点能够与簇首进行信息交互的可能性大小，由该计算公式可知，连接概率从传感器节点的节点度、传感器节点剩余能量值与传感器节点与其邻节点的链路强度等多个角度考虑了新加入的传感器节点与簇首的连接关系，从而能够准确地对新加入传感器节点的归属进行判定，得到稳定性能好的无线传感器拓扑结构。

最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。