李揚(yáng) 楊正富 張曉劍 李溫靜

摘 要：為了實(shí)現(xiàn)對電纜接頭溫度的實(shí)時(shí)化、精確化監(jiān)測，應(yīng)用窄帶物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，設(shè)計(jì)一款功能完善、實(shí)用性強(qiáng)的電纜接頭溫度監(jiān)測系統(tǒng)。從供電單元設(shè)計(jì)、溫度采集節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)2個(gè)方面入手，進(jìn)行系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)。從MCU主控程序設(shè)計(jì)、窄帶物聯(lián)網(wǎng)通信設(shè)計(jì)、物聯(lián)網(wǎng)通信協(xié)議設(shè)計(jì)、SSA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)等入手，完成系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)，測試了系統(tǒng)性能。結(jié)果表明，在窄帶物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用背景下，所設(shè)計(jì)的電纜接頭溫度監(jiān)測系統(tǒng)運(yùn)行正常、可靠、穩(wěn)定，具有功耗低、測量精確度高特點(diǎn)，完全滿足電纜接頭溫度智能化監(jiān)測需求。

關(guān)鍵詞：窄帶物聯(lián)網(wǎng)；物聯(lián)通信協(xié)議；電纜接頭；溫度監(jiān)測；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號(hào)：TQ325.3；TP311.5

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：1001-5922（2024）03-0141-04

Research on intelligent monitoring system for cable joints based on the internet of things

LI Yang1，YANG Zhengfu1，ZHANG Xiaojian1，LI Wenjing2

（1.State Grid Xiongan Sgitg Digital Technology Co.，Ltd.，Xiongan New Area 071701，China;

2.State GridInformation & Telecommunication Co.，Ltd.，Beijing 100192，China）

Abstract：In order to achieve real-time and accurate monitoring of cable joint temperature，a cable joint temperature monitoring system with perfect functions and strong practicability is designed by using narrow band Internet of Things technology.Starting from the design of the power supply unit and the temperature acquisition node，the system hardware design was carried out.Starting from MCU control program design，narrowband IoT communication design，IoT communication protocol design，SSA-BP neural network model design，etc.，the system software design was completed and the system performance was tested.The results showed that under the application background of narrowband Internet of Things technology，the designed cable joint temperature monitoring system operated normally，reliably and stably，had the characteristics of low power consumption and high measurement accuracy，fully meeting the requirements of intelligent monitoring of cable joint temperature.

Key words：narrow band internet of things;IoT communication protocol;cable connector;temperature monitoring;neural network

在智能電網(wǎng)的不斷發(fā)展下，電力系統(tǒng)設(shè)備是否穩(wěn)定運(yùn)行，直接影響了電力系統(tǒng)整體運(yùn)行性能。與架空輸電線路相比，電力電纜具有占地空間小、可靠性高等特點(diǎn)，被廣泛地應(yīng)用于城市輸配電網(wǎng)中［1］。電纜線路內(nèi)部含有大量的電纜接頭，電纜接頭因制作工藝不佳、電纜接頭膠粘劑性能低、接觸電阻過大很容易出現(xiàn)高電壓、高電流等問題，這就增加了異常溫升風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致電纜線路出現(xiàn)快速老化現(xiàn)象，如果這些故障問題沒有得到及時(shí)解決，會(huì)引發(fā)嚴(yán)重的火災(zāi)事故，所以，加強(qiáng)對電纜接頭溫度的實(shí)時(shí)化、智能化監(jiān)測，并及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決電纜接頭溫度異常問題，才能有效地提高電力系統(tǒng)的運(yùn)行性能［2］。傳統(tǒng)電纜接頭溫度監(jiān)測主要采用人工巡檢模式，但是，這種模式的運(yùn)用，會(huì)增加監(jiān)測工作量，同時(shí)，還降低監(jiān)測結(jié)果的準(zhǔn)確性［3］。而基于窄帶物聯(lián)網(wǎng)的電纜接頭溫度監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和應(yīng)用，可以突破傳統(tǒng)電纜接頭溫度監(jiān)測方式的局限性，實(shí)現(xiàn)對電纜接頭溫度的實(shí)時(shí)化、高效化、智能化監(jiān)測［4-6］。

1 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)示意圖如圖1所示。

從圖1中可以看出，該系統(tǒng)終端硬件主要是由供電單元、溫度采集節(jié)點(diǎn)、窄帶物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)三個(gè)部分組成，現(xiàn)重點(diǎn)介紹供電單元設(shè)計(jì)、溫度采集節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)。

1.1 供電單元設(shè)計(jì)

供電單元的設(shè)計(jì)和應(yīng)用，可以為整個(gè)終端裝置提供源源不斷的電能，確保電平轉(zhuǎn)換功能、電源管理功能實(shí)現(xiàn)，所選用的供電電源是鋰電池組［7-9］，該電池組型號(hào)為ICR18650CL，同時(shí)，還選用了穩(wěn)壓芯片，該芯片型號(hào)為MAX77827，并借助電源管理電路，不斷延長鋰電池組使用壽命。

1.2 溫度采集節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)

1.2.1 主控芯片

主控芯片型號(hào)為STM32L431RCT6，該芯片內(nèi)部主要用到了Cortex-M4內(nèi)核［10-12］，所支持的低功耗模式相對較多，多達(dá)7種，該芯片最低工作電壓、最高工作電壓分別是1.8 V、3.7 V；同時(shí)，還要將該芯片運(yùn)行功耗設(shè)置為85 Ua/MHz，并選用功耗極低模式，確保系統(tǒng)功耗降到最低。另外，還要將該芯片的最高主頻統(tǒng)一設(shè)置為81 MHz，確保系統(tǒng)表現(xiàn)出功耗低、數(shù)據(jù)處理能力強(qiáng)等特點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上，通過運(yùn)用溫度傳感器，完成對電纜接頭溫度數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)化、精確化讀?。?3］，同時(shí)，還要確保串口與窄帶物聯(lián)網(wǎng)模塊之間形成良好的通信關(guān)系，只有這樣，才能達(dá)到監(jiān)測裝置設(shè)計(jì)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)和要求;

1.2.2 溫度傳感器

系統(tǒng)設(shè)計(jì)所選用的溫度傳感器是數(shù)字傳感器，該傳感器型號(hào)為HDC1080，并將該芯片的分辨率統(tǒng)一設(shè)置為14位，將溫度最小測量值、最大測量值分別設(shè)置為-39、124 ℃；將電纜接頭溫度測量精度最小值、最大值分別設(shè)置為-0.2、0.2 ℃。另外，在睡眠模式下，將該溫度傳感器工作電流、平均工作電流分別設(shè)置為100 nA、1.4 μA，避免電池供電操作不便問題。

2 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

2.1 終端單片機(jī)主控程序設(shè)計(jì)

終端單片機(jī)主控程序作為一種重要的主導(dǎo)模塊，主要用于對監(jiān)測終端軟件的設(shè)計(jì)，通過運(yùn)用監(jiān)測終端，采集電纜接頭溫度數(shù)據(jù)，并對異常情況進(jìn)行檢測，并發(fā)出相關(guān)報(bào)警聲，同時(shí)，還能對云平臺(tái)所下發(fā)的指令進(jìn)行解析等。

（1）通過運(yùn)用該系統(tǒng)上電啟動(dòng)的方式，初始化操作各個(gè)模塊［14］。運(yùn)用窄帶物聯(lián)網(wǎng)模塊，科學(xué)配置網(wǎng)絡(luò)資源，在通信設(shè)備鑒權(quán)等相關(guān)數(shù)據(jù)之前，做好對相關(guān)網(wǎng)絡(luò)連接工作有效開展。當(dāng)初始化操作結(jié)束后，分析和判斷是否存在云端控制消息，如果存在，需要對消息類型進(jìn)行判斷，并對相關(guān)命令和數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ);

（2）利用傳感器可以對電纜接頭溫度信息進(jìn)行全面化采集，并將這些溫度信息安全、可靠地傳輸?shù)浇K端單片機(jī)中［15］，由終端單片機(jī)編碼和存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù)，同時(shí)，還要分析和判斷這些數(shù)據(jù)是否超過所設(shè)置好的報(bào)警閾值，如果超出，系統(tǒng)會(huì)在第一時(shí)間內(nèi)發(fā)送數(shù)據(jù)，并彈出相關(guān)報(bào)警信息［16］。這些數(shù)據(jù)通過借助窄帶物聯(lián)網(wǎng)模塊，直接傳輸?shù)皆破脚_(tái)，由云平臺(tái)對接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。另外，監(jiān)測終端在采集和上傳數(shù)據(jù)期間，采用定時(shí)上電方式，結(jié)合電纜接頭溫度監(jiān)測需求，科學(xué)設(shè)置數(shù)據(jù)采集和上傳時(shí)間間隔。

2.2 窄帶物聯(lián)網(wǎng)通信設(shè)計(jì)

窄帶物聯(lián)網(wǎng)通信模塊在實(shí)際設(shè)計(jì)中，通過將終端數(shù)據(jù)安全、可靠地傳輸?shù)皆破脚_(tái)中，并對這些控制消息進(jìn)行接收和處理。通過利用串口，可以將終端終端單片機(jī)與窄帶物聯(lián)網(wǎng)模塊進(jìn)行有效連接，并采用發(fā)送指令的方式，智能化控制窄帶物聯(lián)網(wǎng)模塊［17］，確保主控芯片與窄帶物聯(lián)網(wǎng)模塊之間能夠安全化、高效化傳輸。另外，通過將窄帶物聯(lián)網(wǎng)模塊與網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有效連接，并利用云平臺(tái)，完成對設(shè)備的創(chuàng)建，從而獲得設(shè)備識(shí)別碼。最后，利用通信協(xié)議，向云平臺(tái)安全、可靠地傳輸封裝打包后的數(shù)據(jù)。

2.3 物聯(lián)網(wǎng)通信協(xié)議設(shè)計(jì)

考慮到資源受限設(shè)備的低處理能力和低功耗限制，重新定義CoAP協(xié)議的Payload部分?jǐn)?shù)據(jù)格式，使其可適配不同類型設(shè)備的接入。

CoAP是一個(gè)完整的二進(jìn)制應(yīng)用層協(xié)議，帶有報(bào)文頭，負(fù)載（Payload）和報(bào)文頭之間使用單字節(jié)分隔符0xFF隔離。

Payload部分由DevideID、Length、DataNum、DeviceData和Check組成。其中，DeviceID為設(shè)備唯一標(biāo)識(shí)，即溫度傳感器設(shè)備ID，確保云平臺(tái)識(shí)別不同的設(shè)備接入，DeviceID占用6個(gè)字節(jié)；Length為DataNum+DeviceData的總長度；DataNum記錄DeviceData數(shù)據(jù)中共有多少設(shè)備；Check采用CRC校驗(yàn)，占用2個(gè)字節(jié)。DeviceData報(bào)文記錄了設(shè)備的具體測量點(diǎn)表的ID、數(shù)據(jù)類型以及數(shù)據(jù)值。

2.4 SSA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)

2.4.1 麻雀搜索算法

麻雀搜索算法（英文簡稱為“SSA”）作為一種新型算法，具有一定的群智能性，在該算法的應(yīng)用背景下，通過采用迭代尋優(yōu)的方式，對麻雀種群捕食與反捕食行為進(jìn)行迭代處理。通過運(yùn)用麻雀搜索算法，所獲得的優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)流程如下：

（1）初始化處理。通過對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行科學(xué)設(shè)置，確定出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、神經(jīng)元個(gè)數(shù)，同時(shí)，還要結(jié)合麻雀種群規(guī)模，確定出合適的種群進(jìn)化次數(shù)，并歸一化處理所收集好的樣本數(shù)據(jù)［18］;

（2）計(jì)算適應(yīng)度。通過對麻雀種群個(gè)體適應(yīng)度進(jìn)行計(jì)算，并對最終計(jì)算值進(jìn)行排序，然后，確定出最高適應(yīng)度和最低適應(yīng)度;

（3）更新預(yù)警者的位置，從而獲得預(yù)警的最優(yōu)位置;

（4）在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用背景下，對電纜接頭溫度進(jìn)行補(bǔ)償處理。

2.4.2 模型訓(xùn)練

在進(jìn)行模型訓(xùn)練期間，要結(jié)合所采集好的樣本數(shù)據(jù)［9-13］，對電纜接頭溫度進(jìn)行監(jiān)測和獲取。同時(shí)，將電纜接頭溫度值、環(huán)境溫度值直接設(shè)置為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值，將電纜接頭溫度標(biāo)準(zhǔn)值設(shè)置為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出值。部分樣本數(shù)據(jù)如表1所示。

通過運(yùn)用SSA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練［14-18］，從而完成對單隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建，然后，將網(wǎng)絡(luò)輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)設(shè)置為2個(gè)，將網(wǎng)絡(luò)隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)設(shè)置為5個(gè)，將網(wǎng)絡(luò)輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)設(shè)置為1個(gè)；同時(shí)，將網(wǎng)絡(luò)最大訓(xùn)練次數(shù)、學(xué)習(xí)速率、訓(xùn)練精度分別設(shè)置為500、0.01、0.000 01。另外，還要將麻雀種群規(guī)模、迭代進(jìn)化次數(shù)、搜索空間緯度分別設(shè)置為20、100、21。當(dāng)以上參數(shù)設(shè)置結(jié)束后，采用訓(xùn)練測試的方式［19-20］，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練處理。在傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用背景下，所獲得的預(yù)測誤差表現(xiàn)出的波動(dòng)，其最大誤差絕對值、誤差絕對值之和分別是0.40、3.18 ℃。在SSA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用背景下，所獲得的預(yù)測誤差表現(xiàn)出的波動(dòng)，其最大誤差絕對值、誤差絕對值之和分別是0.15、2.32 ℃。這表明SSA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所獲得的預(yù)測誤差表現(xiàn)出較低的波動(dòng)，有效地降低了預(yù)測誤差最大值；同時(shí)，還能確保絕對值之和降到最低，從而獲得顯著的電纜接頭溫度校正效果，進(jìn)而保證電纜接頭溫度監(jiān)測結(jié)果的精確性和真實(shí)性。

3 系統(tǒng)性能測試

為了更好地考量該系統(tǒng)負(fù)載能力，驗(yàn)證該系統(tǒng)性能穩(wěn)定性，測試人員在測試系統(tǒng)性能期間，要求600名用戶在線同時(shí)登錄和訪問該系統(tǒng)，系統(tǒng)性能測試結(jié)果如表2所示。

由表2可以看出，當(dāng)同時(shí)登錄系統(tǒng)的員工用戶達(dá)到600位時(shí)，系統(tǒng)仍然可以正常、穩(wěn)定地運(yùn)行，這表明該系統(tǒng)具有較高的負(fù)載能力，完全可以應(yīng)對海量用戶登錄和操作系統(tǒng)需求。

4 結(jié)語

（1）通過選用低功耗的監(jiān)測終端器件，完成對節(jié)能電源管理電路的科學(xué)化設(shè)計(jì)，同時(shí)，通過對低功耗工作模式進(jìn)行設(shè)置，可以確保終端功耗降到最低，使得電池供電時(shí)間得以有效延長，確保監(jiān)測終端供電的穩(wěn)定性、便捷性和高效性;

（2）通過運(yùn)用SSA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以對電纜接頭溫度測量數(shù)據(jù)進(jìn)行校正，確保電纜接頭溫度測量結(jié)果的精確性和真實(shí)性得以大幅度提高，同時(shí)，還能真實(shí)、有效地反映出電纜接頭的實(shí)際溫度變化狀態(tài);

（3）在窄帶物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用背景下，通過運(yùn)用該系統(tǒng)，可以對電纜接頭監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行遠(yuǎn)程化、無線化傳輸，有效地避免了傳統(tǒng)傳輸方式存在功耗高、通信效率低等問題。

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收稿日期：2023-10-16；修回日期：2024-01-09

作者簡介：李 揚(yáng)（1991-），男，碩士，工程師，主要從事綜合能源服務(wù)、智能電網(wǎng)研究；E-mail：hzy10192023@126.com。

基金項(xiàng)目：國網(wǎng)信息通信產(chǎn)業(yè)集團(tuán)有限公司科技項(xiàng)目（項(xiàng)目編號(hào)：546836210001）。

引文格式：李 揚(yáng)，楊正富，張曉劍，等.基于物聯(lián)網(wǎng)的電纜接頭智能監(jiān)測系統(tǒng)研究［J］.粘接，2024，51（3）：141-144.