1、基于物联网的设备状态感知技术及应用国网江苏省电力公司电力科学研究院2018年4月26日业务现状分析1物联网体系架构2智能运检装备研发3目录一、业务现状分析1、业务现状分析1.1 1.1 基本情况基本情况作为国网公司设备体量最大的省级电力公司，截止2018年4月，全省500kV级以上变电站62座，220kV变电站553座。不断增长设备体量带来了巨大的运维检修工作量。掌握设备运行状态，主要通过运行巡检、带电检测、在线监测等方式。但是，传统的业务模式存在诸多问题，无法满足新形势下的运维检修要求。1、业务现状分析1.11.1 日常巡检日常巡检人机交互方式效率较低，需要现场人员在手持机上查询数据，无法解
2、放人员双手；1.交互效率低巡检对象关联信息获取不便，影响对于设备异常的综合诊断效率。3.诊断效率低常规移动巡检作业中，运检设备量大，设备身份与后台巡检数据关联过程影响了巡检效率；2.设备关联差装备使用仪器体积大、携装不便、布线复杂操作复杂、功能单一设备身份与数据关联依赖人工数据交互纸质记录誊抄，易出错孤岛设备，相关信息无法便捷获取诊断分析人工诊断，专业要求高报告编写，大量重复劳动1、业务现状分析1.11.1运检业务分析运检业务分析带电检测带电检测213传统在线监测装置采用电缆供电、光缆通信，施工量大，安装复杂；装置安装传统在线监测系统采用人工数据巡视方式发现缺陷，工作量大，对人员专业要求高。缺
3、陷检出在线监测装置结构复杂，故障率高；不易于更换，维修维护困难；装置运维1、业务现状分析1.11.1运检业务分析运检业务分析-在线监测在线监测前端状态感知技术小 型 化：随 着MEMS、嵌入式技术发展，新型传感器具有体积小、重量轻、成本低、功耗低等特点。数据链路传输技术LPWAN技 术：NB-loT、LoRa等低功率无线传感技术涌现，具有低功耗、广覆盖、多接入、低成本等特点。人工智能诊断技术深度学习：以深度学习技术为代表的的人工智能技术飞速发展，在人脸识别、围棋竞赛等领域已经获得实质性突破。2、技术发展现状分析1.2 1.2 新技术发展现状新技术发展现状二、基于物联网的感知体系2、基于物联网的
4、感知体系2 2.1.1 业务覆盖业务覆盖2.2 2.2 系统结构系统结构2、基于物联网的感知体系感知层（传感器）：通过传感器技术实现对设备身份与状态参量的感知感知层（数据汇聚）：通过基于无线传感网的中间节点等实现数据汇集应用层：通过业务系统、人工智能诊断系统，实现数据管理与分析。网络层：通过电力专网、电力APN等内网数据交互三、智能运检装备研发AR智能巡检眼镜1.1 1.1 主要技术特点主要技术特点-AR-AR智能巡检眼镜智能巡检眼镜1、AR智能巡检眼镜及智能穿戴主机u增强现实：采用增强显示（AR）技术，将显示场景与虚拟信息融为一体，为巡检人员提供直观的辅助增强显示；u安全交互：通过电力APN
5、与后台系统实时互联，实现巡检信息智能交互，打破巡检作业信息孤岛，实现现场巡检作业可视、可管、可控。智能穿戴主机u全模式通信：采用1.8GLTE、2.4GLTE、蓝牙、WIFI、PTT对讲等多中通讯模式。多达5根天线在机体内集成，天线优化设计避免彼此干扰。u集成多种功能：集成微型红外热成像测温模块；集成UHFRFID/二维码读写模块；集成多星精确定位、环境传感器等。1.1 1.1 主要技术特点主要技术特点-智能穿戴主机智能穿戴主机1、AR智能巡检眼镜及智能穿戴主机AR眼镜的设备感知以及数据提取算法对硬件算力要求较高，直接提升眼镜功耗，导致眼镜的体积重量增大。1.8G LTEBT、WIFI1.2
6、1.2 技术难点技术难点1、AR智能巡检眼镜及智能穿戴主机技术难点1：AR眼镜功耗与算力矛盾解决解决方法：为了将AR眼镜计算功耗降到最小，系统采用了分布式计算设计理念：u将智能穿戴主机作为AR眼镜的主要环境感知计算单元，完成设备身份识别等图像计算功能u采用1.8GHzLTE无线专网与后台服务器高速互联，完成后台数据检索与推送功能。智能穿戴主机需要在有限体积内集成了PTT对讲、2.4GLTE、1.8GLTE、GPS、WIFI、蓝牙、RFID等多种通讯方式，如何处理天线之间的干扰成为难题。1.2 1.2 技术难点技术难点1、AR智能巡检眼镜及智能穿戴主机技术难点2：智能穿戴主机多天线抗干扰技术解决
7、方法：u采用多天线差异化设计方式。2.4GLTE、GPS、WIFI、蓝牙、RFID采用PIFA、FICA天线多频技术、PTT对讲，1.8GLTE则基于MIMO技术设计，有效避免同类天线相互耦合。u分时工作策略。通过嵌入式系统实现通信调度，采用不同通讯模块分时工作策略，避免同时开机的相互干扰。系统需要在识别设备身份后，快速提取设备相关的调度运行、检修试验等数据。数据量的较大，对传输速率要求较高；同时，不同的数据存在不同的电力内网分区中，物理隔离使得数据交互存在障碍。1 1.2.2 技术难点技术难点1、AR智能巡检眼镜及智能穿戴主机技术难点3：多源数据交互实现解决方法：u采用1.8GTD-LTE专
8、网技术，可实现智能穿戴主机与电力内网后台的快速关联。u打通电力内网不同分区的数据库，可获取电力内网二区D5000中的实时负荷、潮流数据；可获取运检PMS、在线监测等系统数据。RFID、二维码识别WIFIBluetoothPMS、SCADA等业务系统智能穿戴主机AR巡检眼镜4G专网智能识别信息检索增强现实显示1.3 1.3 业务流程业务流程1、AR智能巡检眼镜及智能穿戴主机500kV南京东善桥变、无锡梅里变和苏州木渎变、110kV苏州九里变、苏州东沙变、扬州双桥变等变电站开展试点应用，巡检过程能够实时感知设备状态参量，提高了设备状态管控能力。1.4 1.4 应用成效应用成效1、AR智能巡检眼镜及
9、智能穿戴主机u红外探测器件和紫外探测器件在头盔顶部呈“左右分布”；u红外、紫外融合技术，便于开展现场带电检测工作。2.1 2.1 结构设计结构设计2、多光谱巡检系统红外热像仪模块紫外成像检测仪模块头戴式多光谱巡检仪结构简图传统红外传统紫外红外头盔红外+紫外头盔u采用多光路融合技术，头盔集成可见光、红外、紫外功能，并将三路视频融为一体；u通过头盔采用微投显示技术，显示清晰、不影响佩戴人员行走；u基于卷积神经网络的后台图像诊断，进行红外图像自动诊断，解决人工诊断工作量大的问题。2.2 2.2 技术特点技术特点2、多光谱巡检系统头戴式多光谱巡检仪红外/可见光图像智能诊断分析系统2.2 2.2 技术特
10、点技术特点2、多光谱巡检系统红外测温参数紫外检测参数温度范围-30-150视场角1511视场角24 x18 最小放电灵敏度1pc 10m测温精度2或2%紫外检测灵敏度3x10e-18watt/cm2分辨率640480分辨率720 x576总重量985克集成化要求较高，需要保证在体积有限的情况下，尽可能提高红外成像的精度。2.3 2.3 技术难点技术难点解决方法：u红外探测器采用高精度凝视红外焦平面非制冷非晶硅探测器技术，确保光感原件精度；u采用双透镜透射式光学系统，可满足轻量化要求，同时能够通过光学被动补偿方式，使系统能够在-4080温度范围内良好成像。u非均匀校正技术。基于参照元并结合动态实
11、时补偿的线性两点校正技术，简单有效的去除了图像非均匀性。2、多光谱巡检系统技术难点1：红外成像检测精度头戴式多光谱巡检仪为了同时开展设备的发热缺陷、放电缺陷，需要将紫外和红外光同时采集、同时进行观察。2.3 2.3 技术难点技术难点2、多光谱巡检系统解决方法：u双光路同视场结构设计。紫外和红外两套光路，通过反射镜组共享同一视场。通过调整反射镜组以及红外镜头调焦来确保紫外成像探测与红外成像探测在同一视场、同一光路下观测目标物。u图像匹配调整技术。采用图像倍率调整，数字位移配准等技术，实现两路成像的精确配准。技术难点2：紫外与红外融合技术实现红外图像的自动诊断，三个重要技术环节：温度点及参数提取、
12、设备智能分区、缺陷匹配。设备智能分区（自动分区与诊断的图，陈舒）2.3 2.3 技术难点技术难点2、多光谱巡检系统技术难点3：红外图像自动诊断解决方法：建立了基于深度神经网络技术的红外图像诊断系统,实现以下功能：u温度点及参数提取。实现了基于国网红外成像统一格式标准的红外成像数据格式解析，并能够兼容国内主流厂商数据格式。u设备智能分区。采用卷积神经网络算法，实现对变电设备的智能分区，可自动将完整设备分为按照规则分为几个主要部件；u缺陷匹配。设计了基于红外诊断导则的缺陷匹配算法，可根据设备分区温度对设备缺陷进行判定。已经在1000kV特高压泰州站、800kV同里换流站、500kV政平换流站、50
13、0kV伊芦变等多座一、二类变电站开展试点应用，有效提高巡检效率，提高设备诊断率80%以上。3.4 3.4 应用成效应用成效2、多光谱巡检系统信号采集传感器套件手持终端3、多合一带电检测仪3.1 3.1 系统设计系统设计开关柜TEV、空间超声波（手持终端顶部）表贴式超声特高频局放电缆高频局放红外变压器高频局放无线化模块化集成化3、多合一带电检测仪3.2 3.2 装备组成装备组成手持终端基于局放大数据云诊断平台现场局放检测数据的任务管理、智能诊断、数据分析统计。通过电力APN，实现多合一、无线传感器的数据安全接入内网系统采用了“深度学习”技术，构建了局放诊断的深度神经网络，可实现PRPD、PRPS
14、谱图的识别。3、多合一带电检测仪3.3 3.3 系统功能系统功能3、多合一带电检测仪3.4 3.4 技术特点技术特点集成化、小型化设计利用MEMS传感器技术，将7种带电检测类型集成在一套设备上最大限度减少装备体积；1234传感器无线化设计。采用近距离无线通讯技术，解决了仪器接线问题，提高检测效率RFID读写功能。抗金属高频RFID电子标签，可以识别设备身份标签，快速建立现场设备与后台数据关联；局部缺陷云诊断。采用深度学习技术，建立局放诊断神经网络，准确率达到95%以上，解决人工诊断工作量大的问题。解决方法：u结构设计：采用自顶向下进行结构设计，通过分析计算、装配干预检查、调整以及结构件的绘图完
15、成电子设备的结构设计，最大限度的有效利用空间。u电路仿真：针对多模块化设计和多天线的应用，进行电路模型仿真，计算瞬态分析仿真、应和相频响应、噪声仿真等，确保电路高可靠性。3、多合一带电检测仪3.4 3.4 技术难点技术难点多合一带电检测仪包含多达7种检测手段外，还包括多种通信方式如Wi-Fi、4G、蓝牙、USB、RFID读写功能等；手持设备上实现高集成度、小型化的设计难题，需要高级综合设计技术。技术难点1：集成化、小型化设计主机重量：580g 整套设备重量：7kg解决方法：u采用基于反馈式主动降噪的局放干扰信号过滤技术，从源端排除了局放检测时现场的电磁干扰信号，有效避免了干扰信号对局放信号检测
16、带来的影响，提高了局放检测准确度。3、多合一带电检测仪3.4 3.4 技术难点技术难点在现场局放检测过程中，传感器除了检测到局放信号外，更多的检测到的是干扰信号。为了避免干扰信号的影响，有效提取有效去局放信号技术难点2：局放监测主动降噪技术解决方法：u动态调频技术：信号调理器间传输频率根据信号频率占用情况，自动跳到空闲频带；u身份ID认证鉴权技术：建立通信连接前，进行身份验证，确认通信合法性；u自动应答重传和帧缓存技术：通过嵌入式程序开发相应的功能模块，大大提高数据通信的有效性。3、多合一带电检测仪3.4 3.4 技术难点技术难点各信号调理器与主机之间采用无线方式进行数据传输，多无线之间可能存
17、在天线频带和发射接收上的互相干扰，空间中的各种无线信号也会对信号传输质量产生影响。技术难点3：无线传输抗干扰解决方法：u在高频电流模块中，采用了百兆高速信号采集处理技术及局放脉冲提取缓存技术，通过无线将数据上传给手持主机；u在手持主机的嵌入式系统中，采用基于时频分析（Time-FrequencyAnalysis，TFA）结合近模糊聚类（FCM）的多局部放电源识别新方法，实现局放信号快速分离识别。3、多合一带电检测仪3.4 3.4 技术难点技术难点常规的高频电流手持设备上，通常采用降频或者包络检波的方式进行处理，检测结果只能反应PRPS及PRPD的统计信息，会丢失波形细节，不利于信号分析。技术难
18、点4：高频电流高速采样系统3、多合一带电检测仪3.4 3.4 技术难点技术难点采用深度学习技术实现特高频局放PRPD、PRPS图谱的诊断，选取并优化神经网络结构，并需要大量标记样本，才能确保算法的准确度。技术难点5：人工智能图谱诊断深度学习u基于GoogleNet的改进深度学习网络结构u20+层网络深度u60,000,000+神经元链接u多年带电检测积累uPRPD、PRPS等多种类型检测图样本数量10w+海量样本电晕悬浮微粒气隙智能诊断+u实现局放数据的在线智能诊断u准确度达到95%以上3、多合一带电检测仪3.5 3.5 应用成效应用成效已经在苏州500kV木渎变、110kV东沙变、九里变等1
19、50余座省内变电站开展应用，检测速度提高70%以上，缺陷诊断准确率达到95%以上，极大提高了电网的安全性。4.1 4.1 技术特点技术特点自研无线传感器系列，包括特高频、超声波、机械特性、高频电流等类型：u基于MEMS传感器技术：采用MEMS传感元件技术，减小体积重量，降低成本。u自供电与无线通讯：采用高能、高稳定性的锂亚电池技术，结合光电发电，无线传感网传输，实现无电源、通讯接线，长期运行5-8年；u低功耗设计与控制：从器件选型、硬件设计、无线传输、能耗控制策略等方面全面降低能耗；4、低功率无线传感器AE超声智能传感器机械特性智能传感器高频智能传感器特高频智能传感器超声波、暂态地电波一体智能
20、传感器无线智能传感器网络节点分布众多、覆盖范围大、工作环境复杂，通过低功耗技术以减少更换电池的次数及来延长网络工作寿命。4.2 4.2 技术难点技术难点解决方法：u低功耗器件选型。选取漏电流小的CMOS工艺的芯片，减少漏电流损耗；u精简硬件电路设计。尽量的减少整机器件的数量。如：采用3.6V的锂电池供电，无需DCDC、LDO等稳压芯片；采用单片机集成的ADC，避免片外ADC增加的功耗；u高功耗电路供电控制策略：部分电路的供电采用继电器控制，当需要的时候才对电路供电，可大大的降低系统功耗；4、低功率无线传感器技术难点1：低功耗设计与控制无线智能传感器到汇聚节点的无线通讯消耗了无线传感器的大部分电
21、池电能，因此需要极低功耗的通讯体制才能提升电池供电时间。常规的TD-LTE、LORA、NB-IOT等无限通讯方式的功耗都不能够满足要求。4.2 4.2 技术难点技术难点解决方法：自研了一套微功率无线传感网协议：uGFSK简单调制样式。可以用简单硬件实现，无需复杂软硬件算法，降低调制解调计算功耗；u硬件帧滤波技术。可以减少非本机地址接收机工作时间，减少控制CPU工作时间，从而降低RF和CPU功耗；u基站值守通讯方式。避免传感器端值守模式带来的RF和CPU功耗u超短快速应答机制。避免绝大多数无效长帧应答造成的RF和CPU功耗。4、低功率无线传感器技术难点2：微功率无线传感网技术特高频、超声、高频电
22、流等局放监测无线智能传感器，需要保证时间的同步性，多个无线智能传感器之间需要通过协作来综合判断、分析检测的状态量信息，有利于延长无线智能传感器网络的生命周期，确保数据在通信过程中避免因为相互干扰而引起数据丢失。4.2 4.2 技术难点技术难点解决方法：采用了定制化网络时间同步协议及广播时间同步策略，采用星型拓扑结构，使得同步信号路由简单可控，实现全传感器网内节点之间ms级的信号同步性，保证数据结果的有效性。4、低功率无线传感器技术难点3：无线时间同步技术时间同步机制星型拓扑结构已经在江苏500kV木渎变等多个变电站开展了试点应用，有效提高重要设备监测准确率，极大提升电网安全性。4.3 4.3 应用成效应用成效4、低功率无线传感器超声、暂态地电波一体传感器安装于开关柜机械特性传感器安装于机构箱谢谢！谢谢！请各位批评指正！请各位批评指正！
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