基于工业级4G物联网北斗配电自动化通信技术研究

张博; 叶云; 吴晨飞; 汪然; 佘然

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集成电路与嵌入式系统 ›› 2024, Vol. 24 ›› Issue (5) : 65-71.

研究论文

基于工业级4G物联网北斗配电自动化通信技术研究

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Research on industrial 4G IoT Beidou distribution automation communication technology

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摘要

针对输电过程中配电自动化通信传输量低、速度较慢的问题,本文提出了基于工业级4G物联网北斗配电自动化通信技术,引入云边协同方式和终端直通技术模块对配电自动化设备之间通信结构进行改进。首先,将其与基站构建中继通信网络来提高配电网中数据传输速度;接着,对安全设备管理器算法进行改进,通过获取各传输信道的误码率来计算信道的阻塞特征;最后,对阻塞信道进行调制处理,使传输数据更具协同特征,进一步提高传输速度。试验结果表明,通过该系统检测出通信总量最高为48 TB,传输速度平均为10 MB/s,表明本研究系统具有很好的适用性。

Abstract

Aiming at the problems of low transmission volume and slow speed of distribution automation communication in the process of transportation electricity,cloud edge collaboration mode and device to device (D2D) module are introduced to improve the communication structure between distribution automation equipment based on the industrial 4G Beidou distribution automation communication technology.Firstly,the relay communication network is built with the base station to improve the data transmission speed in the distribution network.Then,the security device manager (SDM) algorithm is improved,and the blocking characteristics of the channel are calculated by obtaining the bit error rate of each transmission channel.Finally,the blocking channel is modulated to make the transmission data more cooperative and further improve the transmission speed.The test results show that the maximum amount of communication detected by this system is 48 TB,and the average transmission speed is 10 MB/s,which indicates that this system has high applicability.

关键词

物联网 / D2D技术 / SDM算法 / 数据传输 / 阻塞处理

Key words

IoT / D2D technology / SDM algorithm / data transmission / blocking treatment

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薛士然

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张博 , 叶云 , 吴晨飞 , 汪然 , 佘然. 基于工业级4G物联网北斗配电自动化通信技术研究[J]. 集成电路与嵌入式系统, 2024, 24(5): 65-71

ZHANG Bo , YE Yun , WU Chenfei , WANG Ran , SHE Ran. Research on industrial 4G IoT Beidou distribution automation communication technology[J]. Integrated Circuits and Embedded Systems, 2024, 24(5): 65-71

中图分类号： TP391

0 引言

随着电力系统技术的迅速发展,配电终端越来越多,对配电网内的配电自动化通信技术也提出越来越高的要求,因此构建一个基于工业级4G物联网北斗配电自动化通信系统迫在眉睫^[1]。

针对上述问题,目前已经有不少企业研究人员和学者提出了不同的解决方案,参考文献[2]提出利用光纤通信实现对配电自动化系统的组建,此方法构建的系统确实具有很高的准确性,但是光纤通信本身质地脆,机械强度差,受环境影响较大,容易导致系统传输不稳定,所以不符合配电自动化全面安全的要求。参考文献[3]提出用有线技术满足配电自动化的通信要求,有线通信确实能够更迅速地对配电要求作出响应和反馈,但是此技术容易受到外界干扰,距离、带宽等因素影响也较大,所以不利于系统的功能实现。参考文献[4]提出EPON技术方向,虽然此技术能够构建通信模型,也能够实现相关通信功能,但是扩展性差,跨层沟通不方便,不利于效率的提高,有待改善。

针对上述技术缺点,本文设计了一个基于工业级4G物联网的配电自动化通信系统。首先本系统引入终端直通技术(Device to Device,D2D)模块对配电自动化设备之间通信结构进行改进,将其与基站构建中继通信网络来提高配电网的数据传输速度^[5⇓-7]。然后对安全设备管理器算法(Security Device Manager,SDM)进行改进,通过获取各传输信道的误码率计算信道的阻塞特征,然后对阻塞信道进行调制处理,使传输数据更具协同特征,进一步提高传输速度。

1 配电网自动化通信架构设计

本研究在传统配电物联通信架构中,引入D2D通信模块实现工业级4G通信,对配电物联架构全面升级。具体实施过程是将配电物联网通过本研究通信模块的边缘协同组织模型进行数据交互,将边缘设备集中管理^[8]。进一步通过SDM算法对配电网内部通信数据分散重组,通过线性变化传输,提升通信速度。方案设计如图1所示。

图1 网络部署方案设计

Fig. 1 Network deployment scheme design

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在具体应用中,由边缘设备控制器组成了通信节点群,配电物联网设定层级结构,由顶级调度层、群体调控层和设备响应层3层结构组成,并通过三维立体方式完成设计。其中,顶级调度层通过搭建配网调度中心完成总体设计,对配电物联网各设备状态信息进行收集和分析。

1.1 D2D模块设计

由于传统通信传输的短板,本研究引入D2D通信模型组件电力物联结构。根据电力物联网结构组建 D2D 模型,提高电力物联网通信速度。经过改进的电力物联网能够在复杂的电力数据中进行专属数据通信,对建立网络化的电力供应体系具有重要作用。D2D 通信模式在电力物联网中的应用方式主要通过信号塔维持,通过将近邻用户设备(User Equipment,UE)与信号塔的基站进行连接^[9],组成中继通信网络,实现电力物联网数据快速传输的具体模型如图2所示。

图2 D2D模型管理图

Fig. 2 D2D model management diagram

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由图2可知,通信的主要技术方式是局域网(Local Area Network LAN),其将一定的D2D设备按照配电网的通信资源进行分配,在运行中的缓存数据通过边缘计算和多入多出等通信实现各终端网络的互联。

在上述通信模型中,D2D融合云边协同模块能够增加配电物联网的历史数据与边缘设备的协同度,进一步将配电网中的电力数据供给各个边缘设备,通过架设数据通道完成数据的准确传达和分配。

1.2 基于WCGM模型的网络安全评估方法

本文将提取到的数据信息输入到加权上下文图匹配模型(Weight Context Graph Model,WCGM)^[10]。利用用户行为数据中的加权图建立数据的上下网络节点关联关系,并采用子图匹配方法计算数据与模板之间的相似度特征,对测试数据进行相似性特征分类,实现数据泄露检测。WCGM模型的网络安全评估方法如图3所示。

图3 网络安全评估方法

Fig. 3 Network security assessment method

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在图3中, WCGM模型检测的数据以网络威胁数据信息的形式存在。网络中传输的数据文件包含了敏感数据和非敏感数据C=

\{s e n, n o n - s e n\}

,还能够在WCGM模型中的加权上下图以G=

\{V, E\}

的形式存在。用户行为数据信息函数为:

A = [\begin{array}{l} a_{11} & a_{12} & \dots & a_{1 n} \\ a_{21} & a_{22} & \dots & a_{2 n} \\ ︙ & ︙ & ⋱ & ︙ \\ a_{m 1} & a_{m 2} & \dots & a_{m n} \end{array}]

(1)

式中,a_mn表示不同SDN控制器节点用户行为数据信息中节点之间的边关联,n、m表示通信过程中的序列。式(1)表示敏感通信数据信息的加权矩阵。WCGM模型将待测关联图和关联图模板进行匹配,待检测数据和模板的关联图节点的相似度表示为:

N S (G_{t i}, G_{t}) = \sum_{n \in G_{t i}} W_{n}^{t i} \times W_{n}^{t}

(2)

式中,G_ti表示待检测数据的关联图,G_t表示关联图模板,

W_{n}^{t i}

、

W_{n}^{t}

表示关联图节点的权重系数。通过式(2)计算出待检测数据与模板节点间的相似程度,再计算不同SDN控制器节点用户行为数据信息边的相似度,可表示为:

E S (E_{t i}, E_{t}) = \sum_{a_{i j} \in A} λ (e_{i j}, G_{t}) a_{i j} μ (i, j)

(3)

式中,E_ti表示待测数据不同SDN控制器节点用户行为数据信息的边,E_t表示模板不同SDN控制器节点用户行为数据信息的边,λ

(e_{i j}, G_{t})

表示修正后边的权重系数,a_ij表示边关联矩阵中的元素,μ

(i, j)

表示边的关联程度。通过式(3)计算出待检测数据与模板不同SDN控制器节点设备行为数据信息边的关联程度,通过比较测试数据与敏感图模板和非敏感图模板的相应得分,最终完成测试数据的泄漏检测。

2 SDN安全控制器部署方案优化设计

原来的安全SDN控制器是运行在一台机器上,这种部署方式存在可拓展性差和性能低等问题。为了解决这些问题,本研究引入了Rabbit MQ和Storm技术对系统的部署进行了改造。新的安全控制器部署方案如图4所示。具体来说,SDN安全控制器被分布式地部署在4台机器上。其中,3台机器组成了Storm集群^[11],专门负责运行流监控模块。另外一台机器则负责运行其他模块。这种重新设计的部署方案旨在提高系统的性能和可拓展性。

图4 安全控制器部署方案

Fig. 4 Security controller deployment scheme

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所有模块通过Rabbit MQ实现解耦,能够自由拆分组合部署在不同的机器上。通过配置文件即可选择启动何种模块,实现了模块的可插拔功能。若需要增加新的模块,则直接在新机器上启动带有新模块的SC,而无需停止正在运行的模块。

运行在Storm集群上的模块能够通过分布式计算提升性能。Storm集群还为在其上运行的拓扑任务提供了拓展支持,若需要增加节点以提高处理速度,可动态增加Storm集群的活动计算节点并进行负载均衡,无需重新部署。

分布式安全控制器集群需要一个节点作为“注册管理”节点,用于其他节点注册并登记实时状态(是否在运行)。同时,该管理节点开放模块运行状态的查询接口,其他节点的配置中也包含该管理节点信息。当某节点的安全控制器实例启动时,会调用通知管理节点的注册接口进行注册。调用查询接口时,系统依次检查各节点的运行状态(节点地址、运行模块),并返回结果。

3 改进SDM算法的数据交互设计

本研究数字通信交互设备模型如图5所示。

图5 数字通信设备

Fig. 5 Digital communication equipment

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由图5可知,本研究引入现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)技术达到配电物联设备数据交互的目的^[12],在交互时采用数据交换机实现对数据信息的控制,扩大母线数量和扩展容量,提高传输速度。数字交换芯片具有32条输入母线和32条输出母线,每条母线的输入/输出数据速率为8 MB/s以上。通信容量实现4 096×4 096通道数据存储器的每个存储单元为8位的并行码。

时钟模块的核心是对全部交互设备进行管理,使系统处在正常状态运行,将帧同步信号的上升沿和下降沿信号作为控制信号使用。Testbench设定16 MHz时钟对系统提供驱动,设定帧同步信号的周期为125 μs,设定输入时钟周期为61 μs,所以对输出和帧同步信息进行边沿获取,才能得到真实的上升/下降沿信号。在发送端内将地址和数据信号存储来实现地址的交互。发送模块设计如图6所示。

图6 发送模块

Fig. 6 Sending module

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由图6可知,本文接续存储器的RAM深度为4 096,宽度为16,由两个4 096×16位的RAM构建。在上述模块,使用一个RAM设定在交换机模块,一个连接控制器的读模块,在配电网数据传输时,阻塞是常见的现象,且对通信质量干扰最大,本研究能够依照信道状态来计算阻塞特征,然后进行相匹配的调频,实现对通信传输的管理。

阻塞概率判断计算公式为:

E [\frac{M_{i}}{M_{0}} = m] = m [1 - (r + s)] i + N_{a} r \frac{1 - {[1 + (r + s)]}^{i}}{r + s}

(4)

式中,E为阻塞概率特征,M_i为信道调整幅度,M₀为原始信道特征,m为目标信息量,r为信道半径,s为在一个周期内的通信数据量,i为信道变化特征,N_a为随机调频序列。

在对阻塞信道调频过程中,相关误码率的计算公式为:

P_{i} = \frac{N_{a} - E}{N_{a}} P_{G} + \frac{E}{N_{a}}

(5)

式中,P_i为误码率,P_G为原始SDM算法的误码数据。

在配电网自动化通信中,不同信道的误码率不一致,对误码率降低之前获取其平均值,计算公式为:

P = \frac{1}{L} \overset{L}{\sum_{i = 1}} P_{i} \approx P_{G} + P_{B} [\frac{E}{N_{a}} + \frac{L}{2} (r - \frac{E (r + s)}{N_{a}})]

(6)

式中,P为传输误码率均值,L为信道的长度特征,P_B为改进SDM后的误码数据。

本研究依照SDM算法对误码数据进行调制,打通阻塞信道,通过数据传递方式推动,实现信道数据的规则传输,计算公式为:

E (B) = \overset{N_{a}}{\sum_{i - 0}} (N_{a} - i) (\begin{array}{l} N \\ i \end{array}) {(1 - Q)}^{i} Q^{N - i}

(7)

式中,B为配电网传输时调制后的输出量,N为改进算法后的信道数量,Q为有效输出量。

改进后的SDM算法能够按照误码率实现对阻塞数据的排队化打通,让信道实现高效率的数据传输,在配电自动化物联网内,得到的数据传输特征计算公式为:

\{\begin{array}{l} R [M_{0}] \approx 1 - P_{j} [T (1 - a L_{j})] + P_{j} {[1 - a (L + L_{f})]} \\ T = Q N_{a} - [Q N_{a} - E (B)] \end{array}

(8)

式中,R为打通阻塞后的数据传输量,P_j为改进SDM后的误码率,T为算法数据传输效率变化特征,a为传输速度变化特征,L_j为变化的信道长度,L_f为信道变化宽度。

综上,改进后的SDM算法能够对阻塞信道进行处理,从而减小误码率,提升传输速度,提高了配电数据的传输效率,实现了对阻塞信道的实时处理。

4 系统功能实现与实验

为了验证本研究设计的通信策略可靠性,将本通信网络传输速度设置为30 MB/s,搭建现场实验环境进行测试。实验环境为:半双工总线采用RS485型、CPU采用Intel i8 9600KF、微机配置为64 GB+256 GB内存,32位MSP430芯片仿真采用Proteus 8.6仿真、误差仿真则使用MATLAB 2019版本、SPECTRE软件采用INSPECTRE V1.1、VERILOG-XL软件采用VERILOG-XL-641i版本。

本次实验对系统内回路电压输电线路关口数据实行统计,整理实验记录,后续进行分类汇总,实验环境如图7所示。

图7 实验环境

Fig. 7 Test environment

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本研究将所设计系统在某地区配电网中心进行实验,获取一个周期的传输数据如表1所列。

表1

表1 实验数据表

Table 1 Experimental data table

业务	时延/s	节点流量	节点数量		总流量/(Mbit/s)
业务	时延/s	节点流量	110 kV 变电站	35 kV 变电站	110 kV 变电站	35 kV 变电站
纵联网络保护	<0.1	64kbit~ 1Mbit	60	30	60	30
高级配电自动化	<0.5	30kbit/s	300	150	9	4.5
DER接入控制	<1	5kbit/s~ 1Mbit/s	16	8	1	0.5
负荷管理	<60	<5kbit/s	200	100	1	0.5
其他业务	<60	30Mbit/s	6	3	180	90

为本系统在某一时段的测试数据,此表中,能够清楚地看到配电网各个节点的网速情况。下面将本系统与DS-CDMA系统、TDCS从数据量、通信速度及误码率3方面进行对比。配电网自动化实验对比数据如表2所列。

表2 对比数据

Table 2 Comparison data table

通信系统	数据量 /TB	通信速度 /MB·s^-1	误码率 /%
本系统	48	10.0	0.54
DS-CDMA系统	42	6.0	1.17
TDCS	34	3.7	1.87

DS-CDMA系统是一种直序码分多址系统(Direct Sequence Code Division Multiple Access System),是一种无线通信技术,主要用于多用户在相同频率带宽上进行同时通信。每个用户的信息用唯一的扩频码进行编码,以实现数据的并行传输。TDCS(Time Division Code Switching)是一种时分码分切换技术,是一种用于无线通信系统的调度策略。通过将资源(频率、时间和码片)进行动态切换和分配实现不同用户之间的数据传输。由表2可知,本研究在数据传输和误码处理中,具有较大优势。系统迭代次数误差实验统计图如图8所示。

图8 系统测试仿真图

Fig. 8 System test simulation diagram

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由图8可知,本通信系统在工作中的误差率和浮动率都较低,表明本系统具有稳定和高效率的特点,在运行中能够有效面对诸多挑战。

统计到的各通信链路的平均时延如图9所示。

图9 通信链路平均时延

Fig. 9 Average communication link delay

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分析实验结果可知,该研究方法优化后的通信链路的平均时延较低,整体在40 ms以下,参考文献[4]方法优化后的通信链路平均时延最大超过50 ms。参考文献[4]方法中1号、5号、8号通信链路的负载较大,数据传输时延在30 ms以上,均衡程度较低,4号链路的平均时延最低为16.5 ms。

该研究方法在优化时能够考虑其他链路负载情况,不会影响通信网络总体负载均衡度,其中1号链路平均时延最高为37.5 ms,5号、7号、9号和10号通信链路的平均时延在20 ms以下,7号链路的时延最低为11.2 ms。

5 总结与展望

本文围绕配电自动化的通信策略展开,设计一个配电自动化通信网络的实时监测系统,为配电网做好网络环境检测。引入云边协同方式和D2D模块对配电自动化设备之间通信结构进行改进,保证配电网内外网络环境的稳定和适度,然后对SDM进行改进,也能够做到数据的实时上传,提高资源利用率。但是本研究仍有不足之处,系统需要在各个时间段都有工作人员值班,以免出现预想之外的情况或者其他维修情况,在后续的研究中还需要改进。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序

[1]	李慧. 基于配电物联网的通信组网及数据处理技术研究[J]. 自动化技术与应用, 2022, 41(12):112-115,119. LI H. Research on Communication Networking and Data Processing Technology Based on Distribution Internet of Things[J]. Automation Technology and Application, 2022, 41(12):112-115,119. (in Chinese) 本文引用 [1]

[2]	高僮, 赵忠海. 无线窄带数据通信技术在配电自动化系统中的应用[J]. 集成电路应用, 2022, 39(12):130-131. GAO T, ZHAO ZH H. Application of Wireless Narrowband Data Communication Technology in Distribution Automation Systems[J]. Integrated Circuit Applications, 2022, 39(12):130-131. (in Chinese) 本文引用 [1]

[3]	张琼. 基于EPON技术的配网自动化通信方案的构建思路[J]. 电子元器件与信息技术, 2022, 6(6):130-132. ZHANG Q. Construction ideas for distribution network automation communication solutions based on EPON technology[J]. Electronic Components and Information Technology, 2022, 6(6):130-132. (in Chinese) 本文引用 [1]

[4]	ALCATEL LUCENT. Patent Issued for Method,a Server and a Client Providing Secured Communication in a Power Distribution Communication Network (USPTO 9923903)[J]. Telecommunications Weekly, 2018. 本文引用 [3]

[5]	杨小莲, 卞蓓蕾, 张烨华, 等. 新型配电系统智能终端分布式控制通信方案[J]. 全球能源互联网, 2022, 5(3):282-289. YANG X L, BIAN B L, ZHANG Y H, et al. Distributed control communication scheme for intelligent terminals of new distribution system[J]. Global Energy Internet, 2022, 5(3):282-289. (in Chinese) 本文引用 [1]

[6]

盛仕昌, 刘周峰, 倪杰, 等. 配电终端通信网架构及电能质量智能感知技术研究[J]. 电力信息与通信技术, 2021, 19(12):1-8.

SHENG

SH CH

, LIU

ZH F

, NI

, et al. Research on the Architecture of Distribution Terminal Communication Network and Intelligent Perception Technology of Power Quality[J]. Power Information and Communication Technology, 2021, 19(12):1-8. (in Chinese)

本文引用 [1]

[7]	党燕. 基于物联网技术的光缆通信管理系统研究[J]. 电脑知识与技术, 2021, 17(8):39-40. DANG Y. Research on Optical Cable Communication Management System Based on Internet of Things Technology[J]. Computer Knowledge and Technology, 2021, 17(8):39-40. (in Chinese) 本文引用 [1]

[8]	王恩伟, 王林波, 杨凤生, 等. 配电自动化通信系统中的混合通信组网方案[J]. 自动化与仪器仪表, 2021(1):203-207. WANG EN W, WANG L B, YANG F SH, et al. Hybrid Communication Networking Scheme in Distribution Automation Communication System[J]. Automation and Instrumentation, 2021(1):203-207. (in Chinese) 本文引用 [1]

[9]	王建明. 配电自动化通信系统研究[J]. 技术与市场, 2020, 27(12):120-121. WANG J M. Research on Distribution Automation Communication System[J]. Technology and Market, 2020, 27(12):120-121. (in Chinese) 本文引用 [1]

[10]	林丹, 刘前进, 曾广璇, 等. 配电网信息物理系统可靠性的精细化建模与评估[J]. 电力系统自动化, 2021, 45(3):92-101. LIN D, LIU Q J, ZENG G X, et al. Fine modeling and evaluation of the reliability of distribution network information physical systems[J]. Power System Automation, 2021, 45(3):92-101. (in Chinese) 本文引用 [1]

[11]	ROSHANI SAEED, YAHYA SALAH I, MEZAAL YAQEEN SABAH, et al. A Compact Filtering Coupler with Unwanted Harmonic Rejection Using LC Composite Lines for Communication Systems Applications[J]. Systems, 2022, 11(1). 本文引用 [1]

[12]	王建波, 张烁, 曲思衡, 等. 基于故障影响的配电光通信网关键部件集合分析[J]. 供用电, 2020, 37(5):42-49. WANG J B, ZHANG SH, QU S H, et al. Analysis of Key Components of Distribution Optical Communication Network Based on Fault Effects[J]. Power Supply and Consumption, 2020, 37(5):42-49. (in Chinese) 本文引用 [1]

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收稿日期	出版日期
2023-12-11	2024-05-01
发布日期
2024-05-13

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