基于TCP/IP协议与关联规则的电力监控系统多线程通信方法

2024-02-22 08:05吴鑫王树军曹帅王中伟
电气自动化 2024年1期
关键词:背景噪声谐波关联

吴鑫, 王树军, 曹帅, 王中伟

(中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司,辽宁 沈阳 110168)

0 引 言

采用多线程通信技术将电力监控系统的主监控站和各个辅监控站进行统一,使系统中各个调度平台数据相关联,实现电力监控系统综合式和闭环式管理。

文献[1]提出一种基于差分转换代码的电力监控系统通信方法,采集电力监控系统信号的源代码,采用傅里叶变换,因时频信道传输特点,存在误差概率过高导致后续通信效果差。文献[2]通过研究电力监控系统中的不确定性因素,作为切入点来建立多线程的通信模型,为获得更快的响应速度,过于依赖跟踪策略,算法局限性较大,实用价值不高。

综合上述问题,本文提出一种基于传输控制协议/网际协议(transmission control protocol/internet protocol, TCP/IP)与关联规则的电力监控系统多线程通信方法。

1 TCP/IP协议与关联规则下的多线程通信方法研究

1.1 电力监控系统通信模型

电力监控系统的通信服务离不开通信信道,在建立多线程通信模型前,为避免因信道影响导致的传输效率低下问题,先对不同因素导致的信道紊乱[3]、数据传输延迟、服务器压力以及不稳定问题进行分析,将此作为后续通信模型的约束条件[4],采用有效的质量优化策略,最大程度上提高通信效果。具体操作过程如下。

首先,假设:h(t)为网络通信模型在第t时刻下的最稳定状态函数[5];θi(t)为第i个电力信号源的偏移位置[6];T2为电力监控系统运作周期。由此,得到电力监控系统的运行函数h(t)为:

(1)

式中:ai为电力监控系统信号源;ξ(·)为系统阶跃函数;ejθi(t)为电力监控系统信号的平均偏移量。

若不考虑电力监控系统存在延迟偏移量,采用加权计算每个信号源的权重,即可得到在第t时刻下的最稳定状态函数h(t),表达公式为:

(2)

根据网络中信号的多普勒效应,若系统接收端收到的延时是T2整倍数,那么可得到稳定函数h(t)为:

(3)

式中:Ni为信息源个数;χi为通信路径的偏移值。

通过式(3)得到电力监控系统的信号接收模型,考虑数据传输过程中容易受到信道不均衡和干扰抑制影响,得到包容信号变化的传输模型Xm(t)为:

(4)

式中:In为通信信道中所能容纳的最大信号值;Si(t)为电力监控系统中第i个信号源的数据包;nm(t)为信道噪声;m为正数值。

上述过程详细分析了电力监控系统进行多线程通信传输时可能受到的误差影响,并给出了稳定传输模型。将求解值作为后续多线程通信的参照条件,降低可能出现的误差影响,提高通信精准度。

1.2 电力监控背景噪声滤波

本文采用小波重构法去除电力监控系统多线程通信时的背景噪声值。通常情况下,背景噪声在整个信号幅值上的动态过程可看作是一个稳态变化的信号突变过程,可采用功率谱密度函数Fn(f)进行表达。

(5)

式中:f为载波频率;α、β、δ分别为谐波、白噪声以及普通噪声系数。以某电力厂为例,采集以1个月为周期,其电力厂周围背景噪声系数的实时变化,具体如表1所示。

表1 背景噪声系数 单位:dB

背景噪声可采用自回归模型进行去噪,设电力监控系统的时间序列信号为x(k),k=0,1,2,…,K。该模型可用一个p阶的差分方程进行表示。

x(k)=α1x(k-1)+…+αpx(k-p)=w(k)

(6)

式中:w(k)为均值等于0的噪声方差值。将该方差值x(k)代入到噪声函数中,可表示为:

(7)

式中:A(z)为初始输入函数;Z-i为在p阶的差分方程下背景噪声的观测值。计算背景噪声值和正常噪声值间的差值,以该差值作为去噪标准,完成有效去噪。谐波信号可表示为:

f(x)=s1(τ)+s2(τ)=sl(τ)+
Asin(hwfτ)+Bcos(hwfτ)

(8)

式中:f(x)为谐波信号;s1(τ)为分离后的基波信号;s2(τ)为高次波信号;A为谐波信号的正弦转换sin(hwfτ)系数;B为谐波信号的余切转换cos(hwfτ)系数;wf为谐波权重;τ为时间;h为谐波带宽。

分离谐波步骤如下。

(2) 按照正常电力信号的线性波动原理,查找观测序列中不符合表达的信号值。

(3) 根据正常信号的噪声信号差值,设置去噪标准参数。

1.3 电力监控系统服务器端和客户端的通信

多线程的电力监控系统通信策略需重点考虑各个线程设备端的连通性,系统服务器和客服机的通信是依靠TCP/IP协议实现的,并结合关联规则将数据包在因特网上特征关联后进行传输。关联规则作为数据挖掘技术,可帮助电力监控系统在众多通信数据集中查找到相同特征项的信息包并进行关联,精准反映通信事物之间的内在关联性,实现统一通信与管理。根据每个数据包的特征形式,按照TCP的流式套接字采集客户需求,对每个客户需求都建立一个独立线程进行管理,降低队列内连接请求的数量,提高通信效率。

1.4 客户端和下层电力设备的通信

电力监控系统客户端和下层电力设备间的通信需要通过应用程序接口(application programming interface, API)函数来实现。用Windows提供一个API函数,将其作为通信数据包的接口,对系统下层的电力设备分别建立不同接收函数,使得电力监控系统下所有通信线程都能实现统一管理。

2 仿真试验

2.1 试验背景

为了验证本文多线程通信算法的有效性,采用配置为Intel 2.30-1230V2终端服务器作为测试设备,试验对象为某处电力工厂。电力工厂内部包含三种电子通信网络,在通信网络中引入134.05 GB的数据流量包,对电力监控系统和与其关联的设备进行同步通信,且电厂周围存在很多干扰因素。

为进一步验证通信算法的实用性,将其与文献[1]方法、文献[2]方法进行对比分析。仿真试验所需参数如表2所示。

表2 电力监控系统接入网络参数

2.2 电力监控系统多线程通信结果对比分析

采集电力监控系统源设备的传输信号,将其作为网络通信的码元信号,如图1所示,对其进行多线程通信。三种方法的试验结果如图2所示。

图1 电力监控系统码元信号

图2 三种方法通信结果

从图1可以看出:电力监控系统的码元信号即源设备信号,整体呈现较为平稳的波动趋势,在400~600 s、1 000~1 200 s以及1 400~1 600 s采样区间内信号属于不输出状态,说明在这个区段间电力监控系统的多线程通信输出信号量为0。

从图2可以看出,三种方法中本文方法的通信信号波频变化最为平稳,在0~2 000 s的采样区间内,未出现传输为0现象,整个传输过程信号变化较为稳定。

2.3 背景噪声去除效果对比分析

由于电力监控系统环境中存在过多背景噪声影响,噪声的去除效果也是验证通信能力的指标之一。三种方法的试验结果如图3~图6所示。

图3 含噪电力监控系统载波信号时域波形

图4 文献[1]方法去噪结果

图5 文献[2]方法去噪结果

图6 本文方法去噪结果

从图3~图6可以看出,本文方法去噪后的波形相比原始信号变化明显较为稳定,没有出现过高或过低的幅值变化。

3 结束语

本文提出了一种基于TCP/IP协议与关联规则的电力监控系统多线程通信方法,将通信失败率降到最低,且本文考虑到了背景噪声的影响,采用自回归算法对噪声实现了有效去除,在基础上再利用TCP/IP协议建立多线程通信程序,结合关联规则保证通信的稳定性和同步性。对比试验结果如下。

(1) 对电力监控系统源设备的传输信号多线程通信时,该方法的通信信号波频变化最为平稳,在0~2 000 s的采样区间内,未出现传输为0现象。

(2) 对背景噪声去噪后,波形相比原始信号变化明显较为稳定,没有出现过高或过低的幅值变化。

本文方法在三种方法中表现最好,对原始信号的保留效果较好且去噪能力很强,有较好应用前景。

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