基于粒子群算法的高压电缆通道大数据监测系统设计

刘 春，邵必飞，刘 滨，苟 军

（国网兰州供电公司，甘肃兰州 730000）

电缆通道管理水平的高低，不仅直接影响到电缆的安全运行、用户的用电安全，还直接影响到电缆周围行人、单位和个人的生命财产安全。为此，需要一套能够实现对电力电缆通道环境进行监测与管理的系统[1]。

目前传输网络中还存在着很多不足，当传输线越来越密集时，电缆通道的覆盖率和通过率也越来越高。很多传输线需要通过复杂的地形、复杂的网格结构和复杂的传输线，这给人工检测电路带来了巨大的挑战，电气设备及人工检测方法安全风险较大，检测效率较低，突发事件时往往无法适应环境变化；且高压电缆具有通道监测指标繁杂及电网输电电缆较长的特性，整体覆盖范围广，不同季节不同继电段故障率检测指标阈值不同，其监测数据量也随之增多，存在冗余的、非结构化的大数据[2-4]。

针对这一问题，提出了一种基于粒子群算法的高压电缆通道大数据监测系统。

1 系统硬件结构设计

电缆通道环境监测系统主要包括高压电缆通道的防盗、防火、防爆，为了实现电缆通道的全过程实时监测，实时获取电缆通道的状态数据[5]，将监测系统分为3 层：信息采集层、通信编码层和信息处理展示层，如图2 所示。

由图1 可知，信息采集层包括电力电缆通道中所有需要进行监测的传感器设备。传感器主要包括电缆沟传感器、湿度传感器、温度传感器、主干电缆接头的温度传感器、易燃气体传感器、有毒有害气体传感器、明火传感器、烟雾传感器等[6-7]。

图1 监测系统总体结构图

通信编码层包括嵌入式通信服务器，输入输出通信模块。按照既定的规则对模拟信号和切换信号进行编码，并按照CAN 总线协议将信号发送到上位通信计算机。主机采用LPC2292 工业级单片机控制，支持10 M 以太网络(工业级)、CAN 通信、A/D 转换、电子盘等CAN 协议[8-10]。

信息处理展示层：按照GIS 的要求，数据以GIS逻辑、信息存储、信息通道等形式呈现给各级管理人员。这一层包括数据库服务器、GIS 系统、应用服务器、管理机。

1.1 嵌入式上位机

引入CAN 现场总线，当CAN 总线输入模块将采集的敏感数据通过CAN 总线传输到上位机的CAN缓冲区[11]。该系统采用嵌入式主机，将传感器采集到的数据转换成可用格式，并按照一定的数据结构进行封装框定[12]。现场传感器数据的实时显示，实现了人机交互。通道管理器可以观察和设置每台下位机的CAN 总线输入模块和传感器的开关状态，还可以设置下位机的IP 地址[13]。

当IP 链路畅通时，嵌入式主机必须及时将传感器数据包发送到通信服务器。如果IP 连接被阻止，接收到的数据将被暂时存储到主机中[14]。在IP 链路阻塞解除后，向中央通信服务器发送临时数据，当IP通信链路短时中断时，监测数据不会丢失。

1.2 监测控制器

下位计算机通过CAN 总线接收现场采集到的数据，当IP 链路被解除阻塞时，数据打包后通过以太网发送给服务器；当IP 链路被解除阻塞时，数据临时存储在上位机的电子磁盘上；同时，监控控制器具有人机交互功能，上位机的系统参数必须通过键盘配置[15]。因为未来的系统升级可能会产生大量代码，所以添加NOR Flash 是为了进行扩展。监测控制器的硬件架构如图2 所示。

图2 监测控制器硬件架构

控制器LPC2292 有4 组输入功率，由于主机不需要加载功能，因此在设计时没有将数字电源与模拟电源分开。另外，LCD 和NIC 芯片需要5 V 电源，所以最后阶段只需要3 组电源[16]。

选用Sipex 半导体SPX1117，晶片输出电压可调，可选择多种输出，完全符合系统要求。SP708S芯片进行复位。信号灯NRST 连接LPC2292 的复位引脚，JTAG 接口电路连接信号ntrst，信号ntrst 连接LPC2292，信号ntrst连接系统。

在系统调试阶段，采用了ARM 公司推荐的20pinJTAG 调试界面。值得注意的是，LPC2292 的rtck 引脚需要连接一个下拉电阻，这样LPC2292 内部的JTAG 接口可以打开，并且可以进行JTAG 模拟调试。

1.3 CAN接口电路设计

基于LPC2292 的CAN 控制模块和CTM82_SOD对CAN 收发器的引脚隔离功能，图3 中显示了CAN接口电路的设计。CTM82_RXD 和TXD 分别与CAN控制器LPC2292 的RD2 和TD2 相连；下位机与上位机具有相同的CAN 接口。母线两端连接一个120 Ω的端子电阻，CAN 接口电路如图3 所示。

图3 CAN接口电路

CTM8250D 是一款具有隔离功能的CAN 控制芯片。该芯片集成了所有必要的CAN 隔离和CAN 收发设备，并以不到3 cm3的面积将其集成到芯片中，大大简化了硬件电路设计。其主要功能是将CAN控制器中的逻辑级转换成CAN 总线上的差分级。晶片亦有DC2500V 隔离功能，符合ISO 11898 标准。可与任意CAN 协议控制器相连，实现CAN 节点的发送、接收和隔离功能。

2 系统软件部分设计

粒子群优化算法是一种基于群体行为的进化全局优化算法，其基本思想是以“粒子”为基础，在搜索空间对优化问题进行求解。每个粒子都有一个速度、距离和方向来确定其运动方向，且所有粒子都遵循当前最优粒子的搜索过程。都使用相同的适应度函数，在每个迭代过程中，粒子会找到两个“极值”，即单个极值和全局极值，获取粒子自身最优解和整个种群的最优解。

2.1 基于粒子群算法异常大数据提取

在粒子群算法中，每个粒子都是根据每轮计算后得到的现有速度Vi和位置Xi，计算公式为：

Step1：对式（1）、（2）中涉及的参数进行初始化处理；

Step2：计算适应度；

Step3：按照Step2 得到的值，首先是和历史上的最佳点进行比较，选取最佳点，确定当前的最佳点。然后用当前粒子的位置和速度来取代原来的最佳值；

Step4：在单粒优化之后，对结果进行对比，然后进行优化。由此就会得到当前的全局最优值，并与历史值相比较，进行优化置换；

Step5：按照式（1）、（2）继续计算下一轮，得到新的位置值和速度值；

Step6：满足终止条件，就可获得最佳解。否则，则返回Step2。

2.2 异常大数据监测

根据异常大数据提取结果，计算高压电缆通道正常数据量，计算公式为：

式（3）中，m1为高压电缆通道日数据与同地区同类通道的数据匹配度；m2为高压电缆通道日数据与历史通道数据匹配度；根据上述两个匹配度，确定偏好度ω1和ω2，由此得到最终高压电缆通道正常数据量η。

高压电缆通道可根据对电缆通道数据通过状况评估来设置高压电缆通道数据量正常值的报警阈值λ，当高压电缆通道监测到的正常数据量η大于报警阈值λ时，则说明该通道传输的数据正常；反之，则异常，说明高压电缆通道出现异常数据。

3 实 验

为了对基于粒子群算法的高压电缆通道大数据监测系统设计合理性进行验证，对其进行仿真实验。

3.1 实验环境

高压电缆导体结构如图4 所示。

图4 高压电缆导体结构

设置高压电缆通道处于两种环境下正常工作，其中环境1 风力较大；环境2 风力较小。

3.2 实验结果与分析

3.2.1 环境1

在环境1 下，大数据监测波形如图5 所示。

图5 环境1下大数据监测波形

由图5 可知，在该环境下，受到风力影响，大数据监测波形变化幅度不具有规律性，尤其在监测时间为0～14 min 内，上下波动幅度较大，由此说明在该时间段内受到风力影响较大。

3.2.2 环境2

在环境2 下，大数据监测波形如图6 所示。

图6 环境2下大数据监测波形

由图6 可知，在该环境下，受到风力影响较小，大数据监测波动与环境1不一致，尤其在0～1/16～18 min内，上下波动幅度较大，由此说明在该时间段内受到风力影响较小。

通过上述分析结果可知，对大数据监测时间0～1/16～18 min 的大数据监测情况分析，分别使用基于改进支持向量机和专家系统、结合和声搜索算法和最佳路径森林分类系统和基于粒子群算法监测系统的监测精准度进行对比分析，结果如表1 所示。

由表1 可知，基于改进支持向量机和专家系统监测精度最低为0.53，最高为0.62；使用结合和声搜索算法和最佳路径森林分类系统监测精度最低为0.60，最高为0.71；基于粒子群算法监测系统最低为0.96，最高为0.98。

表1 3种系统大数据监测精准度对比分析

4 结束语

通过嵌入式以太网和CAN 现场总线的结合，实现了对高压电缆通道监测数据的大数据控制和传输。利用微粒群算法对异常数据进行提取，实现了对异常数据的精确监控。实验结果表明，该方法准确有效，为异常大数据的检测提供了一种新的数据分析方法。