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摘要：输配电杆塔常处于复杂多变的自然环境中，易受到风雨侵蚀、地质变化和极端天气的影响，导致杆塔发生倾斜、倒塌等安全事故。根据现代电力系统的远程监测需求，综合监测节点所处的地理条件、环境特性、通信成本等因素，设计一种低功耗、低成本、智能化的杆塔监测系统，通过集成惯性传感器、温湿度传感器、风速风向传感器、位置传感器等，融合远距离无线自组网技术，以及构建数据分析平台，实现对输配电杆塔的实时监测、智能检测与预警管理，有效提升了电力系统的可靠性和安全性。测试表明，该系统运行稳定，能够实时采集、传输、显示、查询杆塔监测参数，通信网络丢包率小于5%,网络覆盖可达10 km,由30个节点组成的LoRa Mesh网络，其端到端通信延迟小于120 s。与现有的塔监测系统相比，所提方案具有高可靠性和长期监测的优点，适用于偏远山区的输配电线路监测。
关键词：输配电杆塔监测；LoRa Mesh;数据分析；预警管理；传感器
0引言
随着全球能源需求的不断增长，电力系统的稳定运行成为了现代社会发展的重要保障。输配电杆塔作为电力系统的重要组成部分，承担着电能传输的关键任务。然而，由于自然环境和气候条件的复杂多变，加之杆塔自身结构的特点，其稳定性和安全性面临着严峻挑战。一旦发生杆塔倒塌等事故，不仅会导致电力供应中断，还可能引发连锁反应，对国民经济和人民生活造成严重影响。因此，开发一种智能、高效、可靠的输配电杆塔监测系统，对于保障电网安全、提升电力系统运维水平具有重要意义。
近年来，国内外在电力杆塔监测领域取得了一系列研究成果。文献[1-2]将智能倾斜监测技术应用于杆塔倾斜监测中，实现实时动态远程监测，提高了管理人员对杆塔状态的掌握能力，有助于提早发现并处理故障隐患。文献[3]基于惯性传感器和加速度计，通过多传感器协同检测与校正算法，实现杆塔倾斜和基础状态的实时监测，提高了测量精度，降低了成本和功耗。文献[4]利用深度学习结合有限元模拟风致振动响应数据，进行塔脚位移监测，提高了识别准确率和收敛速度，减少了因塔脚位移导致的事故。文献[5-6]利用北斗卫星定位和多维监测技术，实现对输电杆塔倾斜的实时监测和预警，提高了监测精度，适用于无人区和地质灾害区域。文献[7]基于三轴MEMS加速度计，通过改进滤波算法，提高倾斜测量精度，保证了测量精确性和实时性，同时降低了功耗。文献[8]设计基于惯性传感器的倾斜角度实时监测装置，采用互补滤波算法进行综合计算，测量精度较高，满足在线监测需求。文献[9-10]采用多传感器融合技术，结合Kalman滤波，实现5G共享输电杆塔倾斜监测，提高了监测精度，减少了误差。未来的研究方向将聚集于：复杂环境下的长期稳定性研究、低成本高效能监测技术、大数据与人工智能融合、监测技术标准化与互操作性。文献[11-15]基于无线传感网络和窄带物联网络设计了几种输电线路在线监测方案，具有可靠性、低成本以及长期监测的优点，适用于山区的巡检监测。
本文面向输配电杆塔设计一种智能监测系统，通过传感器采集杆塔相关的监测数据，基于低功耗无线组网技术LoRa Mesh及窄带物联网技术NB-IoT进行数据传输，利用大数据分析及深度学习算法进行状态评估，从而实现对输配电杆塔的实时监测、数据处理与预警管理，及时发现潜在的安全问题，并采取相应的解决措施。
1系统总体设计
1.1系统架构
系统采用模块化、层次化的设计思路，构建了4层架构体系，包括数据采集层、融合传输层、平台服务层和业务应用层。这种设计不仅可以提高系统的可扩展性和可维护性，还使得层间的功能划分更加明确，便于后续的维护和升级。总体系统构架如图1所示。
(1)数据采集层，负责实时采集输配电杆塔的各种监测数据，集成了惯性传感器、温湿度传感器、风速风向传感器、位置传感器等。通过高精度的测量，可以实时获取杆塔的倾斜角度、环境温湿度、风速风向及位置等监测数据。
(2)融合传输层，负责将采集层获取的传感数据传输至平台服务层。为了适应偏远地区输配电线路杆塔的通信需求，节点采用LoRa作为无线传输方式，以其低功耗、长距离、抗干扰等优势，实现在复杂环境中数据的可靠传输。通过部署LoRa Mesh网络，将数据汇集后通过网关的NB-IoT模块上传至监测服务平台，实现数据的远程传输和集中管理。
(3)平台服务层，负责接收并处理来自传输层的数据。该层部署了高性能的数据处理服务器，利用大数据和人工智能算法对监测数据进行智能分析，识别杆塔的运行状态。通过实时评估杆塔的倾斜角度、环境温湿度、振动频率等因素，及时检测潜在安全隐患，为监测预警和管理提供决策依据。
(4)业务应用层，为工作人员提供直观、易用的交互功能和数据可视化。通过Web、App及微信小程序等平台，用户可以实时查看杆塔的状态信息、位置信息、历史数据以及业务报告。同时，集成了预警管理和系统设置功能，能自动向运维人员发送预警信息，以及时处理杆塔异常。
1.2系统可靠性
杆塔监测节点需安装在户外环境，且数量较多，为了确保其稳定运行，可通过冗余设计、错误检测和恢复机制等策略，提高系统的容错能力和自我恢复能力。在数据采集层，系统采取独立的周期性上报策略，配合电源管理实现能耗的精准控制。在融合传输层，采用LoRa Mesh进行自组网，当某个节点出现故障时，相邻节点能够自动修复网络路由，确保数据的可靠传输。在采集和传输层，采用硬件异常检测机制，当节点在设定时间内无响应，系统将会自动重启并恢复运行，无需人工介入。同时，在平台服务和业务应用层，部署相应的错误检测和恢复机制，使之能在异常出现时自动进行恢复，保障服务的正常运行。此外，监测节点的外壳采用了特定的三防设计和接口设计，以适应在不同气候环境下的持续运行。
系统总体设计是确保系统高效、稳定运行的核心，通过系统架构的精细规划、硬件的合理选型配置，以及高效的软件设计，实现了对输配电杆塔状态的全面监测与实时管理。
2硬件选型与配置
传感器作为监测系统的前端设备，其性能直接影响数据采集的准确性和可靠性。在输配电线路杆塔监测系统中，需要采集的数据包括杆塔的倾斜角度、环境温度、湿度以及风速风向等。因此，传感器的选择需要综合考虑测量范围、精度、稳定性、功耗以及成本等因素。硬件设计如图2所示。
2.1传感器选型
(1)惯性传感器。选用一款高性能、低功耗的9轴惯性测量单元ICM-20948,它集成了三轴陀螺仪、三轴加速计、三轴磁力计以及数字运动处理器，用于测试杆塔的倾斜角度和偏转角度。陀螺仪的量程宽达±2 000(°)/s,加速度计的量程宽达±16 g,磁力计的量程宽达±4 900μT,均为16位分辨率。数字运动处理器支持超低功耗运行和背景校准。支持I2C接口，最高速度可达400 kHz。
(2)温湿度传感器。选用一款高精度、高可靠性的数字温湿度传感器SHT30,它集成了电容式测湿元件和能隙式测温元件，在广泛的温湿度范围内保持高精度测量。在10%RH~90%RH的湿度范围内误差仅为±2%RH;在0~65℃的温度范围内误差仅为±0.2℃。具有内部自动校准、低功耗、快速响应、抗干扰能力强等特点，支持I2C接口进行数字信号输出。
(3)风速风向传感器。选用三杯机械式风速传感器和机械式风向传感器。当风杯受水平风力作用而旋转时，通过活轴转杯在狭缝光耦中的转动输出频率信号，该信号随风速的增大而线性增加；当风向标随风向旋转时，带动光电编码器旋转，从而产生变化的光电信号输出。风速测量范围通常可达零至几十米／秒，风向测量范围为0°~360°,支持RS485接口输出。
(4)位置传感器。选用一款中科微的高性能全星座定位导航模块ATGM336H,支持B DS/GPS/GLONASS/GALILEO/QZSS等多种卫星导航系统，可以实现任意组合的多系统联合定位，具有高灵敏度、低功耗、低成本的特点，可以快速获取卫星信号，提供高达10 Hz的位置刷新速率，并能在较弱的GPS信号环境下保持高精度。
(5)倾斜触发开关。选用一种基于倾斜角度变化来控制电路开关状态的传感器装置，具有较高的灵敏度、稳定性及耐用性。其工作原理主要依赖于内部金属球或滑块的运动，当设备或物体发生倾斜时，这些金属球或滑块会因重力作用而移动，从而改变电路的开闭状态。系统选用的触发角度为10°,可以输出开关信号。
2.2单片机选型
系统选用一款安全稳定、低功耗、低成本的国产物联网芯片ESP32-C3。它集成了2.4 GHz WiFi和BluetoothLE无线通信功能，拥有丰富的外设接口和先进的电源管理机制，为物联网(IoT)产品提供了行业领先的射频性能、完善的安全机制和丰富的内存资源。搭载RISC-V 32位单核处理器，主频高达160 MHz;内置400 KB SRAM,最大支持16 MB的Flash,包含22个GPIO口、3个SPI、2个UART、1个I2C、2个54位通用定时器、3个数字看门狗定时器、1个52位系统定时器，提供4种功耗模式：Active、Modem-sleep、Light-sleep、Deep-sleep,其中Deep-sleep模式下功耗低至5μA;支持AES-128/256、SHA、RSA等数字签名等算法。
2.3传输模块
(1)LoRa模块。选用一款专为远距离、低功耗无线通信设计的LoRa无线收发器SX1278,它采用了先进的扩频调制技术，在保持低功耗的同时实现长距离、高可靠性的数据传输。其工作频率范围为410~441 MHz,最大发射功率可达+20 dBm,接收灵敏度高达-148 dBm,采用了扩频调制技术和前向纠错编码技术，有效抵抗多径传播、多普勒效应等干扰因素的影响。在睡眠模式下，其功耗可以低至几微安级别，支持SPI接口，提供CRC校验、数据包过滤、自动重传等功能。
(2)NB-IoT模块。选用一款工业级高性能的NB-IoT通信模组HLK-N10,它采用了低功耗广域网技术，具备低成本、低功耗、广覆盖和大规模连接等优势。通过集成NB-IoT通信协议栈，该模块支持串行接口，实现了物联网设备与NB-IoT网络之间的无缝通信，确保了数据的可靠传输和设备与云端服务器之间的顺畅通信。
2.4其他模块
(1)太阳能板＋锂电池。选用高效率、稳定性强的5 V单晶太阳能光伏发电板，转换效率可达20%,负责将太阳能转化为电能，及时为设备提供足够的储能补给；选用高性能的18650锂电池(3.7 V,26 000 mW·h)作为储能设备，负责存储太阳能板产生的电能。
(2)电源管理。选用小功率、低功耗MOS管作为开关电路的核心，独立管理每个传感器模块的供电，在模块不工作时完全断开电源，有效实现深度节能。同时，电源模块具备过充保护、过放保护等功能，确保锂电池的安全使用。通过对传感器节点的精准电源管理，配合MCU的睡眠模式，有效降低采集节点的能耗，确保长时间的稳定工作。
(3)滤波电路。主要用于消除信号干扰，提高数据传输的准确性和稳定性。在PCB设计中采用上下两层走线，避免平行布局以减少阻抗不连续和信号反射问题；在信号线上串接适当的滤波电容和电感，以滤除高频噪声和干扰信号。
3软件系统设计
3.1数据采集模块
该模块通过编写单片机程序实现对传感器节点的电源控制和数据采集功能，设计时采用了事件驱动和任务轮询相结合的方式来实现数据读取流程。通过调用ICM-20948的DMP功能，实现对杆塔倾斜和偏转角度的测量；通过I2C接口配置SHT30,实现对环境温度和湿度的测量；通过RS485接口读取风速风向传感器的数据；通过串行接口配置ATGM336H,读取杆塔的位置信息；通过中断系统实时处理倾斜感应传感器的开关信号，当杆塔倾斜超过10°时，系统将自动触发异常处理机制并及时上报服务平台。
3.2数据传输模块
节点模块基于实时操作系统和RadioLib通信库，设计了一套LoRa Mesh自组网协议库。它采用主动的距离向量路由协议来实现节点间的数据路由，提供路由协议、数据包处理、任务调度等功能，具有自主组网、分布式处理、低功耗运行及灵活性、可扩展性和兼容性等特点。利用自组织、自修复能力的LoRa Mesh组网方案，将监测杆塔节点连结成更加灵活、去中心化的网络拓扑，从而扩展网络覆盖，降低部署成本，提高网络的鲁棒性和可靠性。
为了实现高效的任务调度和数据包处理，LoRa Mesh库设计了多个并发执行的任务，并通过队列机制实现任务间的通信和数据共享。其中，任务类型包括接收任务、发送任务、路由协议任务、消息处理任务和用户发送任务、用户接收任务。任务队列包括接收数据包队列、发送数据包队列和用户接收数据包队列。在路由协议的实现过程中，路由表的更新和维护过程包括路由消息广播、路由表项管理及最佳路径选择。数据包的处理机制包括：(1)数据包解析，节点接收信息后会解析包头以获取关键信息，根据消息类型的不同将数据包分发到相应的处理模块进行处理；(2)路由表更新，节点会根据消息中的路由表项更新自己的路由表，发生变化时，节点会重新计算到达目的节点的最佳路径；(3)数据包转发，节点会根据路由表选择最佳路径进行转发，如果目的节点是当前节点本身，则数据包将被传递到应用层进行处理。
网关模块采用了融合通信技术，一方面作为Mesh网络的一个节点，利用LoRa Mesh库与杆塔设备通讯，收集其状态信息及下发配置信息；另一方面通过NB-IoT模块，利用低功耗广域网络技术，基于蜂窝通信连接云端服务平台，实现数据的远程传输功能。
3.3平台服务模块
该模块是监测平台的核心部分，主要负责解析和处理来自网关模块的数据包，并提供监测相关服务。通过大数据技术和人工智能算法对数据进行深度分析，根据传感器信息准确评估杆塔的运行状态。例如，在倾斜监测方面，系统会结合历史数据和气象信息，根据惯性传感器采集到的三轴倾斜角度数据、加速度计数据、定位数据、温湿度传感器及风速、风向的数据来综合预估杆塔的倾斜状态。当检测到倾斜角度超出预设阈值时，系统会立即触发预警机制并发出相应的预警信息。此外，该模块实现了数据的存储和备份功能，能够将处理后的数据保存至数据库中以便后续分析和查询使用。
3.4数据可视模块
该模块通过QT、Web、微信小程序等方式实现数据的图形化展示和报告生成功能。用户可以通过直观易懂的图形化界面查看杆塔的实时状态信息、历史数据、预警信息和监测报告，及时了解潜在的安全隐患。同时，通过模块的交互功能，可以对监测系统进行远程的参数配置和固件升级等操作，保障系统的稳定运行。
4系统测试与分析
项目研究主要采用数据一致性测试、系统稳定性测试、通信可靠性测试以及异常情况模拟测试。数据一致性测试通过与标准设备的数据对比，验证传感器的准确性，基于实验室的静态测量误差如表1所示。系统稳定性测试是在不同天气条件下进行现场测试，以确保长期运行的稳定性，24 h内的实测误差如表2所示，30 d连续运行的平均误差如表3所示，电池电量维持在90%以上，系统稳定性良好。通信可靠性测试基于由30个节点组成的LoRa Mesh网络，每个节点每隔20 s向单网关发送105 B信息，数据包传输率达到100%,端到端延迟为120 s,在动态测试中，为了保持路由表的更新，需要频繁地发送路由消息，控制开销平均为35%,网络覆盖可达10 km;异常情况模拟测试通过人工干预模拟杆塔倾斜、位移等异常情况，验证系统响应速度和准确性。模拟杆塔倾斜5°,系统在10 s内检测到异常并发送告警信息，模拟杆塔位移0.5 m,系统在15 s内检测到位移并上报。
系统在实验室和现场测试中均展现出良好的性能。数据的准确性和系统的稳定性得到了验证。LoRa Mesh网络在大多数条件下都能保证数据的可靠传输。系统对异常情况的响应速度快，能够及时发出警报。
5结束语
本文设计的输配电线路杆塔监测系统，集成了物联网、大数据及人工智能技术，基于LoRa Mesh自组网，实现了对杆塔倾斜、温度、湿度、风速、风向等关键参数的实时监测与智能预警，大大降低了传统巡检方式的人力、物力成本，提高了杆塔监测的效率和准确性，增强了电力传输的安全性和可靠性。未来，随着智能电网的深入发展，系统将进一步优化升级，提升节点监测的精度与平台的智能化水平，融入可视化巡检，拓展更多应用场景，为电力系统的全面感知、智能分析和精准控制提供有力支持，推动电力行业向更高水平的智能化迈进。
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基于LoRa Mesh的输配电杆塔监测系统设计论文
人参与 2025-03-05 10:19:34 分类 : 理学 点这评论 作者：团论文网 来源：https://www.tuanlunwen.com/
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