基于M Q TT 关键技术的“国网芯”漏电智能监测技术研究 DOI :10.ki.1001-9944.2021.06.003
欧阳强，王承力，蔡光德，孙荣智，杨灵艺
(平高集团有限公司，平顶山467001)
摘要：传统国网芯漏电智能监测技术无法有效读取和发送漏电检测数据，导致传统技术的监测准确度偏低。提出基于MQTT 关键技术的国网芯漏电智能监测技术。由部署在检测点的检测装置获取漏电流大小信号数据，采用基于经验模式分解法去除电流信号噪声，提取电流信号特征，获取和原始数据最为接近的数据。利用MQTT 通信协议，建立MQTT 连接，读取、发送数据，实现漏电监测数据的实时通信。数据经服务器分析处理后，发送至智能监控终端，完成漏电智能监测。经测试，该技术可有效去除电流信号中的噪声，滤波去燥后电流频率点的谐波失真率均在0.64%以下，可极大程度保留原始信号中的特征，可准确监测电流大小分别为40mA ,60mA ,80mA 时的漏电故障，并且通信延时极小。 关键词:MQTT 关键技术；国网芯；漏电智能监测；经验模式分解；电流信号特征；滤波去燥中图分类号:U283
文献标识码:A
文章编号:1001⁃9944(2021)06⁃0012⁃05
Research on Intelligent Monitoring Technology of State Grid Core Leakage Based on MQTT
OUYANG Qiang ,WANG Cheng ⁃li ,CAI Guang ⁃de ,SUN Rong ⁃zhi ,YANG Ling ⁃yi
(Pinggao Group Co.,Ltd.,Pingdingshan 467001,China )
Abstract :The traditional intelligent monitoring technology of state grid core leakage detection cannot read and send the leakage detection data effectively ,which leads to the low monitoring accuracy of the traditional technology.An intelli ⁃gent monitoring technology based on the key technology of MQTT is proposed.The leakage current size signal data are
obtained by the detection device deployed at the detection point ,the current signal noise is removed by the empirical mode decomposition method ,the current signal characteristics are extracted ,and the data that is most close to the orig ⁃inal data are obtained.Using MQTT communication protocol ,MQTT connection is established ,data is read and sent ,and real ⁃time communication of leakage monitoring data is realized.After the data is analyzed and processed by the server ,it is sent to the int
elligent monitoring terminal to complete the intelligent monitoring of leakage.Test the technology can effectively remove the noise in the current signal ,the harmonic distortion rate of the current frequency point after filtering and drying is below 0.64%,can retain the characteristics of the original signal to a great extent ,can accurately monitor the current size of 40mA ,60mA ,80mA leakage fault ,and communication delay is very small.Key words :MQTT key technology ;state grid core ;leakage intelligent monitoring ;empirical mode decomposition ;current
signal characteristics ;filtering to dry
收稿日期:2021-03-05；修订日期:2021-05-18
作者简介：欧阳强(1979—)，男，硕士，工程师，研究方向为配网自动化技术等；王承力(1979—)，男，本科，工程师，研究方向
为配网自动化技术等；蔡光德(1977—)，男，本科，工程师，研究方向为配网自动化技术等；孙荣智(1978—)，男，硕士，工程师，研究方向为配网自动化技术、综合能源技术等；杨灵艺(1991—)，女，硕士，工程师，研究方向为配网自动化技术等。
漏电是电力设备使用过程中绝缘保护老化，绝缘层遭到破坏等原因导致电器设备外壳与市电火
线产生连接，并且与地面之间存在一定电位差，导
带芯人孔
snis872致的电流泄漏，即为漏电[1]。漏电的产生会造成多种
危害和影响，漏电电流数值过大会导致电无准备爆炸，引起短路事故、电气设备损坏，严重时会导致燃烧引起火灾，对人体造成极大影响，严重时会危及生命。据统计2020年1月~10月份中，全国消防救援队伍共接到火灾报警19.6万起，电气火灾占据整体的32.1%，其中较大火灾占56%，线路老化、短路、用电设备起火为主要原因[2]。因此，加强漏电
监测、控制危险发生是提升安全用电的主要方式。国网芯是一种用于电网的自主化芯片，是智能电网的支撑，共有5类9种，可用于输变电状态监测、用电信息采集、配电自动化等6个领域。MQTT 是一个基于客户端⁃服务器的消息发布/订阅传输协议，具备轻量、简单、开放以及容易实现的显著优势，即使在受限条件下依旧可较好地完成发布或者传输目的[3]。 基于保障用电安全，提升漏电监测实时性，文
献[4]和文献[5]中研究的基于物联网的漏电保护器监测技术和基于改进积分滤波电路的漏电检测技术，用于漏电监测，但是由于其在受限环境下会导致监测过程中通信延时相对较长。
因此，本文研究可在受限环境中准确完成漏电监测的基于MQTT 关键技术的国网芯漏电智能监测技术，用于国网芯漏电智能检测。
1
基于MQTT 关键技术的国网芯漏电智能监测
1.1国网芯漏电智能监测技术
国网芯漏电智能监测是以B 型漏电流检测方
法，依据高集成度芯片对电流实行在线监测和保护，通过无线通信传输采集监测点的漏电信息并传送至云端，利用智能监控终端，实现漏电监测[6]，监
测技术如图1所示。
漏电信息采集时获取到的是漏电流大小信号、环境温度等。漏电流的具体值由部署在检测点的检测装置获取，采用通信技术实现实时通信，并将获取的结果传送至数据服务器，服务器对该数据实行处理和分析后，将设备的实时状态发送至智能监控终端，完成漏电智能监测。
1.2基于经验模式分解的通信数据预处理
电力数据在采集过程中，受到环境、设备、采集设备故障等因素的影响，会导致采集的数据中包含一定的噪声，使数据质量降低，对于漏电的监测具有较大影响。
由于获取的原始电流信号是由每一阶固有模态式函数结合形成，所以为实现以固有模态式函数完成原始电流信号的动态特性的描述，采用经验模式分解方法对存在原始电流信号中的每一阶固有模态式函数实行分解处理[7]。将电流信号中与极大
和极小值存在关联的上下包络线均值采取反复去除处理，分解原始信号X (t )。分解公式为
X (t )=灶
j =1∑IMF j (t )+r n
(1)
式中:r n 表示电流信号平均趋势用残余函数；电流信号按照由大至小不同频段的内容为IMF j (t ),n =
1,2,…,n 。
在不同尺度上体现数据特征是经验模式分解
方法对含有噪声的电流数据的分解结果。其分解过程为一种可表示时空滤波过程的多分辨率分解过程，并且该时空滤波的度量是电流信号极值特征尺度[8]，表示电流信号内在模态特征的电流信号特征尺度可通过分解后的IMF 分量表示。因此，该方法的最终目的是去除噪声完成电流信号特征提取，得出和原始数据最为接近的数据。
电流信号中低频段中存在的信息较多，随着频段的增加，存在的信息量则减少，因此，采用低频段
IMF 分量对电流信号实行部分重建处理，则:
y ⎺k (t )=c
j =1∑IMF j (t )+r c (t ),k =1,2,…,n
(2)
式中:y ⎺(t )表示和原始数据最为接近的数据。根据该
公式可知：一定存在一个IMF 分量，使位于该分量后所产生噪声能量低于IMF 分量信号能量。通过搜索该IMF 分量索引值k=j s ，降低以该索引值为始点
的IMF 信号重建误差，是经验模式分解方法去除噪声的目的。基于此，采用连续均方误差准则实现该
图1漏电智能监测技术
Fig.1Intelligent leakage monitoring technology
用户、移动终端
服务器服务器服务器
通信技术
监测设备
监测设备
监测设备
监测点监测点监测点
目的，其误差准则公式为
CMSE (y ⎺k ,y ⎺k+1)=1L
L
i =1
∑y ⎺k (t i )-y ⎺k+1(t i )[]2
=
1L
L i =1
∑IMF k (t i )[]2
,k =1,2,…,n-1
(3)
式中:L 为电流信号的总长度。
结合公式(2)索引值的公式为
j s =arg min 1≤k ≤n -1
CMSE (y ⎺k ,y ⎺k+1)[]
(4)
喷粉流水线综上所述，基于连续均方差准则的经验模式分解去燥方法步骤如下:
(1)采用经验模式分解对原始数据实行分解处
理，获取IMF k (t i )和余项r n (t ),k =1,2,…,n 。
(2)y ⎺k (t )的求解通过公式(2)完成,k =1,2,…,
n -1。
(3)CMSE (y ⎺k ,y ⎺k+1)的求解通过公式(3)完成,k =1,2,…,n -1。
(4)索引值的求解通过公式(4)实现。
(5)为获取去除噪声后的电流信号，需进行信号重构，其通过公式(2)完成。
1.3基于MQTT 关键技术的数据通信
MQTT 为一种在传输控制协议/网际协议(TCP/
IP )上构建使用的通信协议，向连接的远程设备提供
实时可靠的消息服务，且可在极小的协议交换、代码数量很少且受限环境下实现[9]。MQTT 通信时一对多的消息发布的实现是通过发布/订阅消息模式完成，因此，将其用于国网芯漏电监测通信。在国网芯漏电监测过程中，监控设备在网络异常或者故障情况下出现的连接中断现象，可通过MQTT 协议实现重新连接。信息交互的实现是基于MQTT 消息代理者完成，实现不同服务的解耦。1.3.1
MQTT 通信协议的特点
实现传感器和服务器之间的通信是物联网领域中的核心研究问题,MQTT 通信协议可在所有平台使用以及连接物联网终端的全部设备[10]。其具备
如此强大优势，是由于其具备以下特点:
(1)订阅/发布模式：通过代理服务器的作用，高
度解耦该模式下发布者与订阅者之间的关联性，客户端之间在不需要直接联系的条件下，实现一对
一、一对多以及多对多的双向流通信[11]。
(2)消息格式精简：二进制格式为MQTT 数据
包的实现格式，不存在应用消息头，采用最低2字
节作为固定报头，以此使网络流量的降低最大化[12]。并且支持十几种类型存在差异的消息，报文类型可在实际使用过程中，结合需求进行选择。
(3)心跳和遗嘱机制：实现MQTT 客户端和服
务端的长时间连接，可利用发送报文实现，并且对
心跳时间进行设置[13]。当客户端出现网络故障时，遗
嘱机制可在不损失消息的情况下实现MQTT 通信
的自动愈合连接，无需刷新等待。
(4)提升消息服务质量:MQTT 协议可提供3种
不同的消息服务质量等级，分别是QOS0,QOS1,
QOS2，三个等级完成消息质量分别为：最多只能够
保证一次不确定是否达到的消息发送；可以发送超过一次的信息并且在信息没有到达前可以反复发送；只能够发送一次保证达到且消息不丢失的消息[14]。固定报文的第1字节中，同时存在该服务等级
以及Message Type 消息类型，用于实现不同服务质量的需求。
综上所述，轻量化MQTT 通信协议，可实现更佳的消息传输。因此，将其用于漏电检测过程中的通信。1.3.2
基于MQTT 关键技术的通信实现
漏电监测中，电流信号采集传感器即为发布
者，物联网平台为消息代理，移动智能终端设备为订阅者，则基于MQTT 订阅/发布关键技术的通信模式如图2所示。
MQTT 协议通过建立MQTT 连接完成数据读
取，发送间隔时间为3min ，发送的内容为包含电流数据及状态信息等MQTT 报文[15]
,MQTT 连接流程
如图3所示。
图2通信示意图
Fig.2Schematic diagram of communication
发布者
监测设备
监测设备
监测设备
发布
接受
物联网平台消息代理
监控设备
移动终端
订阅发布主题消息
订阅者
用户
图4原始电流信号频谱
Fig.4Spectrum of original current signal
2实验结果与分析
为测试本文技术的漏电智能监测效果，采用
MATLAB 软件进行模拟实验。测试模拟对象为用电率较高的某实验室的电力系统，包含强电箱体1个、弱电箱体1个、完整的配套线路，同时设有集成
服务器2个、网关1个、交换机1个。
模拟该实验室线路漏电情况具体如下：线路电压为220V ，电流大小分别为40mA ,60mA ,80mA ，每个电流下线路的漏电数量分别为25,36,33个。各个电流的漏电时间超过55s 以上的漏电数量为6个，记为编号1~6，位置分别位于电流对应的不同线路的16m ,24m ,30m ,46m ,51m ,67m 处和17.5m ,22.3m ,31.6m ,44.7m ,50.2m ,68.1m 处以及15m ,25m ,35m ,45m ,55m ,65m 。在多个线路点部署监测设备，用于采集所有电流信号。分别采集3种电流
在连续12h 的原始电流信号，信号频谱如图4所示。
观察图4的信号频谱可发现,3种电流的整个信号频谱中均含有较多不同大小噪声，并且存在噪声尖峰，其中，在2:00,6:00,9:00三个时间时较为显著。
采用本文技术对原始电流信号实行滤波去燥处理，获取去燥后的电流信号图谱如图5所示。
根据图5的测试结果可知：滤波去燥后，信号中噪声显著降低，只存在极小的噪声，并且去噪后
图3MQTT 连接流程
Fig.3MQTT connection flow chart
开始
初始化GPRS 连接?TCP 连接?MQTT 连接?消息订阅?PING 请求?
定时上传结束
N Y
N Y
N Y
N
N
Y
Y
40200-20-40
1:002:003:004:005:006:007:008:009:0010:0011:0012:00
时刻/h
(a )电流为40mA 的信号频谱60300-30-60
1:002:003:004:005:006:007:008:009:0010:0011:0012:00
时刻/h
模具石膏粉(b )电流为60mA 的信号频谱
80400-40-80
1:002:003:004:005:006:007:008:009:0010:0011:0012:00
时刻/h
(c )电流为80mA 的信号频谱
40200-20-40
1:002:003:004:005:006:007:008:009:0010:0011:0012:00
时刻/h
(a )电流为40mA
60300-30-60
1:002:003:004:005:006:007:008:009:0010:0011:0012:00
时刻/h
车载电视机(b )电流为60mA
图5去燥后电流信号频谱
Fig.5Current signal spectrum after drying
电流信号清晰度较好，说明本文技术的去燥性能较好，可有效降低电流信号中包含的噪声，完成保留数据信号。
为进一步分析本文技术的去燥性能，随机选取3种电流大小的噪声峰值最高的3个时间段内，经过滤波去燥后的电流信号，计算滤波去燥后电流频率点的谐波失真率，结果如图6所示。
根据图6的测试结果可知：滤波去燥后,3个最大噪声峰值经过滤波去燥后电流频率点的谐波失
真率均在0.64%以下，说明滤波去燥后可极大程度保留原始信号中的特征，保证信号的完整性，为后续测试提供较为真实的数据结果。
根据滤波后的不同电流大小时的电流信号数据，获取漏电监测结果，测试本文技术的监测效果，如图7所示。
根据图7的测试结果可知:3种电流下，本文技术监测到的漏电故障位置与仿真情况一致，可实现漏电准确监测，并且可监测到漏电的类型，该结果表明本文技术可精准完成漏电监测。
MQTT技术是漏电监测过程中的主要通信技术，其通信性能的优劣对于监测的结果存在一定影响，为衡量本文技术通信性能，将基于物联网的低压配电网漏电保护器监测技术(文献[4]技术)和基于改进积分滤波电路的实验室微弱漏电检测技术(文献[5]技术)作为本文技术的对比技术，分别完成不同字节的
数据通信，统计3种技术在传输过程中的通信延时，结果见表1。
根据表1的测试结果可知：在通信字节相同条件下，本文技术的通信延时较大程度
80
40
-40
-801:002:003:004:005:006:007:008:009:0010:0011:0012:00
时刻/h
(c)电流为80mA
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
02:006:009:00
时刻/h
40mA60mA80mA
图6滤波去燥后电流信号谐波失真度计算结果Fig.6Calculation results of harmonic distortion of current signal after filter drying在线aoi
70
60
50
40
30
20
10123456
漏电故障编号
间接漏电
直接漏电
图7漏电监测结果
Fig.7Leakage monitoring results
(a)40mA电流漏电监测结果
70
60
50
40
30
20
10123456
漏电故障编号
间接漏电
直接漏电
(b)60mA电流漏电监测结果
70
60
50
40
30
20
10123456
漏电故障编号
间接漏电
直接漏电
(c)80mA电流漏电监测结果
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