基于智能电网的安全监测云平台设计

基于智能电网的安全监测云平台设计

黄辉 ,赵淑娟

国网新疆电力有限公司阿克苏供电公司  新疆 阿克苏 843000

摘要：智能电网作为云计算的主体,极大地促进了我国云计算技术的快速发展。智能电网的逐步完善,促进了企业快速发展。未来,智能电网技术将贯穿于社会各行各业。

关键词:云计算;智能电网;安全运维;监控传感器

引言

电能是一种分布广、利用效率高、易转换的能源，对于国家的发展至关重要，体现了一个现代化国家的文明和发展程度。电能质量一定程度上决定着用电安全性。然而，现代电子技术的广泛应用使电能污染日趋严重，大量电力电子器件和非线性设备涌入工业领域，使电力系统的电能质量受到严重影响和威胁。

1网络状态监测概述

利用内置配电网网络状态监测模块实现配电线路监测终端网络状态监测，步骤如下:首先，确保可视化处理接口文件由接口顺利输出、返回到主机信息，这一过程是以人工智能为基础的网络状态监测的主要内容。其次，确保系统配置工具不仅支持监测线路设计，还支持文件生成等。最后，网络状态监测。在监测网络状况时，可及时抢修发现的异常问题，本次研究中，配电网网络状态监测模块设计。网络插件异常引起了该部分通信异常，进而产生电网调控运行安全风险，在这个过程中，能够根据整个配电网内很多设备相应的线路异常信号精确定位配电网中的异常位置，即直接获得配电网网络状态。

2总体架构

电力监控系统网络安全监测硬件系统的优化设计目的主要体现在2个方面:①为大数据处理技术以及安全监测功能提供硬件支持;②通过硬件设备的升级实现监测范围的扩大。硬件系统包括电源模块、存储器模块和以太网模块。电源模块为路由器监控系统提供5．5V或3．3V;存储设备模块存储开发板系统的自启动程序代码块;以太网模块可以连接外部网络，为路由器监控系统提供局域网接入服务。以上ＲTL8196D处理芯片是3大系统的核心，各子系统电路直接或间接地与ＲTL8196D相连，起到控制系统正常运行的作用。

3基于智能电网的安全监测云平台设计

3.1存储器

在系统存储器的Flash闪存模块中，选择的Flash芯片为8MB的串行Flash内存。Flash芯片比同尺寸的EEPＲOM占用较少的PCB区域，电路结构也更简单。整个W25Q系列比普通串行闪存器具有更高的灵敏度和更好的性能。这个模块存储了与初始化Bootloader有关的代码程序，并且使用SPI和MCU进行通信，最适合执行存储代码。所述装置工作在2．7～3．6V电压范围内，所选3．3V电源正好与之匹配。功耗低至4mA，关闭电流低至1μA，具有40MB/s的连续数据传输速率，响应速度快。在ＲTL8196D的高电平输出正常时，CS作为片选信号，默认低电平起作用。

3.2电能计量芯片

用于智能电网电能计量实时监控和采集的电能计量芯片，应能同时测量单向、双向和三向电能。电能计量芯片测量从电能传感器采集的电流(见图1)。图2中的CT1、CT2和CT3)，并将其发送到电能计量芯片SA9904B的输入端口。电能计量芯片选择模拟电流。由于模拟电流具有标准电流的输入值，分流电阻器网络必须设计成将采集的电流转换成标准电流。分流电阻器网络首先将接收的电流转换成标准电流，然后通过电流通道将其输入芯片进行存储。在具有电流传感器的一个通道中，分流电阻器R4和R5感知输入电流并确定电流端子。其他电流感测通道原理相同，与其分流电阻器相匹配。电能计量芯片通过串行外设接口、SPI连接到用户终端控制器。SCK输入时钟信号；或DI/DO输入信号。终端数据信号的传输基于cs；或者，输入和输出外部信号是OSCI/OSC2。传感器采集并转换输入电流，然后将其保存在能量计芯片中，然后通过串行外围接口芯片(SPI)的外部接口直接传输到用户终端节点监控器，再传输给网络协调器，实现能量计芯片的控制、执行、采集和传输，实现电压平衡。

3.3硬件平台设计

为了验证制定的计划的效果，必须通过实际测试确认。TMS320F28335芯片被选为硬件设计处理器，外围设备在最小的系统中扩展。包括电压变压器、伏安变压器、二次有源低频滤波电路、放大电路的电源模块、采样电路、模数转换器等。模拟信号(如电压和电流)由电压变压器或电流变压器选择，高压信号或大电流信号转换为适当大小的电压信号。通过跟随器后，注入到DSP ADC模块的输入针脚中。ADC寄存器中的数据由DSP读取，然后在简单计算后存储在相应的变量中。因此，电压和电流的谐波计算和有效值的计算将在DSP上完成，实时电压和电流数据将发送到DSP串行通信模块的寄存器中，并发送到上部计算机，准备完成下部计算机和上部计算机之间的高速数据传输。数据存储、分析、统计、图表生成和其他处理在顶部计算机上进行。与上述其他电能质量监测系统相比，该设计简化了硬件结构和复杂性，并提供了较高的实时性能。单个DSP系统提高了系统的灵活性和简单性，实现了经济高效的系统。

3.4基于数据挖掘技术的网络异常态势感知

在完成网络数据的抓取后，结合数据挖掘技术的应用，进行网络安全态势的实时感知，并通过此种方式，实现对网络安全风险的实时监测。通过统计学原理，进行抓取数据集合中数据结构与数据关系的分析，根据数据节点的分布，进行IP访问规律的识别，定位到一个指定网络空间内的重点监测对象。提取数据集合中的相似节点，人为模拟一个已知的攻击序列，检索在网络传输节点中是否存在与已知序列相同的网络数据序列，识别此序列，按照序列中字段的排序，构建一个攻击树推进模型。此模型主要以“树结构”表示，其中根节点表示为网络前端攻击的目标；叶节点表示为攻击序列，从根到叶的整体过程可以表示为攻击的全过程。而要实现对网络安全态势的感知，只需要在此过程中对根节点到叶节点的序列进行描述，即可实现对下一步骤可能发生攻击行为进行预测，从而可以掌握网络在不同运行状态下的潜在威胁。同时，为了能够在网络运行过程中找出其中存在非法异常的记性数据包报文，还需要结合数据挖掘技术，对网络运行流量进行分析。在流量数据当中，针对网络应用层当中的各项内容进行解析，并通过通用漏洞软件完成对应用层漏洞数据的检测。

结束语

为了提高智能电网监控性能,本文将云计算技术应用到了智能电网安全运维管理系统设计中,实现了智能电网数据的采集、传输和监控。测试结果表明,基于智能电网的安全监测云平台完全满足电压恒定要求。所设计的监控系统还存在一些不足,后续考虑将无人操作技术应用到智能电网,以进一步提升系统的性能。

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