输电线路在线监拍设备的国网协议对接方案

疫情过后,尤其山东淄博电力建设的发展,电网规模的不断研发,高压远距离架空输电线路日益增多,在复杂地形条件下的电网建设和设备维护工作也越来越多。
如何解决4G模块控制的功耗,和信号传输方面有一套完整的方案。基于合方圆的4G模块G8100B,能远程解决自动唤醒功能,从而让整套输线电路在线监拍的功耗更低。
比如最简单常用的单目AI识别类的输线电路监拍,主要方案是这样的:
在这里插入图片描述
这个输线电路监拍方案是:通讯板(由G8100B为主控)+镜头板(HI3518)+电源充方电管理板带MCU(接太阳能板)
通讯板:核心模组是 G8100,支持 SD 卡,外接 GPS, 4G 天线,带 SIM 卡插槽,板子
有3个硬件接口:USB、SPI、UART
镜头板:由 HI3518 + 镜头(TY-6047-A1)组成,带有一个 USB
接口,直接和 CAM_4G38 链接,板供电。

该输电线路在线监拍方案的视频信号处理板支持两种工作模式:
1:图像拍摄文件为 JPG 文件,像素为 1080P(200W);
2:录像模式下捕获 H.264码流,通过 USB接口传输码流给通讯板;
用户可以配置系统定时执行或硬件触发拍照/录像功能,如有需要,可以接自己的嵌入式系统主板(单片机)
也可以向通讯板的AT 指令联网通讯;

1.长连接使用 TCP 协议实现
2.设备与服务器建立长连接并一直保持连接,间隔5分钟发送一次心跳包,服务端收到心
跳包返回心跳响应数据。
3.服务器下发命令,设备根据下发命令进行相应操作后返回数据
4、数据以“C28C0DB26D39331A“作为起始标志 15B86F2D013B2618 作为结束标志
例:
C28C0DB26D39331A{“msg_type”:4,“command”:“image”,“timestamp”:1585884815415}15B8
6F2D013B2618

在多台公网服务器上运行支持 TCP 长连接的服务器程序,板设备连接到服务器监听端口,通讯板可以配置为1-5分钟一个心跳包的发送间隔,通讯板每次发送给服务器上行请求,服务器都应该响应,相反,服务器发送到设备的下行指令,设备也需要做出应答响应。本协议主要以下功能:

 定时上报设备运行信息到服务器;
 通过服务器下发抓拍在长链接直接返回图像数据;
 通过服务器下发抓拍在 HTTP POST 方式发送到指定 URL;
 远程升级 通讯板的APP 固件;
遇到更多协议对接问题,或者想进一步了解如何实现低功耗设置,
I1协议对接代码测试:
1,SEND OK
[D]|06-15 11:50:15。484 3472|SOC: sock_tcp_send() soc:31 len:621 621 0
[D]|06-15 11:50:15.501 3472|SOC: conn:1 idle
[D]|06-15 11:50:15.513 3472|<=job 7 finish 0 0

[11:50:16。384]收←◆[D]|06-15 11:50:15。623 4864|=》URG job 7 processing
[D]|06-15 11:50:15.635 4864|SOC: conn:1 soc:31 s:8 EVENT: ,RD
[D]|06-15 11:50:15.647 4864|_sip_on_recv: len:462
[D]|06-15 11:50:15.658 4864|sip_string_tok_recv: cat:0 cseq:28 REGISTER branch:z9hG4bK1432461068
from_tag:1156648094 call_id:1174373333
[I]|06-15 11:50:15.670 4864|_sip_handle_packet:REGISTER 462 cont:0

+IPD,1,462:SIP/2.0 200 OK
Via: SIP/2.0/TCP 10.10.10.54:50080;rport=50080;branch=z9hG4bK1432461068;received=10.10.10.54
From: sip:200091301001030000@192.168.200.3:21113;tag=1156648094
To: sip:200090000000000000@2000900000;tag=kgY7mtXo
Call-ID: 1174373333
CSeq: 28 REGISTER
Content-Length: 0
Contact: sip:200090000000000000@172.30.33.30:21113;expires=60
Date: 2023-06-15T11:50:15.930
Allow: INVITE, ACK, CANCEL, MESSAGE, REGISTER, NOTIFY
User-Agent: GoSIP
[D]|06-15 11:50:15.681 4864|sleep_release() 2
[I]|06-15 11:50:15.692 4864|SOC: _handle_tcp_receive() soc:31, len:462
[D]|06-15 11:50:15.703 4864|<=job 7 finish 0 0

[11:50:17。970]收←◆Displacement -1–2–3–4–5–6–7–8-Hex-0–1–2–3–4–5–6 --ASCII Value–
00000(00000) a5 5a 26 00 32 30 30 30 39 31 33 30 31 30 30 31 &*200091301001
00016(00010) 30 33 30 30 30 09 c1 05 f9 fa 8a 64 cd cc 48 41 03000
00032(00020) 00 00 c8 41 00 00 c6 42 01 00 00 00 00 00 00 00
00048(00030) 00 00
[D]|06-15 11:50:17.227 1312|gdw_packet_end-65, f:9 p:c1 no:05 CRC:3d 77
[D]|06-15 11:50:17.237 1312|gdw_send_packet packet:c1
[D]|06-15 11:50:17.247 1312|SOC: conn:0 queue pack len:65
[D]|06-15 11:50:17.258 1312|[D]|06-15 11:50:17.258 0688|SOC: _send_keepalive_probe() conn:0 exp:1686829827 alive:1686829847
[D]|06-15 11:50:17.268 1312|sleep_acquire() 1
=>URG job 7 processing
[D]|06-15 11:50:17.298 0688|SOC: conn:0 soc:32 s:11 EVEN

### 关于电网I1协议与多目摄像头的应用场景及实现方式 #### 电网I1协议概述 电网I1协议通常涉及电力系统的通信标准,旨在确保不同设备之间的兼容性和互操作性。此协议定义了数据传输格式、速率以及错误校验机制等关键参数,适用于控和控制电力网络中的各种组件。 #### 多目摄像头简介 多目摄像头系统由多个视角不同的相机组成,能够提供更广阔的视野覆盖范围并增强三维感知能力。这类系统广泛应用于智能交通管理、工业自动化等领域,在复杂环境下的目标跟踪和行为分析方面表现出色[^4]。 #### 应用场景 对于电力行业而言,结合这两种技术可以构建高效的远程测平台: - **变电站巡检**:利用安装有多目摄像头的小型无人机定期巡查输电线路及其附属设施的状态,及时发现潜在隐患; - **故障定位与诊断**:当发生短路或其他异常情况时,基于I1协议上传至云端的数据可以帮助技术人员快速锁定问题源头,并借助视频流辅助判断具体损坏程度; - **安全防护措施加强**:在重要站点部署具备夜视功能的全景视装置,配合入侵报警模块有效防止非法闯入事件的发生。 #### 实现方式 为了使上述设想成为现实,需遵循以下设计思路: ##### 数据采集端 采用支持RTSP/ONVIF等行业通用接口规范的高清摄像机组件作为前端输入源,确保获取到高质量的画面素材的同时也便于后续接入其他品牌型号的产品形成统一管理体系。 ##### 中间传输层 选用符合IEC61850系列国际电工委员会制定的标准规约(即文中提到的“I1”),保障各级子站之间稳定可靠的双向通讯链路建立,减少因信号衰减造成的丢包现象影响整体性能表现。 ##### 后台处理中心 引入深度学习框架TensorFlow或PyTorch训练定制化的神经网络模型完成特定任务需求如缺陷分类标记等工作流程自动化改造项目实施计划书撰写工作。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models def create_model(): model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(height, width, channels))) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) # Add more convolutional and pooling layers... model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) return model ```
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