数据聚集的时机控制决定中间节点合并下游节点传来数据的最优时机，以及对本地数据、转发数据、合并数据的发送需要等待时间的长短等。关于聚集时机的选择有很多种方案。文献[9]提出一种周期性简单的聚合时机控制方法，节点等待一个规定的固定长度的时间，对已经接收到的数据执行数据聚合，然后向下一跳发送聚合后的数据包。文献[10]根据节点在拓扑结构中的位置，确定数据聚合的时机，距离汇聚节点近的节点等待时间长，距离汇聚节点远的节点等待时间短，所有节点的等待时间形成一种级联效应，即处于同一层次的节点，其数据聚合时机相同。这种选择方法在保证数据准确性及时延的情况下，可以使所有传感器节点采集的数据在沿已知路径回传时, 最大程度地聚合, 有效节省了传感器网络的能量。但是，这种选择机制有可能造成很多节点采集的大量数据几乎同时到达汇聚节点，即使有的节点距离汇聚节点很近，其数据也不能快速回传，在数据回传时延较大的情况下，不能快速响应用户，所以聚合时机的选择要根据网络对时延的要求等情况确定。
2.2 面向智能电网的信息聚合技术优势
面向智能电网的物联网中，由信息聚合技术带来的直接收益主要体现在以下两个方面：
1) 从面向智能电网的物联网网络结构来看，数据经过大量底层的采集和感知设备层层聚集，传输到汇聚设备，这种网络数据流量分布特性称为“漏斗效应”。网络规模越大，数据流量越多，“漏斗”的瓶颈压力也就越大，发生阻滞和拥塞的可能性也越大，将会严重影响网络性能。在智能电网的实际应用中，位置相近的传感器节点采集到的环境信息往往具有较高的相似性，重复的发送冗余信息会造成严重的额外消耗，因此，将具有较高相关度的多个感知设备信息先进行合并处理，得到高质量数据再进行发送将会减小网络中传输的数据总量，节省网络带宽。网内信息聚合技术针对底层节点庞大的数据流量，随着网内处理和数据汇聚程度的增加，保证基本信息不丢失的前提下，降低数据总量、减小网络冗余、提高网络性能。
2) 网内信息聚合技术对原始采集数据进一步包装整合。将大量的信息处理和计算移植到物联网内部进行，从而简化对用户端的设备要求，用户侧可以使用更加低端和简易的设备感知信息的读取和应用。网内信息聚合技术使智能电网具有更高级、更完善的信息处理能力，监测现场的感知信息将更易理解，高度契合智能化的信息需求。网内信息融合技术还扩展了单个感知小区内数据的连通性，通过协同工作的工作模式，感知设备之间信息交互，能够进行数学计算，得到网络管理、移动性管理、业务管理、数据传输等优化结果，辅助上层的业务操作、传输选路、用户决策等。
2.3 物联网的数据融合
数据融合是物联网信息聚合技术中必不可少的部分，面向智能电网的物联网实现的不仅仅是感知数据的采集与透明传输，网络在实时、可靠地传输数据的同时，在原始采集数据采集的基础上，网络内部进行了大量数据融合工作，传输到管理平台的感知信息将是从海量的、可能是杂乱的、难以理解的原始数据中抽取并推导出的对于特定的智能电网管理者来说具有价值、具有意义的处理后数据。
网内数据融合处理与智能电网的应用模式密切相关，涉及到多种数据处理功能。针对不同信息获取需求，选择不同的数据融合功能，从而满足对于特定应用场景的需求。按照操作对象的特点，网内数据融合分为数据级、特征级、融合级、表示级。
1) 数据级处理。包括数据存储和数据备份等。采集的数据可以选择性地进行分布式或者中央集控式的存储，在网内数据处理中，处理的结果可以实时传输到终端用户，也可以进行数据备份，制作历史记录以备查询。
2) 特征级处理。包括特征提取、数据分类、数据排序、数据筛选等。同一个模拟信息源有不同特征的提取方法，根据不同的应用场景选择需要提取的特征，利用提取的不同数据特征，可以把采集的数据按不同需求整理分类，按数据属性、数据包长度、数据内容等多种规则进行分类，通过筛选，有针对性地将有用信息提取出来，屏蔽不需要的数据。
3) 融合级处理。包括数据关联、数据变换、数据合并、数据加密等。关联分析的目的是找出数据中隐藏的关系，用多个数据协同表示物体的特性，或按照关联规则进行数据项的合并。考虑到智能电网的安全问题，应对敏感数据以加密格式进行存储和传输。
4) 表示级处理。包括数据重构、数据表示、压缩编码等。提取网内数据的结构描述，根据需求通过相应的映射函数对数据结构进行转换，按照特定的编码机制用少量的数据位元或其它信息相关单位表示信息，针对不同的数据特征可以采用数据压缩算法。
3 智能电网系统中的信息聚合解决方案
3.1 配变电智能监测物联网主要功能
智能电网中配变电环节占据生产过程的极大比重，针对配变电网的电力设备监测是保障电网安全运行的必要工作，是智能电网建设的重要内容。由于配变电设备分布点多面广，且大部分曝露在室外，易受设备老化、天气及人为破坏等因素影响而引发故障，必须针对各种电力设备日常运行过程中的设备运行参数、设备状态异常、设备破损、性能降低等项目进行监测和记录，并在各种隐患发生前采取应对措施，避免电网设备出现故障。配用电环节的信息通信技术在智能电网发、输、变、配、用、调度等环节的通信中处于相对薄弱环节，亟待加强。尤其随着我国电网规模的扩大，配变电电力设备数量及异动量迅速增多且运行情况复杂，迫切需要以物联网技术为手段，实现智能电网的信息化、智能化，进一步提升工作效率。
智能电网配变电监测系统的主要功能如下：
1) 监测电力设备运行环境和状态信息。部署在配变电设备上的传感器节点能够精确采集运行环境和设备状态信息，代替人工观测，提供更准确的检测结果，提高工作质量。
2) 为电力设备状态检修提供辅助手段。通过实时监测设备运行环境和状态信息，便于进行设备故障的早期诊断，提高配变电设备预防故障发生的能力。
3) 提供标准化作业指导功能。在传感器节点上集成射频识别功能，存储设备自身的相关信息(设备履历、巡视标准作业指导书等)，在现场作业过程中，提供给现场人员，有利于现场作业指导和后续数据统计。
4) 对现场工作人员的定位功能。通过射频识别对巡查人员进行定位，监督规范巡查人员按预定路线行进，避免设备漏检。
3.2 配变电设备监测物联网的信息聚合方案
基于物联网技术的智能电网配变电设备监测系统的网络架构，如图3所示。该系统的网络实体包括传感器节点、固定sink节点和移动sink节点。
其中，传感器节点部署于配变电设备的安全部位，负责获取并采样电力设备的运行状况以及电力设备周围环境的信息，并具有基本的运算控制和数据处理能力。另外，为实现设备管理和监督巡查路线的功能，部署于巡查路线旁侧的传感器节点上需加载RFID标签。传感器节点可通过配置多种不同的传感模块，获知多种类型 的状态信息，针对配变电环节的电力设备监测，最基本的感知信息类型有：
图3 基于物联网技术的智能电网配变电设备监测系统信息聚合方案
2) 设备运行环境的湿度信息。潮湿条件可能引起凝露形成，引发设备放电漏电，因此，必须对设备运行环境的湿度情况进行监测。
3) 设备的震动信息。设备的缺陷故障或隐患通常通过设备的异常震动表现出来，及时有效发现设备的异常震动能够确保设备健康良好运行。
4) 设备的泄漏电流信息。变电站避雷器投入运行后随着动作次数的增加和工作时间的延长会导致泄漏电流的增加，而这种劣化是离散的、不确定的，表征避雷器是否正常的主要参数是总泄漏电流、阻性泄漏电流和泄漏电流的三次谐波分量，所以，必须对泄漏电流进行监测，在其劣化到发生事故前进行更换，以避免事故的发生。
移动sink节点通过搭载智能机器人或由工作人员随身携带，用于电力设备的日常维护和巡查。当移动sink节点在无线传感器网络中移动时，将主动扫描其通信范围内的传感器节点，获取传感器节点的感知数据。同时，读取传感器节点上RFID标签信息，将感知数据与RFID标签信息进行本地存储。在移动sink节点对整个无线传感器网络扫描和数据采集之后，通过预留接口将数据导入后台管理系统，从而实现全网数据的收集以及对巡查路线的监督功能。
固定sink节点部署于配变电站内，负责紧急突发情况(如电力设备起火等)或者特定需求情况下变电站、配电站级传感器网络的全网信息汇聚，并通过核心网发送给远端的后台管理系统。在紧急状况下，可以利用无线传感器网络的多跳自组织优势，将全网数据以多跳路由方式向固定sink节点传输，从而迅速对每一个电力设备工作状态信息取得全景式了解。固定sink节点具备较强的数据处理能力和完善的通信能力，负责将收集到的数据进行汇聚、聚合、处理和判决，然后将数据通过核心网接入(无线宽带接入、TD网、WiFi或802.3无线局域网等)手段上传至后台管理系统。
4 结束语
物联网应用于智能电网中将成为推动智能电网发展的重要技术手段，有助于解决电网各个环节重要运行参数的在线监测和实时信息掌控。而针对智能电网中需要采集、感知和识别的海量终端信息，物联网的信息聚合技术在网络传输的过程中对数据计算处理，通过数据融合方法，消除信息冗余，降低网络传输数据量，避免网络拥塞，提供更精确、全面、易理解的信息。本文针对智能电网目前相对薄弱的配用电环节提出了配变电设备监测物联网的主要功能与信息聚合方案。
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