CN119401458A 一种基于rfid的电力杆塔倾角传感器供电管理方法 （广东电网有限责任公司广州供电局）

一种基于RFID的电力杆塔倾角传感器供电本申请提供一种基于RFID的电力杆塔倾角2通过带有RFID标签的倾角传感器采集杆塔倾角数据，通过数据融合算法对根据杆塔倾角等级和综合指数，建立杆塔状态评估矩阵，若倾角采用杆塔群智能供电管理系统，将单个杆塔的状态信息和供电策略整合到整体电网通过带有RFID标签的倾角传感器获取杆塔倾角数据，并通过卡尔曼滤根据预先设定的倾角阈值对所述实时倾角数据进行划分，采用K_means聚类算法对所针对所述杆塔倾斜状态，建立基于倾角变化率的预警模型若所述杆塔倾斜风险评估结果超过预设阈值，则通过短信和获取数据库中的杆塔历史运行数据及气象站采集的3根据所述杆塔历史运行数据和所述实时环境因素数据进行最小一采用随机森林算法构建杆塔指数评估模型，所述随机森林算法的决策树数量为预设根据所述杆塔指数评估模型输出的杆塔综合指数，结合预设的正常建立二维状态评估矩阵，所述二维状态评估矩阵的横轴表示倾角等根据所述二维状态评估矩阵设定综合指数阈值，从数据库中提取将实时监测的杆塔倾角等级和综合指数输入所述杆塔状态判定模根据所述供电参数自适应调整器的输出结果，构建C4.5决策树作为供电模式选择器，将所述供电模式选择器的输出结果通过SCADA系统与实际供电设备联动，实现自动化根据所述杆塔状态和供电模式，设计多级预警信号发布机制，所述4根据所述降噪后的杆塔运行数据进行主成分分析，选取累计采用支持向量机算法构建杆塔故障预测模型，选择径向基核函数根据故障概率区间及预测故障发生时间构建预防性维护优先级采用模糊综合评价法对杆塔维护优先级进行量化评估，所述评利用0_1背包动态规划算法制定最优预防性维护计划，所述算法以维护优先级得分为根据所述预防性维护计划，针对不同优先级的杆塔，采用自适应负载控制算若预测杆塔在预设时间范围值内发生故障，则对所述杆5根据所述杆塔健康指数及当前负载情况，使用模糊控制算法制定所述杆塔的供电策略，其中包括设定所述健康指数和负载率的三角形隶属度函数，制定模糊规则库，采用利用Kruskal算法实现最小生成树，所述最小生成树的边权重定义为线路损耗与杆塔健康采用遗传算法优化整体电网的负载均衡策略，所述遗传算法包括67[0016]如图1_2，本实施例一种基于RFID的电力杆塔倾角传感器供电管理方法具体可以8数评估模型输出的杆塔综合指数，结合预设的正常阈值和危险阈值将杆塔状态划分为正9算法构建杆塔状态判定模型，所述杆塔状态判定模型的输入变量为倾角等级和综合指数，状态评估系统中，首先构建一个3x3的二维状态评估矩阵，横轴表示倾角等级如正常为0_上评估模型性能，得到准确率95精确率93召回率94％。实时监测数据显示某杆塔倾电模式时，自动降低供电功率至额定值的70％。预警信号发布机制根据杆塔状态指标为口约束下的最优维护组合。状态转移方程为f[i][j]＝max(f[i_1][j],f[i_1][j_w[i]]+v法实现最小生成树，所述最小生成树的边权重定义为线路损耗与杆塔健康指数的加权和；动频率0_100Hz、应力分布0_500MPa和环境因素包括温度_40_60℃,湿度0_100风速0_得到的方案将原本80％负载的健康指数0.72杆塔降至65周围健康指数较高的杆塔负载[0038]上述实施例仅