中文引用格式： 呂進偉，付雄. 電力物聯網智能巡檢業務與無線通信適配技術研究[J]. 電子技術應用，2025，51(3)：65-69.
英文引用格式： Lv Jinwei，Fu Xiong. Research on adaptation of intelligent inspection service and wireless technology in IOTIPS[J]. Application of Electronic Technique，2025，51(3)：65-69.
引言
近年來，電力行業大力推廣基于電力物聯網的智能巡檢技術[1]，智能巡檢終端（如無人機[2]、移動巡檢機器人[3]、移動作業手持終端[4]等）在輸配電巡檢領域的應用日益普及。傳統的巡檢手段通常采用人工巡檢的方式，存在巡檢時間長、分析結果不準確、巡檢工作不安全等問題。結合5G通信[5]的高速特性和電力物聯網的基礎性支撐，巡檢人員能夠方便地獲取輸配電網的現場情況。然而，智能巡檢需要低延遲、高帶寬、高可靠的無線通信網絡[6]，對無線通信的需求遠遠超過傳統的人工巡檢。因此，需要對智能巡檢業務與現有無線通信技術進行適配性分析，并提出切實可信的無線通信技術適配方法。
目前，已有眾多學者開展了電網業務與通信技術的相關研究。鐘成等人[7]使用了基于相關系數的模糊層次分析-熵權主客觀組合權重法和改進的逼近理想解排序法。張平等人[8]結合場景偏好和熵權法，計算解空間距離得到適配性評估結果。董朝武等人[9]提出了基于貝葉斯最優最劣和折中解決方法的主客觀賦權適配性綜合分析模型，并對中、低壓配電網業務進行了分析。楊銘[10]基于多約束條件下的最優匹配方法建立通信技術與電網業務對應的匹配模型，得出一般場景感知采集等11種本地業務場景及配電自動化等12種廣域接入場景所適用的通信技術。
現有電網業務與無線通信技術適配研究中，大部分方法依賴專家的經驗知識，對通信指標進行評估。在群體MCDM（Multi-Criteria Decision Making）問題[11]中，評估的關鍵在于評價結果聚合方法的選取。傳統方法包括算術平均、加權平均等。本文采用另一種基于各DM（Decision Maker）評分偏好的描述性方法。該方法考慮每個DM的評分偏好，盡可能獲得最合理的一致意見，典型方法有BWM（Best-Worst Method）[12]。
本文綜合考慮電力物聯網智能巡檢業務通信需求與無線通信技術性能指標，提出了基于BBWM和改進VIKOR的智能巡檢業務與無線通信技術適配方法。本方法首先選取10個典型通信評估指標，然后使用基于BBWM[12]的權重確定算法和基于改進VIKOR[13]的決策指標確定算法優選最終方案，最后對三種智能巡檢場景進行了仿真實驗，仿真結果符合實際情況，證明了方法的可行性與有效性。
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作者信息：
呂進偉，付雄
（南京郵電大學 計算機學院，江蘇 南京 210023）
