引言

近年來(lái)，電力行業(yè)大力推廣基于電力物聯(lián)網(wǎng)的智能巡檢技術(shù)[1]，智能巡檢終端（如無(wú)人機(jī)[2]、移動(dòng)巡檢機(jī)器人[3]、移動(dòng)作業(yè)手持終端[4]等）在輸配電巡檢領(lǐng)域的應(yīng)用日益普及。傳統(tǒng)的巡檢手段通常采用人工巡檢的方式，存在巡檢時(shí)間長(zhǎng)、分析結(jié)果不準(zhǔn)確、巡檢工作不安全等問(wèn)題。結(jié)合5G通信[5]的高速特性和電力物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)性支撐，巡檢人員能夠方便地獲取輸配電網(wǎng)的現(xiàn)場(chǎng)情況。然而，智能巡檢需要低延遲、高帶寬、高可靠的無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)[6]，對(duì)無(wú)線通信的需求遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)傳統(tǒng)的人工巡檢。因此，需要對(duì)智能巡檢業(yè)務(wù)與現(xiàn)有無(wú)線通信技術(shù)進(jìn)行適配性分析，并提出切實(shí)可信的無(wú)線通信技術(shù)適配方法。

目前，已有眾多學(xué)者開(kāi)展了電網(wǎng)業(yè)務(wù)與通信技術(shù)的相關(guān)研究。鐘成等人[7]使用了基于相關(guān)系數(shù)的模糊層次分析-熵權(quán)主客觀組合權(quán)重法和改進(jìn)的逼近理想解排序法。張平等人[8]結(jié)合場(chǎng)景偏好和熵權(quán)法，計(jì)算解空間距離得到適配性評(píng)估結(jié)果。董朝武等人[9]提出了基于貝葉斯最優(yōu)最劣和折中解決方法的主客觀賦權(quán)適配性綜合分析模型，并對(duì)中、低壓配電網(wǎng)業(yè)務(wù)進(jìn)行了分析。楊銘[10]基于多約束條件下的最優(yōu)匹配方法建立通信技術(shù)與電網(wǎng)業(yè)務(wù)對(duì)應(yīng)的匹配模型，得出一般場(chǎng)景感知采集等11種本地業(yè)務(wù)場(chǎng)景及配電自動(dòng)化等12種廣域接入場(chǎng)景所適用的通信技術(shù)。

現(xiàn)有電網(wǎng)業(yè)務(wù)與無(wú)線通信技術(shù)適配研究中，大部分方法依賴(lài)專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，對(duì)通信指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估。在群體MCDM（Multi-Criteria Decision Making）問(wèn)題[11]中，評(píng)估的關(guān)鍵在于評(píng)價(jià)結(jié)果聚合方法的選取。傳統(tǒng)方法包括算術(shù)平均、加權(quán)平均等。本文采用另一種基于各DM（Decision Maker）評(píng)分偏好的描述性方法。該方法考慮每個(gè)DM的評(píng)分偏好，盡可能獲得最合理的一致意見(jiàn)，典型方法有BWM（Best-Worst Method）[12]。

本文綜合考慮電力物聯(lián)網(wǎng)智能巡檢業(yè)務(wù)通信需求與無(wú)線通信技術(shù)性能指標(biāo)，提出了基于BBWM和改進(jìn)VIKOR的智能巡檢業(yè)務(wù)與無(wú)線通信技術(shù)適配方法。本方法首先選取10個(gè)典型通信評(píng)估指標(biāo)，然后使用基于BBWM[12]的權(quán)重確定算法和基于改進(jìn)VIKOR[13]的決策指標(biāo)確定算法優(yōu)選最終方案，最后對(duì)三種智能巡檢場(chǎng)景進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，仿真結(jié)果符合實(shí)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(jìn)偉，付雄

（南京郵電大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院，江蘇 南京 210023）