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摘要
输电线路在电网日常运行和输电工作中的作用至关重要。随着国家大力发展数字化和信息化电网运维策略，通过智能化的监测技术对输电线路的问题进行及时地发现和维护可降低由于输电线路故障造成的经济损失。本文首先以PIC16F876A单片机为主控制器的电路系统，选择DS18B20数字式温度传感器、拉力传感器、BCT-2型传感器、ADXL325型加速度传感器进行输电线路覆冰预警监测、温度监测、输电线路微风振动监测数据的采集，通过CC2430芯片构建ZigBee传感器网络，实现监测数据的协调和转发。最后通过SCCM模块应用LTE网络向软件系统推送线路监测结果。在多目标智能化监测方法方面，本文构建径向基函数（RBF）神经网络模型，使用经过预处理的由在线监控而来的实时数据或者历史数据集进行模型的训练，生成适用于输电线路传感器及设备监控的RBF神经网络模型，使用测试数据对最终生成的模型进行测试和验证，确认模型能够起到输电线路传感器及设备状态监控的作用。同时，本文基于输电线路传感器及设备的故障类型和异常问题，对基于AdaBoost算法的输电线路传感器及设备故障诊断模型进行设计，实现故障的自动定位和分类。整体而言，应用了RBF神经网络技术和AdaBoost算法的输电线路在线巡检系统比传统的人工巡检、故障维修的控制方式更能符合工程实际的需求。
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