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　　輸電線路結(jié)冰監(jiān)測系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集技術(shù)是保障電網(wǎng)安全運行的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其核心在于精準、實時地獲取線路覆冰信息。以下從幾個關(guān)鍵技術(shù)方向進行闡述。

　　多傳感器融合采集是主流趨勢。通過在輸電線路關(guān)鍵部位部署多種類型傳感器，如拉力傳感器、傾角傳感器、圖像傳感器及微氣象傳感器等，實現(xiàn)對覆冰厚度、導(dǎo)線張力、桿塔傾斜度及環(huán)境溫濕度等參數(shù)的同步采集。拉力傳感器直接測量導(dǎo)線因覆冰增加的垂向拉力，圖像傳感器則利用高清攝像頭捕捉導(dǎo)線表面覆冰形態(tài)，兩者結(jié)合可更全面評估覆冰狀況。微氣象傳感器提供溫濕度、風(fēng)速等環(huán)境數(shù)據(jù)，輔助分析覆冰形成的氣象條件。

　　無線通信技術(shù)保障數(shù)據(jù)實時傳輸。采用LoRa、ZigBee或4G/5G等無線通信技術(shù)，將現(xiàn)場采集的數(shù)據(jù)快速傳輸至監(jiān)控中心。針對偏遠地區(qū)，可結(jié)合北斗短報文或衛(wèi)星通信技術(shù)，確保數(shù)據(jù)在無公網(wǎng)覆蓋區(qū)域的可靠回傳。

　　智能算法優(yōu)化采集效率。利用邊緣計算技術(shù)，在傳感器端或就近的網(wǎng)關(guān)設(shè)備上部署輕量化AI模型，對原始數(shù)據(jù)進行預(yù)處理與特征提取，僅傳輸關(guān)鍵信息至監(jiān)控中心，減少數(shù)據(jù)冗余與通信壓力。同時，結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法，動態(tài)調(diào)整傳感器采樣頻率，在覆冰快速增長階段提高采集密度，在穩(wěn)定期降低功耗。

　　此外，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)還需具備高可靠性與自適應(yīng)性。采用冗余設(shè)計確保關(guān)鍵傳感器故障時系統(tǒng)仍能運行，通過自校準功能補償傳感器漂移，結(jié)合地理信息系統(tǒng)(GIS)實現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)與空間位置的關(guān)聯(lián)分析，為除冰決策提供精準依據(jù)。未來，隨著物聯(lián)網(wǎng)與AI技術(shù)的深入應(yīng)用，數(shù)據(jù)采集將更加智能化、集成化，為電網(wǎng)防災(zāi)減災(zāi)提供更強支撐。