1地下电缆线路资产信息提取技术
1.1技术构架
利用数字化智能终端平台完成地下电缆线路关键位置提取的技术架构 基础层：主要包括RFID以及辅助的GIS、探测器、智能终端应用软件等，完成平台运行的基础支撑，实现电缆所有数据的采集，数据包括地理位置、现场图片、关联关系、设备缺陷、线路故障、外力破坏等信息。
图1 技术架构
数据层：具备数据分类、数据存储、数据计算、数据挖掘以及资源调控功能。将基础层采集的电缆所有数据分类进行存储，并具备三维模型库，完成电缆及通道设备数据建模以及数字化应用等。
应用层：该层通过RFID技术对存储的电缆所有数据进行分析后，完成地下电缆的接地电流、中间头、维修点、转角、敷设方式改变处等关键位置提取。
1.2应用层结构
应用层是整个位置提取技术的执行层和实现层，其主要包括电缆三维管理模块、电缆线路管理模块。电缆三维管理模块根据二维地图、卫星图、三维GIS等技术完成电缆信息查询、电缆线路巡检、路径查询提取后，进 行三维建模，实现信息建模和电缆线路状态可视化。电缆线路管理模块根据可视化结果实行电缆线路关键位置管理、维修。
图2 应用层结构图
1.3基于RFID技术的提取计算
设Gi为待测标签，其在读写器e上的RSSI值构成矩阵GE;Fi为参考标签，其在其在e读写器上的RSSI值构成矩阵FE。矩阵GE和FE表示为:
两个矩阵之间的RSSI值的欧氏距离用适应度D表示为：
式中S为欧几里得范数，两个矩阵之间的适应度值与距离之间的关系成正比。
引入加权因子描述获得的k个近邻参考标签与待测标签之间的位置关系，是因为两者之间的距离存在差别，公式为：
根据式4可知，Dij值的大小受参考标签和待测定标签的位置远近影响，两种标签之间位置越近Dij越小,Wi值也随之增大;反之越大，对应的加权公式Wi值减小。待提取标签的坐标根据k个参考标签的坐标和对应权值获取。
2测试与分析
选取某电网公司的一处已铺设完成还没投入使用的地下电缆线路为研究对象，该线路全长120 m、关健位置30处 （包含中、维修点、转角、敷设方式改变处和位置）、设有30个待测电子标签，读写位于线 20 m、50 m、80 m、110 m 处。
为分析本文技术的提取性能，采用待提取点的计算位置和真实位置的均方误差作为指标行判断，其结果为：
图3 不同标签值的提取结果
根据图3可知，取值为3时，提取的平均误差最小。因此下述所有试验中取值为3。编号为1、3、5、7、9、11、13、15, 选取损耗因子值分别为1. 5、2. 5、3. 5时，提取误差变化结果如下：
图4 不同标签值的提取结果
根据图4，提取的平均误差取值的增加而变小。但由于路径损耗因子的差别，使提取产生差别。
为分析本文技术的性能，采用多种技术分别在搜索范围内，随机抽取线缆中8个待测试标签，编号为1、3、5、7、9、11、13、15, 测试各点的提取误差，其结果如下表：
表1 提取误差对比结果
根据据表1 ，文献［4］和文献［5］各自机选取的8个待测点的平均误差为0.770和0.774, 并且误差值的波动较大，本文机选 8个待测点均误差为 0.305, 并且误差值波动较小，说明本文技术的提取性能优于另2种对比技术，并且稳定性较好。同待测点数量下多种技术差对比如表2所示。
表2 提取误差对比结果
根据表2可知，随着待测点数量的增加，本文的误差值出现平稳的略微增加，但最高误差值为0.24,说明本文技术的地下电缆线路提取性能优于另2种对比技术。
4结语
为实现地下电缆线路关键位置的高精度提取，本文研究基于数字化智能终端平台的地下电缆线路关键位置提取技术，经测试本文技术在k取值为3、n取值为3.5、d在4～20 m范围内时，关键位置提取误差最低，可精准完成地下电缆线路提取关键位置提取，具备良好的应用性。
参考文献
[1]胡青松，张赫男，李世银，等.基于大数据与AI驱动的智能煤矿目标位置服务技术［J(.煤炭科学技术，2020,
48(8) )21130.
[2]薛浩，英林海，王鹏，等.云边协同的5G PaaS平台关键技术研究［J(.电信科学,2019,35(S2) )9-97.
[3]刘文霞，郝永康，张馨月，等.基于数字化技术的电网资产管理关键技术及应用［J(.电网技术，2018,42 (9)：2742-2751
