基于RFID电力标签的电力工器具抗电磁干扰性能研究

摘要：射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）技术是一种利用无线电波进行识别和跟踪的技术，它被广泛应用于各种物品和设备的标签中，以实现自动化管理和信息追踪。本文深入探讨了提高RFID电力标签抗电磁干扰性能的设计方法，包括合理选择材料、优化天线设计及采用先进的信号调制技术等策略。通过技术措施，显著提升RFID标签在电力工器具应用中的稳定性和可靠性，以适应复杂的电磁环境并保证电力系统的高效运行。

关键词：RFID技术；电力标签；电力工器具；信号调制

Study on Anti-Electromagnetic Interference Performance of Power Instruments Based on RFID Power Tags

CHEN Gang MA Gui， XU Tao，

Xiangjiaba Power Plant， China Yangtze Power Co.， Ltd.， Yibin， Sichuan Province， 644612 China

Abstract： Radio Frequency Identification （RFID） technology is a technology that utilizes radio waves for identification and tracking. It is widely used in the labeling of various items and devices to achieve automated management and information tracking. This article delves into design methods to improve the electromagnetic interference resistance of RFID power tags， including reasonable material selection， optimized antenna design， and the adoption of advanced signal modulation technology. Through technical mea/s8pgUTHHfYERSOdtdZMCiRDM1MdjqVKdDf1JZLGrRw=sures， the stability and reliability of RFID tags in the application of power tools have been significantly improved to adapt to complex electromagnetic environments and ensure efficient operation of the power system.

Key Words： RFID technology; Power tags; Power tools; Signal modulation

随着技术的进步，射频识别技术已被广泛应用于电力工器具的跟踪与管理中，以实现高效、自动化的资产管理。然而，电力系统的运行环境充斥着各类电磁干扰，如开关电流的突变、雷电冲击及高压传输线产生的电磁场，这些干扰对RFID系统的正常运行构成了显著的威胁。因此，研究电力工器具上RFID标签的抗电磁干扰性能不仅是提升电力设备管理精确度与可靠性的需求，更是确保电力系统稳定运行的关键。

1 RFID电力标签的抗电磁干扰设计

1.1材料选择

在进行射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）电力标签的抗电磁干扰设计中，材料选择是关键因素，直接影响到标签的性能及其在高电磁干扰环境下的稳定性。电力工器具在运行过程中，尤其是在变电站、输电线路等关键区域，面临来自雷电冲击、开关操作等引发的电磁干扰，干扰对RFID标签的正常工作构成了严峻挑战。因此，选择合适的材料以增强RFID标签的抗干扰能力、确保电力系统的稳定运行和电力资产的有效管理成为设计中的重要考虑。

为了优化RFID电力标签的抗电磁干扰性能，采用具有高电磁兼容性（Electromagnetic Compatibility，EMC）特性的材料，这类材料能够有效降低电磁干扰对RFID标签的影响，提高其在复杂电磁环境中的稳定性和可靠性。在选择材料时，不仅需要考虑其电磁兼容性能，还需评估其物理性能、成本效益及环境适应性等因素。

考虑到RFID标签的工作原理，其电磁响应通过等效电路模型来描述，其中，材料的电磁参数（如相对介电常数和导电率）是关键因素。标签的等效电路模型通常包括电感和并联的电容，其共振频率由下式给出：

其中，和的值受标签材料属性的影响。为了实现特定的工作频率，并优化标签的读取性能，选择适当的材料是至关重要的。

进一步地，考虑到电磁干扰（EMI）的影响时，标签的抗干扰性能通过其表面电磁波吸收率（A）来衡量，该吸收率与材料的电磁参数密切相关，可由下式表示：

其中，是角频率，是真空的电容率。通过选择具有较高电磁波吸收率的材料，可有效提高RFID标签对电磁干扰的抵抗力。

为了进一步优化RFID标签在电力工器具应用中的性能，引入一种实时监测算法是必要的。这种算法基于标签的返回信号强度指示（Received Signal Strength Indication， RSSI）值变化来评估电磁环境的影响，并调整标签的工作参数，以保持最佳性能。该算法用以下步骤表示：

测量初始RSSI值：RSSI_0。

在电磁干扰环境下测量RSSI值：RSSI_1。

计算RSSI变化量：ΔRSSI = RSSI_1 - RSSI_0。

根据ΔRSSI调整标签参数（如频率、功率）以优化性能。

此算法的核心在于实时监控RSSI值的变化，并据此调整标签的工作状态，以适应电磁环境的变化、确保数据传输的稳定性和准确性[1]。

1.2天线设计

天线设计作为确保RFID电力标签在高电磁干扰环境下稳定工作的关键技术之一，其设计过程不仅需要考虑电磁干扰的影响，还要确保天线能够有效接收和发送信号[4]。针对天线设计，引入了一种基于最小二乘法的实时监测算法，以优化天线的性能并确保其在电磁干扰环境中的稳定运行[2]。

考虑到天线的工作频率、电磁波的传播速度及天线的长度之间的关系，通过以下公式描述天线的基本工作条件：

在实际应用中，通常接近光速，即≈3×108m/s，因此，对于给定的工作频率，天线的理想长度据此计算。然而，在高电磁干扰环境下，天线的有效接收能力会受到干扰的影响，导致接收信号的强度和质量下降。为了实时监测并调整天线的性能，引入了最小二乘法算法，通过优化天线设计参数以最小化接收信号与理想信号之间的差异。

假设接收到的信号强度为，理想信号强度为，则定义损失函数来衡量两者之间的差异：

最小二乘法的目标是通过调整天线设计参数，如天线长度、形状或者材料属性等，使得损失函数的值最小。通过求解损失函数对各设计参数的偏导数并令其等于零，得到一组优化后的天线设计参数。对于天线长度，其优化条件表示为：

通过这种方法，动态调整天线的设计，以适应电磁干扰环境下的变化，保证RFID电力标签的稳定工作。

实时监测算法不仅能够优化天线的长度，还能根据电磁环境的实时变化调整其他设计参数，如天线的形状和放置角度等，进一步提高天线的抗干扰能力和信号传输效率。通过持续监测电磁环境并实时调整天线设计，显著提升RFID电力标签在复杂电磁环境中的性能，确保电力工器具的有效管理和监控[3]。

1.3信号调制技术

信号调制技术是提高RFID系统在强电磁干扰环境下性能的关键。特别是在电力系统中，RFID电力标签应能够在高电磁xlEedKmKIQvQog0t5jd7Nz2I3x+xNGlB9vLxrZbEB48=干扰的环境下稳定工作，以确保电力工器具的有效监控和管理。为此，要采用适当的信号调制技术以显著提高信号的抗干扰能力和系统的通信效率[4]。

卡尔曼滤波是一种有效的线性动态系统估计方法，其通过对系统状态的连续预测和更新来优化系统性能。在信号调制中，将卡尔曼滤波算法应用于动态调整调制参数，如调制深度和频率，以适应电磁环境的变化。考虑到RFID系统中信号的调制过程表述为线性系统，其状态方程和观测方程分别为：

其中：表示在第时刻的系统状态（包括信号的调制参数）；和分别是系统状态转移矩阵和控制输入矩阵，是控制输入（即环境因素的变化）；是过程噪声；是在第时刻的观测值；是观测矩阵；是观测噪声。

基于卡尔曼滤波的实时监测和调制策略的关键在于通过实时更新系统状态的估计值以适应环境的变化。这个过程包括两个主要步骤：预测和更新。在预测步骤中，系统根据当前的状态和控制输入预测下一时刻的状态：

然后，在更新步骤中，系统根据实际的观测值调整状态的估计值：

其中，是卡尔曼增益，用于权衡预测和观测值之间的差异，通过以下公式计算：

在此，是预测误差协方差，是观测噪声协方差。

通过应用卡尔曼滤波算法，实时调整RFID信号的调制参数，以最小化由电磁干扰引起的信号失真和传输错误，这种方法不仅提高了RFID系统在电力工器具管理中的可靠性和效率，而且增强了系统对环境变化的适应能力。通过动态调整调制策略，RFID系统能够在复杂的电磁环境中保持稳定的通信性能，从而确保电力工器具的有效监控和管理，为电力系统的安全稳定运行提供有力的技术支撑[5]。

2.技术测试

数据集是实测数据，通过设置不同级别的电磁干扰，由研究团队利用专业设备对RFID电力标签的响应时间、信号强度及误码率进行的详细的测试与记录。数据的收集过程严格遵循实验设计要求，确保数据的真实性和有效性，见表1。此次实验的目的在于验证卡尔曼滤波算法对RFID电力标签在抗电磁干扰性能上的优化效果，因此，所选数据集是完全基于实际测量得到，未涉及任何网络公开数据集或其他来源。

测试指标包括响应时间、信号强度和误码率三项。响应时间是指RFID标签接收到读写器信号并成功回传信息所需的时间长度，反映了RFID系统的反应速度；信号强度表示通信过程中信号的平均功率水平，与通信的可靠性和远程读取能力直接相关；误码率则是衡量通信过程中信息准确性的关键指标，指在总传输数据中出错的比例。这三个指标共同构成了评估RFID电力标签在电磁干扰环境下性能的基础。

3 结语

综上所述，该文研究了RFID电力标签的抗电磁干扰性能，旨在通过系统化的分析和实验验证探索出一套针对电力系统在特定环境下的RFID标签的优化设计方案，包括分析电力环境下的电磁干扰特性。基于此，对RFID标签的天线进行特殊设计，以增强其接收和传输信号的能力。同时，选用能够抵御高电磁场影响的材料，以及采用高效的信号调制解调技术，最终实现其在电力工器具管理中的高效应用。

参考文献

[1] 张旭东，周年荣，唐立军.智能头盔抗电磁干扰性能的非线性建模研究[J].云南电力技术，2021，49（6）：71-74.

[2] 邱志梅，徐海波.一种在用电梯抗电磁干扰性能试验设施的改进研究[J].中国特种设备安全，2021，37（5）：18-21，25.

[3] 邹阳，周求宽，刘明军，等.局部放电特高频检测装置抗电磁干扰性能的量化评估方法研究[J].电工技术学报，2020，35（10）：2275-2282.

[4] 孙艳生，雷嗣军，高亮，等.基于信号完整性的LCDs抗电磁干扰性能提升[J].液晶与显示，2020，35（1）：41-47.

[5] 袁绩海，王凯.基于物联网RFID标签的电力设备终端控制器故障信息采集研究[J].物联网技术，2023，13（10）：49-51.