基于遠(yuǎn)程定位的光纜接頭故障發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)應(yīng)用

童俊 楊濤 汪俊

摘 要：針對光纜接頭故障定位問題，本研究在傳統(tǒng)的OTDR曲線分析法的基礎(chǔ)上，提出一種基于貝葉斯與最小二乘法的OTDR曲線分析法，研究光纜接頭故障的遠(yuǎn)程定位與發(fā)現(xiàn)。首先，文章對傳統(tǒng)的OTDR曲線分析法，包括小波分析法和最小二乘法進(jìn)行了優(yōu)缺點(diǎn)分析。其次，基于貝葉斯與最小二乘的OTDR曲線分析法對故障點(diǎn)進(jìn)行了檢測。然后，基于GIS算法對故障點(diǎn)進(jìn)行了精確定位。最后，通過實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證了文章提出的算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，文章提出的算法對故障點(diǎn)的定位信息與實(shí)際故障點(diǎn)信息高度吻合。

關(guān)鍵詞：光纜接頭故障;貝葉斯;最小二乘;OTDR曲線

中圖分類號：TN913.33 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1001-5922（2021）08-0174-04

Application of Optical Cable Joint Fault Detection System Based on Remote Location

Tong Jun，Yang Tao，Wang Jun

（Hangzhou power supply company of State Grid Zhejiang Electric Power Co.， Ltd.， HangZhou? 310016， China）

Abstract：Aiming at the problem of optical cable connector fault location， this paper proposes an OTDR curve analysis method based on Bayesian and least square method based on the traditional OTDR curve analysis method to study the remote location and discovery of optical cable connector faults.. Firstly， this paper analyzes the advantages and disadvantages of traditional OTDR curve analysis methods， including wavelet analysis and least square method. Secondly， OTDR curve analysis method based on Bayesian and least squares is used to detect the fault point. Then， the fault point is accurately located based on GIS algorithm. Finally， the proposed algorithm is verified by experimental simulation. The experimental results show that the fault location information of the proposed algorithm is highly consistent with the actual fault location information.

Key words：optical cable joint failure; Bayesian; least squares; OTDR curve

光纜接頭故障點(diǎn)精準(zhǔn)定位需要用到故障點(diǎn)的光纜距離，而光纜距離需要通過OTDR曲線分析獲得，因此OTDR曲線分析方法決定了故障點(diǎn)定位的精準(zhǔn)度。傳統(tǒng) OTDR 曲線分析方法主要包括最小二乘法、小波分析法[1-5]等，但由于這些方法檢測速度緩慢，檢測精度較低，故本研究中最小二乘法的基礎(chǔ)上提出基于貝葉斯決策的OTDR曲線分析法。

1 基于貝葉斯與最小二乘的OTDR曲線分析法

目前，最常用也是傳統(tǒng)的OTDR曲線分析方法主要有小波變換和最小二乘法。雖然小波分析法和最小二乘法都可以檢測到OTDR曲線中的事件點(diǎn)，但在實(shí)際應(yīng)用中，由于這兩種方法檢測精度過低、檢測速度慢，因此不適用于本研究中的光纜接頭故障發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)[7-8]。因此，文章提出一種基于貝葉斯與最小二乘法的OTDR曲線分析法。

1.1 故障點(diǎn)檢測

在對OTDR曲線進(jìn)行分析前，首先通過小波去燥對OTDR原始信號進(jìn)行處理，從而為故障點(diǎn)的檢測奠定基礎(chǔ)。同時(shí)，假設(shè)wi條件下y（n）發(fā)生的概率為，根據(jù)貝葉斯公式，其后驗(yàn)概率可表示為[6]：

式（1）中，w1和w2分別表示n為事件點(diǎn)和n不為事件點(diǎn)的兩種狀態(tài)。根據(jù)貝葉斯決策規(guī)則，當(dāng)? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 時(shí)，n表示非事件點(diǎn)，反之n則為事件點(diǎn)。但這種方法容易導(dǎo)致將事件點(diǎn)判斷為非事件點(diǎn)，將非事件點(diǎn)判斷為事件點(diǎn)兩種錯(cuò)誤。為避免錯(cuò)誤的發(fā)生，本研究將第一種錯(cuò)誤記錄為e1，第二種錯(cuò)誤記錄為e2，表示判斷錯(cuò)誤的概率，則e1、e2發(fā)生的概率可表示為：

由貝葉斯決策可知，若，則判斷為事件點(diǎn);若，則判斷為非事件點(diǎn)。至此，完成了OTDR曲線事件點(diǎn)的檢測。

1.2 事件點(diǎn)分類

事件點(diǎn)的檢測僅可獲知某個(gè)位置出現(xiàn)了事件點(diǎn)，但無法判定事件的類型，故需要進(jìn)一步確定事件的類型。本研究確定事件點(diǎn)類型的方法首先是剔除OTDR曲線中的事件點(diǎn)，然后再對處理后的OTDR曲線數(shù)據(jù)進(jìn)行分段，最后對數(shù)據(jù)段進(jìn)行曲線擬合。具體流程如圖1所示。

由于OTDR曲線趨于線性，而最小二乘法對線性曲線擬合準(zhǔn)確度最高，故本研究采用最小二乘法對其進(jìn)行擬合。

最小二乘法曲線擬合的最終目的是得到最小二乘擬合曲線，即所有數(shù)據(jù)點(diǎn)與擬合點(diǎn)的誤差平方和最小[4]。設(shè)最小二乘擬合曲線模型為，OTDR曲線中的一組數(shù)據(jù)為，誤差距離為，所有點(diǎn)的平方和為。由此可得最小值對應(yīng)的參數(shù)，進(jìn)而確定擬合曲線。

將中的數(shù)據(jù)作差并取其絕對值m，判斷m的大小即可對OTDR曲線中的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行分類。具體判斷標(biāo)準(zhǔn)件表1所示。

1.3 故障點(diǎn)整體定位分析流程

基于以上分析，將光纜接頭的故障流程設(shè)計(jì)為如圖2所示。

2 光纜接頭故障精確定位算法

通過OTDR曲線確定了故障點(diǎn)的光纜距離，但卻沒有確定故障點(diǎn)的實(shí)際地理位置，故單純使用OTDR算法得到的故障點(diǎn)距離并不是實(shí)際光纜長度。文章采用GIS算法將OTDR測量得到的光纜距離轉(zhuǎn)換到實(shí)際光纜長度，得到光纜接頭故障的精確定位[10]。具體定位原理是取多次故障點(diǎn)與OTDR測量點(diǎn)的距離平均值。然后應(yīng)用公式（3）將光纖距離轉(zhuǎn)化為光纜距離。

式（3）中，S為光纖距離，Pr為光纜膠縮率;CR為光纜彎曲程度。

具體定位步驟為：①應(yīng)用OTDR獲取五次故障點(diǎn)到測量點(diǎn)的光纖距離d，求得其平均值;②根據(jù)光纜膠縮率Pr以及彎曲度CR，求得光纖距離;③將ST與數(shù)據(jù)庫中各個(gè)特殊點(diǎn)與測量點(diǎn)的距離Ln相減，得到差值，并取其絕對值;④最小化，得到的最小n的值，并將該值與0比較;⑤若，則找到n與n+1的經(jīng)緯度坐標(biāo)以及這兩個(gè)點(diǎn)到測量點(diǎn)的距離Ln與Ln+1，由式（4）可求得故障點(diǎn)的經(jīng)緯度;若，則找到n與n-1的經(jīng)緯度坐標(biāo)以及這兩點(diǎn)到測量點(diǎn)的距離Ln與Ln+1，由式（5）可得故障點(diǎn)的經(jīng)緯度;若，則找到第n點(diǎn)的經(jīng)緯度坐標(biāo)，這也是故障點(diǎn)的經(jīng)緯度;⑥將經(jīng)緯度坐標(biāo)放入GIS地圖中，得到故障點(diǎn)的顯示圖。

3 故障檢測流程

光纜接口的故障檢測流程圖如圖3所示。

4 仿真實(shí)驗(yàn)

4.1 基于貝葉斯與最小二乘的OTDR曲線分析仿真

為檢測基于貝葉斯決策與最小二乘法對OTDR事件點(diǎn)的分類精度，將實(shí)際測量得到的5組OTDR數(shù)據(jù)輸入該算法中，得到如表2所示的實(shí)驗(yàn)分類結(jié)果。

由表2可知，基于貝葉斯決策與最小二乘法的事件點(diǎn)檢測方法與實(shí)際結(jié)果高度吻合，其正確率均達(dá)到90%以上。

4.2 光纜接頭故障精確定位仿真

為驗(yàn)證基于GIS的電力光纜接頭故障精確定位算法的定位精度，本研究對某電網(wǎng)公司提供的光纜線路段特殊點(diǎn)進(jìn)行了現(xiàn)場測量，得到如表3所示的特殊點(diǎn)的相關(guān)信息。同時(shí)，對檢測光纜進(jìn)行了一些破壞性實(shí)驗(yàn)。將以上數(shù)據(jù)信息輸入算法中，得到如表4所示的算法定位信息與實(shí)際故障點(diǎn)信息對比表。

由表4可知，基于GIS電力光纜接頭故障精確定位算法對故障點(diǎn)的定位誤差均控制在20m以內(nèi)，說明該算法得到的故障點(diǎn)信息與實(shí)際故障點(diǎn)信息高度吻合，具有較高的準(zhǔn)確率，在實(shí)際操作中，工作人員能夠較快獲得故障點(diǎn)的具體位置。

5 結(jié)語

隨著電力系統(tǒng)的現(xiàn)代化發(fā)展，光纜接頭故障精確定位有利于快速檢測到故障點(diǎn)，對維護(hù)電力系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行十分必要。通過實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明，文章提出的算法對故障點(diǎn)的定位信息與實(shí)際故障點(diǎn)信息高度吻合，具有較高的準(zhǔn)確率。在實(shí)際操作中，應(yīng)用該算法可以使工作人員較快獲得故障點(diǎn)的具體位置，確保電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。

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