基于分布式光纤的电力电缆检测数据质量优化技术

孙世国，黄志敏，叶尚兴，江友华

(1．冀中能源峰峰集团有限公司新三矿，河北省邯郸市 056200；2.上海电力学院电子与信息工程学院，上海市 200090)

基于分布式光纤的电力电缆检测数据质量优化技术

孙世国1，黄志敏2，叶尚兴2，江友华2

(1．冀中能源峰峰集团有限公司新三矿，河北省邯郸市 056200；2.上海电力学院电子与信息工程学院，上海市 200090)

分布式光纤能够有效实现电力电缆的在线监测，但由于分布式光纤节点部署不均衡、采集频率频繁、感知数据强关联等特点，造成所测电力电缆数据的真实性受损，从而形成漏报、误报，这就对光纤传感监测技术的数据质量和数据管理技术提出了更高的要求。基于此，给出了分布式光纤检测电力电缆健康状态的软硬件平台，并针对电力电缆检测漏报、误报现象，通过提高数据采集质量，采用不确定感知数据的自动检测及修复算法，从而在数据出现异常情况时能够进行有效修正，提高了电力电缆感知数据的质量，降低了光纤检测系统的缺陷发生率，提高了工作效率。最后，通过实验进行了算法验证。

电力电缆；分布式光纤；检测数据质量；优化

0 引 言

目前关于电力电缆状态的检测方法比较多，比如测温通常采用点式感温装置(如热电偶)，在电缆重要部位进行测温；采用电力线载波及视频监控方式，减少偷盗电力电缆行为[1-7]。但这些方法均是零散的，没有构成综合系统，无法对电力电缆进行全方位实时监测，不能实现对电力电缆线路的温度、载流量以及偷盗入侵情况等进行监测。分布式光纤技术可以有效进行电力电缆的全方位检测，但国内外研究机构用光纤传感监测技术对配网设备的安全监测研究大多还处于初期研究阶段，应用也基本停留在对个别设备和某个部件的监测[8]。虽然也有一些相关文献介绍了电力电缆的分布式光纤测试技术，但都比较笼统，没有具体介绍其软、硬件平台设计[9-10]。

此外，由于电缆线路分布面广、相距较远，致使分布式光纤节点部署不均衡，外加系统损耗和噪声的影响，造成所测电力电缆数据的真实性受损，从而形成漏报、误报，致使其应用受限。为了使光纤传感监测技术更好地应用于实际，对其数据质量和数据管理技术就提出了更高的要求，以便提高电力电缆感知数据的质量，并进行有效计算与准确报警。基于此，论文提出分布式光纤测试技术的软、硬件平台，并针对光纤传送数据的质量进行相应的算法优化，以使在数据出现异常情况时能够进行有效修正， 一定程度上降低光纤检测系统的缺陷发生率，避免大量的现场工作，提高工作效率。

1 分布式光纤的电力电缆监测原理

分布式光纤传感技术是利用光在光纤中传输时产生后向散射信号和光时域反射，如瑞利(Rayleigh)散射、布里渊(Brillouin)散射和拉曼散射等技术来获取温度、振动等参量的分布信息，被广泛应用于光缆线路的监测、维护、施工之中，可进行光纤温度、偷盗情况及长度和故障定位等的测量。其典型结构光时域反射(optical time domain reflectometer,OTDR)技术，如图1所示。

图1 光时域反射技术原理

激光器发出的光经过脉冲发生器调制后，产生所需宽度的光脉冲 (通常为 10～400 ms)，经耦合器后入射到待测光纤，光纤中的后向散射光和菲涅耳反射光经耦合器后进入光电探测器，光电探测器把接收到的光信号转换成电信号，进入电脑或示波器进行数据处理。如脉冲激光器输出的脉冲光波，传输至事件点D，经瑞利散射后，背向散射光在激光器脉冲输出t后被探测器接收，令事件点D至探测器的距离为z，则

(1)

式中：v为光在光纤中传输速度；n为光纤有效折射率；C为真空中的光速。

图1中，设光脉冲持续时间为Δt，则在t时刻，检测到的后向散射光为[z，z+(vΔt)/2]这段光纤后向散射的总能量,所以，OTDR的空间分辨率为

(2)

这样，不同时间测量的反射光强度就对应着整个传感光纤不同位置的散射。因此，可以通过测量后向散射的时间函数来获取不同距离的后向散射信息，这样一根光纤中的连接点、耦合点以及断点的位置很容易被测量到。而且，如果光纤有一段弯曲过大或者被过重外部物体压制等情况也可以被测量到。而光纤温度监测则可根据待测温度函数得到：

(3)

式中：Ias为反斯托克斯光强；Is为斯托克斯光强；fas为反斯托克斯光频率；fs为斯托克斯光频率；f0为瑞利光频率；h为普朗克常数；c为光速；k为波尔兹曼常数；T为绝对温度。

根据式(3)可以得到:

(4)

由式(4)可知，在测温系统标定后，通过测定R(T)，利用已知温度T0下的R(T0)，根据后向光波的传播时间，就可以确定沿光纤各测量点的温度值。

由式(2)、(4)可知，采用分布式光纤传感技术可以有效检测电力电缆的振动及温度信息，然而电力电缆在长期运行中受到雨雪、日照、电磁感应、人为因素(如：电缆附件施工、汽车通过等)影响，以及整个系统损耗和噪声的影响，致使光波在电缆传输过程中，以及在数据传到数据中心时，造成所测电力电缆数据的真实性受损，从而形成漏报、误报。为消除此影响，需要选择合适的智能采样方法，并对数据进行检测和修复，从而降低光纤振动及测温系统的缺陷发生率。

2 软、硬件平台设计

2.1 系统硬件集成架构

电力电缆的分布式光纤防盗、载流量及温度监测系统硬件集成架构如图2所示，主要包括子系统、客户端、集成软件平台这3部分。其中各子系统负责各自监测参数的采集、分析处理和存储，并通过TCP/IP协议将数据的上传到集成软件平台上。各子系统上传的数据经集成软件平台的接口模块接收并统一转换成标准格式存储到数据库中，供集成软件平台上层分析和应用；各客户端通过网络来查看集成软件平台上的数据，并可进行相应的业务功能请求；集成软件平台采用网络化架构实现数据的采集、转换、处理、分析和展示，并通过TCP/IP协议与电力部门其他软件系统进行数据交换。

2.2 系统软件平台

电力电缆的分布式光纤防盗、载流量及温度监测系统软件平台从功能结构上主要分成4个。

图2 基于分布式光纤的电力电缆系统硬件集成架构

(1)源数据提供层：需要接入电缆监控平台的各个监控子系统提供相应的监测数据。如分布式光纤振动监测子系统提供的振动数据，分布式光纤温度监测子系统提供的温度数据，电力设备提供的状态数据等。

(2)数据接入层：基于标准数据模型和统一接口方式接入各个系统至集成数据总线。

(3)数据整合层：主数据负责提升电网数据质量，向集成监控管理系统提供完整、可靠的数据支持，形成统一数据格式的数据提供给业务应用层进行应用。

(4)监控应用层：包括集成监控运行的管理功能，如运行监控，负责展现来自各个监控子系统的监控参数变化曲线及各种报表；电缆载流量分析、振动信号分析等数据分析处理功能。

通过软件平台把基于分布式振动传感器和分布式温度传感器测得的数据进行检测与修正，然后结合电缆各种事件的特征，分析得到电缆负荷、电缆故障状态、电缆故障原因等信息，判断设备的风险级别，采取合理的检修管理，安排检修计划，实施状态检修；基于光纤测温监测系统监测导线温度与导线载流量关系，达到更好地监测电缆运行异常情况，稳定、优化电缆运行，最终达到电力电缆状态的全方位检测，又能有效防止数据的真实性受损，减少漏报、误报，有效降低光纤振动及测温系统的缺陷发生率。

3 高质量的智能光纤检测数据采样方法

分布式光纤的电力电缆监测技术除了有合理的软、硬件平台与架构外，有效的数据采集算法也是其应用于实际中必不可少的组成部分。这是因为电力电缆线路分布面广、相距较远，致使分布式光纤节点部署不均衡、采集频率频繁、感知数据强关联等特点，系统损耗和噪声的影响较大；其次，对不同状态信息的传感器节点，其感知器件的精度、节点环境和感知过程都可能是不同的，如果要求所有传感器都获取同样数量的样本是不现实的。如果直接简单地把采集数据传送到计算机进行运算，则容易出现数据检测不准确，形成漏报、误报。为了有效地监测电力电缆的健康状态，以便能够得到更能反映所测电力电缆健康状态的真实数据，比如温度曲线、绝缘及老化程度等，需要提高电力电缆监测网络中采集数据的质量。一般的做法是尽量获取较多的采样数据，并将其平均值作为“真正的”感知数据。虽然该方法看似简单，但在传感器网络中进行多次采样却是很大的挑战。而在最坏的情况下，为了达到指定的采样准确率，所有的传感器都必须使用最高的采样率。而实际上只有最不准确的传感器才需要使用该采样率。显然，上述简单的采样策略会浪费很多能量。

图3 不同自由度参数对应的t分布

参数确定的基本过程为：

Step 1，获取一个样本数据；

Step 3，在检验区间[si-eri,si+eri]上执行t检验, 如果通过，过程结束，否则跳转到Step 1。

利用以上方法进行反复试验，确定每个光纤检测节点的采样频率。对于给定的分布式光纤传感网络置信度要求，找到一种高质量、低能耗的节点智能采样方法。

4 不确定感知数据的自动检测及修复算法

在数据采集过程中，由于节点环境变化、电磁干扰、测量误差、采样错误、网络延迟等因素的客观存在，导致获得的感知数据经常是不确定的，节点数据修正技术无法完全消除感知数据中存在的噪音。同时，在数据传输过程中，也会引入新的数据噪音。而采用传统的数据清洗办法来提高感知数据库中的数据质量，显然是不合适的。这是因为在电力电缆的分布式光纤传感网络中，有些 “异常数据”虽然是小概率的，但其往往是故障检测等重要的数据来源。如果直接使用低质量的感知数据，将会对电力电缆的检测和管理造成严重的后果。因此，如何提高这些感知数据的质量，并进行有效计算，给光纤检测的数据管理带来了新的挑战，也是分布式光纤传感技术在电力电缆检测应用中是否成功的关键所在。

4.1 不确定感知数据的自动检测

利用2个节点的感知向量的相似性度量来对相邻2个节点之间测量序列的相似程度进行比较。首先，利用最大—最小规范化方法对感知向量进行规范化处理，然后选择广义Jaccard系数(又称Tanimoto系数)作为相似性度量[13]。如果用i和j表示2个相邻节点，这2个节点经过规范化处理的感知数据分别为xi和xj，这2个感知向量的点积为xi·xj，则广义Jaccard系数可以表示为

(5)

给定阈值θ，当Jij>θ时，则认为这2个感知向量是相似的，否则认为其中某个感知向量具有异常。

4.2 基于X-repair、S-repair和U-repair修复模型的感知数据修复

由于受分布式光纤监测网络的动态性、不确定性、强电磁干扰等因素的影响，在数据采集过程中存在“不精确、不完整、不一致”等问题。同时，在数据传输过程中，也会引入新的数据噪音。为了提高数据质量，确保电力电缆检测系统的正常运行， 除了自动检测感知数据库中的不确定数据外，还需要采用合适的方法来修复这些不确定数据。传统的数据修复理论一般都是在发现异常数据时直接使用删除操作[14-15]。但在电力电缆传感器网络中，这一方法并不适用，因为这些所谓的“异常数据”可能是分析电力电缆故障的主要数据来源。为此，论文基于X-repair、S-repair和U-repair修复模型和构建的条件函数依赖关系，建立修复可能世界(repaired possible world)来修复这些不确定数据。

图4 数据修复的剪枝策略

5 实验结果

(1)实验1。在测试电力电缆中，传输不同电流强度，用电流记录仪、水银温度计和电力电缆分布式光纤载流量/温度安全监测模块采集负荷电流和电缆内部温度信号进行温度测量对照，具体数值如表1所示。由表1可以看出，光纤测温同水银温度测温误差均在1 ℃范围内，满足检测要求。由此可知，智能光纤检测数据采样方法能够使光纤测温有效的进行，并使测温误差控制在允许范围内。

表1 温度测量对比试验

(2)实验2。在测试电力电缆的不同位置进行温度故障设置，并施加电磁干扰，在没有采用不确定感知数据算法时，出现误报，如图5(a)所示的测试点C，采用数据清洗算法后，并进行数据修复的剪枝策略，误报点C被有效滤除，其效果如图5(b)所示。

图5 数据处理前、后温度测试对照波形

(3)实验3。为了测试电力电缆正常振动与被偷盗时系统能否有效区别，采用广义Jaccard系数算法，并设定阈值θ，当Jij>θ时，则认为这2个感知向量是相似的，否则认为其中某个感知向量具有异常。作为正常振动条件，本实验采用汽车路过测试点作为输入条件，其被测点位置振动背景噪声幅度小于0.1 V，如图6(a)所示，而偷盗时测试点位置振动背景噪声幅度大于0.2 V，如图6(b)所示。因此，正常输入信号小于设定阈值，而不正常输入测定信号大于设定阈值，表明智能数据采样及处理算法能够有效区别异常信号，而识别出正常信号，防止漏报和误报。

图6 数据处理前、后振动测试对照波形

6 结 论

由于电缆线路分布面广，且由于整个系统损耗和噪声的影响，造成所测电力电缆数据的真实性受损，从而形成漏报、误报，致使其应用受限。论文首先介绍了光纤检测原理，然后给出了具体的软、硬件架构。为了提高检测正确率，采用智能采样算法，有效提高了分布式光纤传感器信息的质量，并在数据出现异常情况时能够进行有效修正， 在一定程度上降低光纤检测系统的缺陷发生率，避免了大量的现场工作，提高了工作效率。

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(编辑：蒋毅恒)

OptimizationTechnologyofDetectionDataQualityforPowerCableBasedonDistributedOpticalFiber

SUN Shiguo1, HUANG Zhiming2, YE Shangxing2, JIANG Youhua2

(1. New No.3 Mine, Jizhong Fengfeng Energy Group Co., Ltd., Handan 056200, Hebei Province,China;2. School of Electronic and Information Engineering, Shanghai University of Electric Power, Shanghai 200090, China)

Distributed optical fiber can effectively realize the on-line monitoring of power cable. Because of the characteristics of distributed optical fiber, such as imbalance sensor deployment, frequency collection, strong correlation in perception data and so on, the measured data’s authenticity of power cable was damaged, so as to form omissions and false positives, which put forward higher requirements for the data quality and data management technology of optical fiber sensing technology. Based on this, this paper proposed the hardware and software platform for the health status detection on power cable by distributed optical fiber. According to the omissions and false positives of power cable detection, through the improvement of data acquisition quality, the uncertain automatic detection and repair algorithm for perception data were used to effectively correct the abnormal data, which could improve the quality of power cable sensing data, reduce the incidence of defects in optical fiber detection system, and improve the work efficiency. Finally, the experiments were carried out to verify the algorithm.

power cable; distributed optical fiber; detection data quality; optimization

上海市自然科学基金项目(Z2012-068)。

TM 247; TP 301

： A

： 1000-7229(2014)09-0053-06

10.3969/j.issn.1000-7229.2014.09.010

2014-04-03

：2014-05-07

孙世国(1970)，男，高级工程师，主要从事机电检测及电子信息方面的研究；

黄志敏(1989)，男，硕士研究生，主要从事电力系统检测及控制方面的研究;

叶尚兴(1990)，男，硕士研究生，主要从事电力系统检测及控制方面的研究；

江友华(1974)，男，博士，教授，主要从事电力系统检测及控制方面的研究，E-mail:jyhua0306@163.com。