国网湖北省电力有限公司武汉供电公司, 湖北 武汉 430013
为进一步加强光缆的运行保护措施, 提出了一种基于分布式光纤振动系统的光缆外破事件器械识别与垂直距离判断的双指标方案。通过实时采集光纤振动信号, 分析时频域信号的多重特征, 提取受影响光纤段、频率能量占比、频率峰值及分布等关键性特征, 送入训练好的宏流形学习模型下, 同时识别光缆外破事件的器械类型及垂直距离, 并对垂直距离进行分级预警, 高效开启对应的及时响应措施。案例结果表明, 本方案在应用中的识别率高达90%, 实现外破类型和垂直距离分级的双识别, 大大提高了光缆外破事件的防御举措。
分布式光纤 外破事件 垂直距离 特征 宏流形学习 distributed optical fiber external breaking event vertical distance characteristic macro manifold learning
1 海南电网有限责任公司 信息通信分公司，海口 570203
2 武汉康普常青软件技术股份有限公司，武汉 430073
振动源与传感通道的垂直距离是光缆、电缆等线路运维人员关注的重要指标之一，对如何进行线路安全处置具有重要指导意义，提出一种基于分布式振动系统(DVS)的振动源与传感通道垂直距离的计算方法。通过实时采集光缆信号数据，分析了振动波的衰减特点，选择了合适的振动波振幅谱计算模型，并给出了振幅谱与振动源间隔距离的分布方程，以及垂直距离的近似计算方法。实验证明:该算法计算出的垂直距离误差较小，符合工程设计要求，具有较高的实际应用价值。
分布式光纤传感 振动源 传感通道 垂直距离 distributed optical fiber sensor vibration source sensing channel vertical distance
