基于分布式光纤温度传感器的电缆故障定位研究

徐鸿福， 范伟强

(1.辽宁省电力有限公司阜蒙县供电分公司，辽宁 阜新 123100；2.中国矿业大学(北京)信息所，北京100083)

基于分布式光纤温度传感器的电缆故障定位研究

徐鸿福1， 范伟强2

(1.辽宁省电力有限公司阜蒙县供电分公司，辽宁 阜新 123100；2.中国矿业大学(北京)信息所，北京100083)

为了提高全分布式光纤测温系统对输配电电缆的测温准确度和故障定位精度，建立了基于反斯托克斯与斯托克斯拉曼散射信号时间的故障定位数学模型，提出了一种电缆表面温度与拉曼强度比导函数作为故障阈值的信号检测方法，对电缆故障信号检测方法的去噪效果和检测信号随故障时间变化进行了仿真分析。仿真分析结果表明，电缆表面温度与拉曼强度比函数多次平均去噪的方法，能够降低噪声对信号的干扰；导函数与故障阈值相比较的电缆检测信号方法，提高了电缆故障点定位的精度。

拉曼强度比；故障阈值；斯托克斯；去噪；定位

目前，配电线缆温度实时监测并通过温度异常点反演故障位置成为了现今的研究热点。在中国国内配电线缆温度监测和故障定位中，主要是通过分布式光纤传感器进行实时监测，并将测量结果进行数据上传后终端进行综合分析，最终形成了一个集温度监测、数据分析、故障定位等功能于一体的电缆网络监测系统[1]。由于分布式拉曼光纤传感器具有本质安全、抗电磁干扰、耐高电压、耐化学腐蚀、可嵌入等特点[2]，因此该传感技术不仅能在复杂环境下对电缆温度进行实时监测，还可以将每个测量故障点数据进行准确传送到控制中心[3]。控制中心精确启动相应的保护措施和通知检修人员及时采取措施进行抢修，防止电缆事故进一步扩大[4]。本文阐述了基于全分布式拉曼光纤传感器的基本原理，分析了光纤测温原理与电缆故障点定位的关系，根据全分布式拉曼光纤传感技术构建了电缆故障定位中的精确测量模型，并采用温度与拉曼强度比函数多次平均去噪的方法，准确提取了故障点测温信号，通过MATLAB仿真分析验证了温度与拉曼强度比导函数作为故障阈值信号检测方法的可靠性。

1 全分布拉曼光纤温度传感器的技术原理

分布式拉曼光纤传感技术是一种先进的光时域分析技术[5]。当入射光在光纤中传播时与光纤介质相互作用后会使光纤中的各种光学特性不均匀，并产生三种不同频移的散射光：瑞利散射、拉曼散射和布里渊散射[6]。光纤中3种散射光的特征散射谱[7]如图1所示。

图1 光纤散射频谱图

根据散射光与入射光的频率关系，可以将散射光分为弹性散射和非弹性散射。拉曼散射是非弹性散射，当拉曼散射光波长高于入射光波长时称为斯托克斯散射光；拉曼散射光波长低于入射光波长时称为反斯托克斯散射光。

光纤入射光子吸收一个声子产生一个斯托克斯拉曼光子，同时释放一个反斯托克斯拉曼光子，其表达式为

hvs=h(vp-Δv)

(1)

hvAS=h(vp-Δv)

(2)

式中：h为普朗克常量；Δv为拉曼声子频率1.32×1013Hz；vp、vs、vAS分别为入射光、斯托克斯和反斯托克斯拉曼散射光的频率。

由式(1)、(2)可知，当激光脉冲在光纤中传播时，每个激光脉冲产生的背向斯托克斯拉曼散射光的通量为

(3)

背向反斯托克斯拉曼散射光的通量为

(4)

式中：Ks、KAS为与光纤的反斯托克斯拉曼散射和斯托克斯拉曼散射截面有关的系数；α0、αAS、αs为光纤入射光、反斯托克斯散射光、斯托克斯散射光的平均传播损耗；Rs(T)和RAS(T)为与光纤分子能级有关的温度调制函数；L为测量光电缆长度。

背向斯托克斯拉曼散射与背向反斯托克斯拉曼散射的温度调制函数[6]由玻尔兹曼定律得到与光纤分子能级有关的温度调制函数为

Rs(T)=[1-exp(-hΔv/kBT)]-1

(5)

RAS(T)=[exp(-hΔv/kBT)-1]-1

(6)

式中：T为电缆测量温度；kB为玻尔兹曼常数;kB=1.380×10-23J·K-1。

根据玻尔兹曼定律，由式(5)、(6)带入式(3)、(4)，得到入射激光与被测光纤分子在非线性互相作用下，反斯托克斯拉曼散射光与斯托克斯拉曼散射光的强度比为

exp[-(αAS-αS)·L]

(7)

由式(7)就得到了基于全分布式光纤自发拉曼散射的各段光纤的温度信息。

2 基于分布式光纤测温的电缆故障定位设计

在实际应用中，电缆故障引起的表面温度升高，导致监测光纤的斯托克斯和反斯托克斯波段的光纤衰减系数不可预知[8]。基于式(7)反演电缆各段的温度，将会造成故障点难以定位。下面主要研究采用斯托克斯拉曼散射光子与反斯托克斯拉曼散射光子的双光路温度解调方法来抵消光源波动影响[6]和以电缆正常运行时温度与拉曼强度比函数的导数为故障阈值，同时以检测故障时间进行故障反演的定位技术。通过该方法来提高待测信号的信噪比和实现电缆故障点精确定位。

2.1 双光路温度解调算法

在拉曼光纤传感器测量中，由于系统引入了光学器件的标准具噪声和电学器件的随机噪声等[3]。为了提高电缆温度测量的精度，由式(7)与标定温度下反斯托克斯拉曼光与斯托克斯拉曼光的强度比得到的拉曼强度比，来实现对电缆温度的实时监测及反演电缆温度分布场。

在标定温度T0时，由式(7)得到拉曼强度比F(T)与电缆表面温度的关系：

(8)

将式(8)化简得出拉曼强度比与待测温度的关系式为

(9)

2.2 电缆故障定位算法

在分布式拉曼光纤传感器对输配电线缆进行故障反演时，通过对式(9)求导得到温度阈值函数，并在多个输入脉冲下对监测到的电缆拉曼温度数据曲线进行对比分析。当温度曲线大于温度阈值曲线时，记录监测时刻并通过脉冲在光纤中传播时间来反演故障点即可查找故障点准确位置。

设正常情况下测得的电缆温度函数的导函数为其自适应阈值，通过对温度函数多次叠加来减小系统随机噪声对测量结果的影响，由式(9)求导得到温度阈值函数为

(10)

式中：T′为拉曼强度比与待测温度的关系式T的导函数。

当入射激光脉冲进入光纤时开始计时，脉冲在光纤中发生非弹性拉曼散射后，背向散射信号会在接收端的时刻被接收[9]。由光时域反射原理的计时时间判断散射信号在光纤中的位置[10]，表达式为

(11)

式中：β为信号接收延时系数；c为光在真空中传播速度；n为光纤纤芯折射率；t为信号发射到接收时间。

当电缆发生故障时，故障点附近的温度会上升，其分布式拉曼光纤传感器监测到的拉曼温度导函数曲线值在某一段值大于其温度阈值，记录得到对应的异常点接收时间t，将温度异常点接收时间带入式(11)来反演出电缆故障点[11-12]。

3 电缆故障定位仿真分析

通过采集多个脉冲输入下的拉曼温度反射曲线随时间的变化数据，在监控温度状态正常时将温度曲线数据存储下来，实时刷新分布式光纤传感器监测数据并与阈值函数实时对比。当电缆出现故障时，监测的拉曼温度反射曲线较正常运行时的阈值出现明显异常。

该MATLAB仿真系统采用斯托克斯拉曼光通量作为参考信号的斯托克斯拉曼散射光子与反斯托克斯拉曼散射光子的双光路温度解调方法。此解调方法得到的温度函数可以避免系统光源波动以及采样误差对温度检测造成的影响。

在正常工作状态下，整条线缆温度保持恒定。在标定光纤温度为时，经过理论计算得到不同温度下的拉曼散射强度比[13]如表1所示。根据表1计算结果绘制温度与拉曼强度比的关系曲线如图2所示。经过多次平均去噪算法处理后，温度与拉曼散射强度比的关系曲线如图3所示。

表1 温度与拉曼散射强度比

图2 光纤温度与拉曼强度比关系

图3 平均去噪温度与拉曼强度比导函数关系

从图2可以看出，拉曼强度比与电缆温度的关系简化为线性关系，实际上噪声的引入、光纤损耗和光纤弯曲等因素将造成系统测量误差。为了减小系统误差，引入电缆温度与拉曼强度比的阈值函数关系，并多次累加求取平均值的算法来提高测量精度。仿真得到拉曼强度比与温度导函数关系、多次累加求取平均值后得温度阈值函数关系分别如图4、图5所示。

图4 电缆温度与拉曼强度比导函数关系

图5 多次累加平均后的温度阈值函数关系

根据图4和图5对比分析，温度与拉曼强度比函数经过求导并多次累加降噪处理后，得到的温度阈值函数更趋于平稳，去噪效果更显著。

在正常工作状态下，整条线路温度保持恒定，同时随着线缆长度增加，拉曼强度比减小。在温度阈值为30℃时，仿真线缆拉曼强度与温度关系如图6所示。当电缆某处故障发生时，其温度逐渐升高，光纤拉曼传感器监测到线缆实时温度与拉曼强度比关系如图7所示。

图6 电缆拉曼强度比与温度阈值函数关系

图7 某点故障时温度与全段电缆温度阈值函数关系

从图6和图7对比分析可知，电缆发生某处故障时，该处温度会升高。故障点在拉曼强度比0.85～0.95时，线缆温度大于温度阈值时，仿真温度呈逐渐升高趋势，如图8所示。

在图8中，获得的测量数据时间为t2>t1>t0。根据波形变化可知，电缆某一点突发异常时，温度变化值监测时间发生变化，温度阈值函数能够准确分析电缆故障点处温度值逐渐升高趋势。

当电缆某处发生故障时，分布式光纤传感器比较该处拉曼强度处温度变化，发出报警和记录信号接收时间。通过记录激光器发射入射激光脉冲到拉曼光纤传感器接收到该异常点的反斯托克斯拉曼散射强度的时间t，由式(11)准确计算出电缆故障点，并及时启动相应的电路保护设备，及时维修。

图8 电缆故障处实时温度与温度阈值函数关系

4 结 论

本文以分布式光纤温度传感器测量线缆表面温度作为监测配电线缆运行状态的一个重要参数，采用温度与拉曼强度比导函数作为故障阈值的信号检测方法，通过仿真分析得到配电线缆故障点温度与拉曼强度曲线随温度阈值变化关系。

1) 对斯托克斯与反斯托克斯后向散射信号的拉曼强度进行去噪算法处理，能准确提取电缆故障点的温度信号。

2) 系统直接利用降噪后的拉曼强度比导函数与温度阈值函数关系曲线反演故障点位置，提高了对电缆的异常温度变化监测和故障位置的判断。

3) 基于分布式光纤拉曼故障定位技术对于预防由电缆安全隐患引起的电网事故、快速查找故障点及检修方面有一定的借鉴作用。

[1] 吴正茂,叶吉超,杨俊飞.电力系统通信技术标准体系研究[J].智能电网,2016,9(4):862-866.

WU Zhengmao, YE Jichao, YANG Junfei. Research on standard system of power system communication technology[J]. Smart Power Grids, 2016, 9(4): 862-866.

[2] 刘铁根,于哲,江俊峰,等.分立式与分布式光纤传感关键技术研究进展[J].物理学报,2017,66(7):1-8.

LIU Tiegen, YU Zhe, JIANG Junfeng, et al. Advances of some critical technologies in discrete and distributed optical fiber sensing research[J]. Acta Physical Sinica, 2017, 66(7): 1-8.

[3] 陈栋.分布式光纤传感网络的定位算法与系统设计[D].大连:大连海事大学,2015.

CHEN Dong. Distributed optical fiber sensor network localization algorithm and system design[D]. Dalian: Dalian Maritime University, 2015.

[4] 成冠峰.光纤传感器在坚强智能电网中的应用前景[J].光纤与电缆及其应用技术,2011,50(3):22-26.

CHENG Guanfeng. Application prospect in strong of fiber-optic sensors smart grids[J]. Optical Fiber & Electric Cable and Their Applications, 2011, 50(3): 22-26.

[5] 张旭苹.全分布式光纤传感技术[M].北京:科学出版社,2013.

ZHANG Xuping. Fully distributed optical fiber sensing technology[M]. Beijing: Science Press, 2013.

[6] 王剑锋,刘红林,张淑琴.基于拉曼光谱散射的新型分布式光纤温度传感器及应用[J].光谱学与光谱分析,2013,33(4):865-871.

WANG Jianfeng, LIU Honglin, ZHANG Shuqin. New type distributed optical fiber temperature sensor (DTS) based on Raman scattering and its application[J].Spectroscopy and Spectral Analysis, 2013, 33(4): 865-871.

[7] 张畅生,郭旭敏,刘龙春.高压直流海缆综合在线监测系统研究[J].电测与仪表,2016, 53 (22):27-33.

ZHANG Changsheng, GUO Xumin, LIU Longchun. Study on integrated online monitoring[J]. Electrical Measurement & Instrumentation, 2016, 53(22): 27-33.

[8] 毕卫红,张艳君,苑宝义.基于光散射的分布式光纤温度传感器网络及其在智能电网中的应用[J].燕山大学学报,2010,34(5):378-382.

BI Weihong, ZHANG Yanjun, YUAN Baoyi. Distributed optical fiber temperature sensing network based on light scattering and application in intelligent electric network[J]. Journal of Yanshan University, 2010, 34(5): 378-382.

[9] 王宗良.分布式光纤拉曼温度传感系统信号处理及性能提升[D].济南:山东大学,2015.

WANG Zongliang. Signal processing and performance improvement for distributed fiber Raman temperature sensor[D]. Jinan: Shandong University, 2015.

[10] 臧革伟,陈孝莲,周琦.光时域反射技术的发展现状及其在电力领域中的应用[J]. 现代科学仪器,2013,4(2):20-23.

ZANG Gewei, CHEN Xiaolian, ZHOU Qi. Development status of OTDR technology and its applications in field of power[J]. Modern Scientific Instruments, 2013, 4(2): 20-23.

[11] 张笑平,刘铁根,刘琨等.基于零电平处信号导数分析的分布式光纤传感定位算法研究[J].光电子·激光,2013,24(3):558-562.

ZHANG Xiaoping, LIU Tiegen, LIU Kun, et al. A distributed sensing positioning algorithm based on derivative analysis at zero level of signal[J]. Journal of Optoelectronics Laser, 2013, 24(3): 558-562.

[12] 张明江,李健,刘毅,等.面向分布式光纤拉曼测温的新型温度解调方法[J].中国激光,2017,44(3):1-7.

ZHANG Mingjiang, LI Jian, LIU Yi, et al. Temperature demodulation method for distributed fiber temperature measurement[J]. Chinese Journal of Lasers, 2017, 44(3): 1-7.

[13] 胡传龙.远程分布式光纤拉曼温度传感器研究[D].杭州:中国计量学院,2013.

HU Chuanlong. Long distance distributed fiber Raman temperature sensor[D]. Hangzhou: China Jiliang University, 2013.

Study of cable fault location based on distributed optical fiber temperature sensor

XU Hongfu1,FAN Weiqiang2

(1.Fumeng County Power Supply Subsidiary,Liaoning Electric Power Co.,Ltd.,Fuxin 123100,China; 2.Information Institute,China University of Mining and Technology (Beijing),Beijing 100083,China)

In order to improve the temperature measurement accuracy and fault location precision of power transmission and distribution cable impacted by fully distributed optical fiber temperature measurement system on, a mathematical model of fault location is built based on anti-Stokes and Stokes Raman scattering signal time; a signal detection method is proposed by taking cable surface temperature and Raman intensity ratio function as fault threshold; and denoising effect and the detection signal through the cable fault signal detection method are simulated and analyzed with the change of the fault time. The simulation results show that the method of using cable surface temperature and Raman intensity ratio function to carry out average denoising for many times can reduce the influence of noise on the signal. Also, the method to detect signal of cable can improve positioning accuracy of the cable fault point.

Raman intensity ratio; failure threshold; Stokes; denoising; positioning

2017-02-07;

2017-06-13。

国家重点研发计划项目(2016YFC0801800) 。

徐鸿福(1975—)，男，工程师，主要研究方向为配电线路运行与安全。

TM247;TN818

A

2095-6843(2017)05-0425-05

(编辑侯世春)