基于GIS的电力光纤线路故障精确定位方法的研究

发布时间：2024-07-08 23:24

　　电力光纤具有许多优点,已经成为近年来电力系统中的主流通信方式,是电力通信系统的关键部分,电力光纤线路发生通信故障会给相关企业及用户带来巨大的经济损失,为了确保电力系统正常运行、高效生产,提升电力光纤传输网络运行的可靠性刻不容缓,检测电力光纤故障点并且准确定位故障点成为了一个重要的课题。针对电力光纤线路故障精确定位问题,本文做了如下工作:(1)OTDR曲线分析方法的研究。本文提出一种OTDR曲线分析方法。其算法步骤如下:首先,运用小波对原始OTDR信号进行去噪;然后,使用OTDR数据构造残差序列,并将序列归一化处理,基于贝叶斯决策,在限定OTDR事件点漏检概率的情况下,确定事件点和非事件点的分界面,据此将OTDR曲线数据中的事件点与非事件点区分开;再次,将原始OTDR数据中的事件点剔除,并将剔除事件点后的OTDR数据进行分段最小二乘拟合;最后,将拟合数据与原始OTDR数据相减,根据差值的绝对值判断事件点类型。实验分析表明,该算法的分类精度高,分类速度快,达到了OTDR的检测要求。(2)基于GIS的电力光纤线路故障精确定位方法的研究。本文提出基于GIS的电力光纤故障精确定位方法,通过将光缆...

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图3.12已标记的OTDR特征数据

1000200030004002046008102-0162018201300312031040-6.0-4.0-2.00.02.04.91091029140910619080-.80-.60-.4....

图3.16使用不同核函数的分类效果

0.020.040.060.081幅度0.020.040.060.081幅度0.020.040.060.08幅度a)b)c)图3.16使用不同核函数的分类效果a)线性核函数b)多项式核函数c)高斯径向基核函数但是不同惩罚因子C以及核函数中的γ参....

图3.17不同参数对分类的影响

选用不同的参数C和γ，其分类效果如图3.17所示。当选用C=10，γ=0.2，这时分类器的训练集上的精度只有0.55，在测试集上的精度仅为0.45；当选用C=10000，γ=1时，分类器在训练集上的精度高达99.23%，测试集上的精度高达98.....

图3.22最小二乘拟合效果图

050010001500200025003000350040采样点数（个）02000408642086420246特征点提取采样点数（个）图3.21特征点检测结果第一段10

本文编号：4004035