张曦壬

【摘 要】在智能电网发展中，利用传统的传感器已无法完成智能实时在线分析监测等功能，光纤传感以其连续分布式测量、抗电磁干扰、本征防雷、测量距离远、测量精度高、寿命长，成本低，系统简单等特点，得到广泛应用。分布式光纤测温系统采集的信号含大量的噪声，为了提高信噪比与温度分辨率，采用小波去噪方法，在确保空间分辨率的前提下提高了温度分辨率；并分析了在智能电网中的应用场景。

【关键词】分布式光纤温度传感器；小波去噪；温度测量；智能电网

1 应用背景

随着我国智能电网发展，明确要求将将目前电网的“故障报警”机制提升至“故障预测”机制。电网中电缆、高压开关柜、电缆头等易出故障处的工作温度是非常重要的电力系统运行参数，直接关系到系统是否可以长期安全、可靠运行。为确定系统最佳的和最安全的载流能力，须对电力系统及其环境进行实时精确的温度监测。

传统的测温法通常采用贴温度标签法、测直阻法、红外温度测量等。以上送些方式总有这样那样的问题，不能满足现场需求：1.现场施工困难，作业步骤复杂；2.不能实现多点实时监测和报警；3.无法满足现场高绝缘要求和高电磁干扰环境。将点式感温装置如热电偶装在电网重点检测的部位， 只能对局部位置进行监测， 无法对整条线路进行监控。分布式光纤测温技术只需随电网监测区域敷设的一根光纤就可提供整个区域的运行温度， 具有连续分布式测量、抗电磁干扰、本征防雷、测量距离远、测量精度高、寿命长，成本低，系统简单等特点；满足智能电网发展需求，在发、输、变、配、用等电网的各个环节中都有着广阔的应用前景。

2 分布式光纤传感原理及噪声分析

分布式光纤测温原理[1]如图1所示，它是基于光时域反射原理（OTDR）与拉曼散射原理。当一束高能脉冲光射入光纤时，随着脉冲光的前向传输会产生后向散射现象；其中后向散射光中的拉曼光（斯托克斯光和反斯托克斯光）与温度相关，当光纤上某一部分温度升高时，这部分后向散射的拉曼光强会升高，当温度降低时，拉曼散射光强会降低；利用这一原理就会推知光纤受到的温度变化。OTDR原理为：发射光脉冲时开始计时，当采集器收到光脉冲时停止计时，由时间差乘以光在光纤中传播的速度就可以对光纤上某一点进行定位。这样基于OTDR原理与拉曼散射原理，理论上就可以对光纤上任意一点的温度变化进行测量和定位。

由于分布式光纤测温拉曼散射原理来对温度进行量测，光在光纤中传输及后向散射都会引入大量的噪声；另外，在放大器、探测器以及数据采集过程中也会引入随机噪声、散粒噪声等，使得有用信号（拉曼信号）被完全淹没在噪声中。噪声有信号信噪比低、噪声类型中白噪声占主要优势、背向散射的信号强度随着距离增加而减弱等特点，如图2所示，使得信号提取非常困难。因此，必须对微弱信号进行去噪处理，提高系统的信噪比。

3 小波去噪

分布式光纤测温系统信号去噪技术为线性累加平均去噪技术。通过对微弱光信号（包括反斯托克斯信号和斯托克斯信号）进行多次测量并累加平均处理，消除噪声，获得去噪后的微弱光信号，从而提高系统的信噪比[2]。这是一种批量算法，采集完n个数据后，再由计算机计算其平均值。这种算法的缺点是计算量较大，实时性差；另一方面，累加平均虽简便易行但只能去除白噪聲，对于其它类型的噪声不能有效去除，使得温度分辨率难以提高。因此为了提高分布式光纤温度传感器系统的温度分辨率，必须在累加平均的基础上采用新的去噪原理或技术对系统信号进行去噪。

在许多应用中，我们借助于基函数研究信号的分解，例如，使用傅里叶将稳定的信号分解为傅里叶级基。对于非稳定信号（即频率特性是时变的信号），傅里叶基就不适合了，它不适用于时间局部化。另外，改进的短时傅里叶变换虽然实现了信号在时-频域内局部的联合分析，但其时间-频率窗的宽度是固定不变的；因此，短时傅里叶变换不适应于许多复杂的信号分析与处理。小波变换核心函数是小波函数，他在时域与频域方面都是局部化的，而且在时域与频域上都有较好的分辨率，被誉为“数学显微镜”；所以，小波变换可对信号同时在时-频域内进行联合分析，达到去噪、平稳信号的目的。

3.1 小波分析[2，3]

许多实际问题关心的是信号在局部范围内的特征。时-频分析是描述时变非平稳随机信号的常用方法，它将一维时域或频域信号映射到一个二维的时-频平面，全面反映被测信号的时-频特性；对信号同时在时间和频率域内进行联合分析。含有噪声的信号可表示为：s（t）=f（t）+？滓*e（t） t=0，1，…，n_1

其中，s（t）为采集到的信号，f（t）为有用信号，e（t）为噪声，为噪声标准偏差。

有用信号包含在低频部分；而噪声信号通常包含在高频部分。由于正交小波变换只对信号的低频部分做进一步分解，而对高频部分也即信号的细节部分不再继续分解，所以小波变换能够很好地表征一大类以低频信息为主要成分的信号。采集到的信号进行小波分解，有用信号在低频部分，数目少、幅值大；噪声信号主要集中在高频部分，幅值小、数目较多。针对此特点，可以应用模极大极小值方法或者阈值值法对小波系数进行处理，达到去噪的目的。小波分解如图3所示。

3.2 小波去噪过程[4]

由分布式光纤测温系统的噪声分析可知，系统采集到的有用信息主要集中在低频部分，噪声信号多包含在高频细节中。

小波去噪是小波分析在信号处理方面的具体应用。首先对信号进行了小波分解，用阈值进行小波分解系数的量化处理，然后对小波信号再进行重构，即可达到信号去噪的目的。对含有噪声的信号进行小波去噪处理主要分为六个步骤：

（1）选择合适的小波，根据分布式光纤测温系统的噪声分析特性，我们选用db4小波；

（2）确定小波分解的层次，根据实际信号的特点，选用3层分解；

（3）边界延拓，对采样数据数据是有限的，进行延拓处理；endprint

（4）利用相关算法进行小波分解；

（5）对小波系数根据阈值函数做阈值量化处理，采用软阈值方法对小波分解的高频系数进行去噪处理；

（6）利用相关算法进行小波重构，获得去噪后的信。

4 应用场景

4.1 电力电缆的温度监测

随着城市建设发展的需要，架空线路入地成为发展趋势。电缆隧道潮湿、阴暗、易浸水、含有毒有害气体；这些情况造成巡检困难，电力电缆也会由于长期运行而绝缘老化，造成局部升温引发火灾及其他事故。因此，有必要对隧道内电力电缆进行全面连续实时的温度监测，为安全运行提供技术保障。通过把测温光缆捆扎到需要监测的电缆上来获取沿电缆分布的温度场的分布，及时掌握线路的运行状态，结合环境温度分析，有效监测电缆在不同负载下的温度变化，提高对电缆的管理水平[5]。另外，利用测得的电缆表面温度计算出缆芯温度，通过载流量评估模型计算出允许通过的最大载稳态流量以及未来一段时间的动态载流量；帮助调度人员在未来的负荷分配中做出合理的选择。

4.2 变电站的温度监测

变电站中许多高压电力设备（如电缆接头、母排、变压器等），当他们运行期间使用时间过长、流量过载、发生绝缘老化或者接触不良时，某些部位会产生热量聚集，如果不及时处理可能造成设备起火、烧毁引发重大事故。分布式光纤测温系统电绝缘、本征安全、不受电磁干扰等特性，可以以接触的方式直接安装到被测点上，通过监测被测部位的温度异常来预测可能发生的故障，并发出预警，防止电气火灾的发生。

4.3 高压配电装置的温度监测[6]

高压开关柜是配电部分重要的电力设备，在前期施工安装或者后期投运的过程中易在避雷器、母线、动静触头、电缆搭接处等地方出现故障，从而对配网的可靠运行带来了隐患。随着无人值守增多以及集约化、智能化管理水平的提高，需要对高压开关柜及其他高压设备的运行状况进行温度的实时在线监测并将数据远程上传，便于事故隐患及早发现、及时处理，保证高压设备的安全运行。分布式光纤测温系统可以将光纤敷设到易出故障点，灵敏的探测被测点的温度细微变化，根据差温、定温以及温升速率变化等报警策略及时准确的发出预警，有效的避免发生事故或引起火灾。

5 结语

分布式光纤测温技术是近年来刚兴起，具有抗电磁干扰、防雷击、耐高温和耐腐蚀等特点； 特别适合对电网中易发生故障部位进行温度实时监测；光纤测温无疑是电力系统未来温度监测发展的一个趋势。光纤测温技术可以提高分布式光纤传感在输电线路和设备状态的监测方面的广泛应用，大幅度增强电网感知的深度和广度，提升电网交互性、自动化、信息化，为智能电网态势感知提供全面泛在支撑。

【参考文献】

[1]王剑锋，张在宣，等.分布式光纤温度传感器新测温原理的研究.中国计量学院学报[J].2006，Vol.17No：125-28.

[2]李邓化，庞美飒，李雪菲.数字滤波在光纤陀螺信号处理中的应用.北京信息科技大学学报（自然科学版）[J].2011年04期.

[3]罗向阳，刘粉林，王道顺.基于小波包分解的图像信息隐写盲检测.通信学报[J].Jouraalon V01.29 No.10 october 2008，173-182.

[4]于紧昌，胡传龙.基于小波去噪的分布式光纤温度传感器信号处理研究.科技创新与应用[J].2015年17期26-28.

[5]鄭维国.隆安选煤厂电气火灾自动报警监控系统分析.陕西煤炭[J].2015年第5期，49-52.

[6]袁志金.分布式光纤测温过热预警技术在煤矿供电中的应用.煤矿机械[J].2015（6）：372-372.endprint