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基于GIS的電力光纖線路故障精確定位方法的研究

發(fā)布時(shí)間:2024-07-08 23:24
  電力光纖具有許多優(yōu)點(diǎn),已經(jīng)成為近年來(lái)電力系統(tǒng)中的主流通信方式,是電力通信系統(tǒng)的關(guān)鍵部分,電力光纖線路發(fā)生通信故障會(huì)給相關(guān)企業(yè)及用戶(hù)帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)損失,為了確保電力系統(tǒng)正常運(yùn)行、高效生產(chǎn),提升電力光纖傳輸網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的可靠性刻不容緩,檢測(cè)電力光纖故障點(diǎn)并且準(zhǔn)確定位故障點(diǎn)成為了一個(gè)重要的課題。針對(duì)電力光纖線路故障精確定位問(wèn)題,本文做了如下工作:(1)OTDR曲線分析方法的研究。本文提出一種OTDR曲線分析方法。其算法步驟如下:首先,運(yùn)用小波對(duì)原始OTDR信號(hào)進(jìn)行去噪;然后,使用OTDR數(shù)據(jù)構(gòu)造殘差序列,并將序列歸一化處理,基于貝葉斯決策,在限定OTDR事件點(diǎn)漏檢概率的情況下,確定事件點(diǎn)和非事件點(diǎn)的分界面,據(jù)此將OTDR曲線數(shù)據(jù)中的事件點(diǎn)與非事件點(diǎn)區(qū)分開(kāi);再次,將原始OTDR數(shù)據(jù)中的事件點(diǎn)剔除,并將剔除事件點(diǎn)后的OTDR數(shù)據(jù)進(jìn)行分段最小二乘擬合;最后,將擬合數(shù)據(jù)與原始OTDR數(shù)據(jù)相減,根據(jù)差值的絕對(duì)值判斷事件點(diǎn)類(lèi)型。實(shí)驗(yàn)分析表明,該算法的分類(lèi)精度高,分類(lèi)速度快,達(dá)到了OTDR的檢測(cè)要求。(2)基于GIS的電力光纖線路故障精確定位方法的研究。本文提出基于GIS的電力光纖故障精確定位方法,通過(guò)將光纜...

【文章頁(yè)數(shù)】:76 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖3.12已標(biāo)記的OTDR特征數(shù)據(jù)

圖3.12已標(biāo)記的OTDR特征數(shù)據(jù)

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


圖3.16使用不同核函數(shù)的分類(lèi)效果

圖3.16使用不同核函數(shù)的分類(lèi)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)圖3.16使用不同核函數(shù)的分類(lèi)效果a)線性核函數(shù)b)多項(xiàng)式核函數(shù)c)高斯徑向基核函數(shù)但是不同懲罰因子C以及核函數(shù)中的γ參....


圖3.17不同參數(shù)對(duì)分類(lèi)的影響

圖3.17不同參數(shù)對(duì)分類(lèi)的影響

選用不同的參數(shù)C和γ,其分類(lèi)效果如圖3.17所示。當(dāng)選用C=10,γ=0.2,這時(shí)分類(lèi)器的訓(xùn)練集上的精度只有0.55,在測(cè)試集上的精度僅為0.45;當(dāng)選用C=10000,γ=1時(shí),分類(lèi)器在訓(xùn)練集上的精度高達(dá)99.23%,測(cè)試集上的精度高達(dá)98.....


圖3.22最小二乘擬合效果圖

圖3.22最小二乘擬合效果圖

050010001500200025003000350040采樣點(diǎn)數(shù)(個(gè))02000408642086420246特征點(diǎn)提取采樣點(diǎn)數(shù)(個(gè))圖3.21特征點(diǎn)檢測(cè)結(jié)果第一段10



本文編號(hào):4004035

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