中國報告大廳網(wǎng)訊，隨著電力分配網(wǎng)絡通信系統(tǒng)的持續(xù)拓展，電網(wǎng)規(guī)模逐步擴張，每年復雜光纜網(wǎng)絡中的元件數(shù)量顯著增加，傳統(tǒng) “分布式維護” 方式已難以滿足實時監(jiān)控和快速處理故障的需求。在此背景下，提升光纜故障識別精度與定位準確性成為 2025 年光纜行業(yè)技術(shù)研究的核心方向之一，精準定位光纜故障不僅能保障電力通信系統(tǒng)穩(wěn)定運行，還能推動整個行業(yè)的數(shù)字化升級，而如何結(jié)合先進算法與地理信息系統(tǒng)實現(xiàn)這一目標，成為當前技術(shù)突破的關(guān)鍵。以下是2025年光纜行業(yè)技術(shù)分析。

  一、基于 BWO-ELM 算法的光纜故障模式識別方法

  《2025-2030年中國光纜行業(yè)市場深度研究及發(fā)展前景投資可行性分析報告》指出，在電力通信光纜故障診斷中，準確識別故障模式是實現(xiàn)精準定位的基礎。該方法通過對初始光時域反射儀(OTDR)數(shù)據(jù)進行噪聲去除操作，運用小波分析方法分解 OTDR 信號并提取高頻特征數(shù)據(jù)，再將這些數(shù)據(jù)劃分為訓練集和測試集，最終采用 BWO-ELM 識別模型處理特征數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對 OTDR 曲線事件點的識別，為后續(xù)光纜故障定位提供關(guān)鍵的故障類型信息。

  1.1 光纜故障識別的數(shù)據(jù)預處理

  小波變換能將 OTDR 信號分解為不同頻率和時間尺度部分，可分別處理含噪聲組件，兼具時間和頻率分辨率優(yōu)勢。原始 OTDR 數(shù)據(jù)先經(jīng)小波變換處理，分解成多個小波系數(shù);接著通過閾值處理去除或減弱噪聲成分，這是降噪過程的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，閾值可選擇固定值、軟性閾值或硬性閾值;最后對處理后的小波系數(shù)進行逆變換，生成去噪的 OTDR 數(shù)據(jù)，為后續(xù)光纜故障特征提取奠定基礎。

  1.2 光纜故障識別的小波包分析

  OTDR 信號預處理遵循特定流程以保障光纜故障特征提取的有效性。首先進行小波包分解，利用指定小波函數(shù)將信號分解為多個頻帶，通過多級分解得到分解系數(shù);然后在最高層面對信號進行完全重構(gòu)并分割成塊，將各塊平方值相加計算每個頻帶的總小波能量;最后通過基于最小和最大能量值的線性變換，對每個頻帶的能量進行歸一化處理，得到歸一化的能量特征向量，為光纜故障分類提供精準的特征數(shù)據(jù)。

  1.3 基于 ELM-BWO 的光纜故障特征提取方法

  為高效提取和分類 OTDR 數(shù)據(jù)中的光纜故障特征，融合極端學習機(ELM)與白鯨優(yōu)化(BWO)算法的方法被應用。ELM 作為前饋神經(jīng)網(wǎng)絡模型，擁有輸入層、輸出層和中間隱藏層，在 OTDR 故障數(shù)據(jù)分析中，通過隨機設定隱藏層的權(quán)重 W 和偏置 b 實現(xiàn)特征輸入的不確定性，對于給定的 OTDR 輸入數(shù)據(jù)集 X 和故障標簽輸出 Y，隱藏層輸出矩陣 H 的計算公式為H=g(X?Win+b)(其中g(shù)(X)為非線性激活函數(shù)，如 Sigmoid 或高斯函數(shù))，輸出層權(quán)重通過Wout=H?Y(H?為隱藏層輸出矩陣 H 的廣義逆矩陣)確定以最小化預測誤差。BWO 算法仿照白鯨群體活動，涵蓋游動、尋找食物及鯨落三個階段，分別對應探索、開發(fā)和實際應用過程，通過靈活調(diào)整搜索策略增強 ELM 在光纜故障特征提取中的全局搜索性能，開發(fā)過程中采用 Levy 飛行策略防止陷入局部最優(yōu)解，白鯨位置更新公式為Xi(t+1)=Xbest(t)+α?Levy(β)(其中Xi(t)為第 i 頭白鯨在第 t 次迭代中的位置，Xbest(t)為當前迭代最佳故障特征解，α、β 和 λ 為控制搜索范圍和步長的參數(shù))。

  1.4 BWO 優(yōu)化 ELM 實現(xiàn)光纜故障多分類

  BWO-ELM 方法對 OTDR 曲線進行多分類分析，能準確識別光纖故障點的直線距離和類型，為光纜故障定位提供堅實基礎。其具體流程為：第一步，收集 OTDR 信號，進行小波分解并提取用于訓練和測試數(shù)據(jù)集的特征;第二步，構(gòu)建具有指定隱藏層激活函數(shù)和神經(jīng)元的 ELM 模型;第三步，初始化 BWO 參數(shù)，包括最大迭代次數(shù)和種群大小;第四步，為 BWO 算法隨機創(chuàng)建初始種群位置并評估其適應度;第五步，分析平衡因子并計算減少風險的概率;第六步，判定鯨魚階段(平衡因子高于 0.5 進入探索階段，小于或等于 0.5 進入開發(fā)階段)，調(diào)整位置后重新評估適應性，列出解決方案并識別最優(yōu)選擇，且每次迭代需重新計算減少的可能性;第七步，比較當前迭代次數(shù)與設定的最大迭代限制，達到或超出則停止運算并返回最優(yōu)參數(shù)，未成功則回到第五步重新查找。

  二、基于 GIS 的光纜故障精確定位方法

  僅實現(xiàn)光纜故障模式識別無法滿足實際運維需求，結(jié)合地理信息系統(tǒng)(GIS)的定位技術(shù)，能將故障的直線距離轉(zhuǎn)化為實際地理坐標，實現(xiàn)光纜故障的精準定位，為電力通信系統(tǒng)的故障搶修提供直觀且準確的位置信息。

  2.1 光纜線路信息建設支撐定位基礎

  充分發(fā)揮 GIS 在空間定位和數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢，運用高德地圖開發(fā)軟件開發(fā)區(qū)域配電自動化系統(tǒng)光纜網(wǎng)絡，整合真實電纜的地理坐標與屬性信息，構(gòu)建的 GIS 系統(tǒng)具備故障定位和數(shù)據(jù)管理功能，為精確識別光纜故障位置提供有力的數(shù)據(jù)支撐和技術(shù)保障。

  2.2 光纜網(wǎng)絡的精確定位實施步驟

  光纜故障精確定位通過多步驟協(xié)同實現(xiàn)：第一步，結(jié)合光時域反射技術(shù)和地理信息系統(tǒng)進行在線故障檢測，OTDR 多次測量并取平均值提升準確性，再利用 BWO-ELM 多分類模型解析 OTDR 曲線，判斷光纖故障位置和種類;第二步，通過線性關(guān)系將光纖長度換算為電纜具體長度，計算方法為光纖距離乘以系數(shù) k 再加上系數(shù) b(k 和 b 通過分析電纜測量數(shù)據(jù)得出)，為位置對齊提供準確地理信息;第三步，求解兩個線性方程確定實際地理位置，x 坐標為電纜距離乘以方位系數(shù) α 再加上初始坐標x0，y 坐標為電纜長度乘以方向因數(shù) β 再加上原始 y 軸坐標y0((x0,y0)為電纜起點坐標，α 和 β 為方向系數(shù))，實現(xiàn)電纜長度到地理坐標的精確轉(zhuǎn)換;第四步，借助 GIS 系統(tǒng)進行空間定位與數(shù)據(jù)分析，完成光纜故障的最終精準定位。

  三、光纜故障定位技術(shù)的仿真實驗分析

  為驗證所提光纜行業(yè)故障定位技術(shù)的有效性和優(yōu)越性，通過多組仿真實驗對故障模式識別結(jié)果和定位性能進行分析，實驗數(shù)據(jù)充分證明了該技術(shù)在故障識別精度和定位準確性上的優(yōu)勢。

  3.1 ELM 識別算法在光纜故障識別中的性能

  基于小波分析提取的能量特征向量，ELM 模型開展光纜故障分類和識別任務，實驗數(shù)據(jù)集包含 1850 個樣本，其中 800 個用于測試，1050 個用于訓練，以分類準確率作為評價標準。不同激活函數(shù)的識別準確性如下：正弦函數(shù)為 87.96%，硬線函數(shù)為 91.88%，Sigmoid 函數(shù)為 94.85%，可見 Sigmoid 函數(shù)作為激活函數(shù)時，ELM 模型分類準確性更優(yōu)，故 ELM 模型采用 S 形函數(shù)作為激活機制。同時，對比 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡和 SVM 兩種識別模型(同數(shù)據(jù)集訓練評估)，性能數(shù)據(jù)如下：BP 神經(jīng)網(wǎng)絡識別精度 86.88%，識別時間 1.45 秒;SVM 識別精度 85.03%，識別時間 0.75 秒;ELM 識別精度 94.86%，識別時間 0.47 秒，ELM 模型在光纜故障識別精度和效率上均表現(xiàn)更優(yōu)。

  3.2 BWO-ELM 識別算法在光纜故障識別中的性能

  為進一步驗證優(yōu)化算法識別模型的優(yōu)勢，對樣本進行訓練和測試，各算法識別性能數(shù)據(jù)如下：PSO-ELM 識別準確度 95.97%，SSA-ELM 識別準確度 97.69%，BWO-ELM 識別準確度 98.66%，可見 BWO-ELM 算法在光纜故障模式識別中具有更高的準確率和更優(yōu)的識別性能。

  3.3 光纜故障定位性能的對比分析

  在距離通信室 40 公里的融合點人為制造故障，將所提故障定位方法與電力系統(tǒng)普遍應用的 TMS 系列光纖監(jiān)測系統(tǒng)進行多組故障定位測試，所提方法故障定位誤差控制在 2.5 米之內(nèi)。具體測試數(shù)據(jù)如下：當故障距離為 5.74 公里時，所提方法定位誤差 0.646%，現(xiàn)有系統(tǒng)定位誤差 0.868%;故障距離 9.23 公里時，所提方法定位誤差 1.214%，現(xiàn)有系統(tǒng)定位誤差 1.611%;故障距離 15.00 公里時，所提方法定位誤差 2.166%，現(xiàn)有系統(tǒng)定位誤差 4.265%;故障距離 38.58 公里時，所提方法定位誤差 1.675%，現(xiàn)有系統(tǒng)定位誤差 5.646%。從數(shù)據(jù)可看出，所提光纜故障定位方法在故障點距離增加時，誤差保持穩(wěn)定，而現(xiàn)有系統(tǒng)誤差隨距離變化顯著增加，所提方法故障定位平均誤差 1.371%，明顯優(yōu)于當前系統(tǒng)的 2.941% 誤差，在定位穩(wěn)定性和準確性上優(yōu)勢顯著。

  四、總結(jié)

  2025年光纜行業(yè)在故障定位技術(shù)領(lǐng)域取得重要突破，本次研究提出的結(jié)合 BWO-ELM 算法與 GIS 系統(tǒng)的光纜故障識別及定位方法，有效解決了傳統(tǒng)技術(shù)中故障識別精度不高、定位誤差較大的問題。BWO-ELM 模型借助 BWO 算法的全局探索能力與 ELM 算法的局部優(yōu)化能力，通過調(diào)整初始偏置和輸入權(quán)重，實現(xiàn)了光纜故障類型更快速、精準的識別，最高識別準確度達 98.66%;基于 GIS 的故障定位技術(shù)則成功將光纜故障的直線距離轉(zhuǎn)換為真實長度，并匹配實際地理分布，計算出精確坐標位置，通過可視化呈現(xiàn)實現(xiàn)故障準確定位，定位誤差控制在 2.5 米內(nèi)，平均誤差僅 1.371%。該技術(shù)不僅提升了電力通信光纜故障診斷與定位的效率和精度，也為 2025 年及未來光纜行業(yè)的數(shù)字化、智能化發(fā)展提供了重要技術(shù)支撐，對保障電力通信系統(tǒng)穩(wěn)定運行、降低運維成本具有重要現(xiàn)實意義。