胡国华 光电汇OESHOW
2025年02月19日 17:01 上海
文/胡国华 高级工程师
烽火通信科技股份有限公司
随着科技的飞速发展，人工智能（以下简称“AI”）与分布式光纤传感技术 的深度融合正掀起一场前所未有的行业变革，为电力与架空缆监测领域开辟了新的机遇与突破之路。
一、传统光纤传感困境与AI的破局之策
传统分布式光纤传感技术在实践中，难以满足实际工程对光纤传感网络“高精度、高密度、高空间分辨率”的严苛需求。技术原理上，信号处理算法的不足导致在复杂工况下测量精度波动大，且分辨率受到明显限制；系统架构维度上，设备集成度欠佳、组网灵活性不足，导致大规模部署成本飙升、运维繁琐，成为阻碍技术规模化应用的“拦路虎”，限制其在电力、通信等行业的监测体系中发挥效能。
而AI技术为分布式光纤传感技术注入了“智慧基因”，从而开启了其逆袭发展的新篇章。深度学习算法堪称“破局利刃”，深度挖掘大数据特征，精准自动提取特征信息。深度神经网络借反向传播机制，自适应训练卓越的特征提取策略，精准捕捉信号的细微差异，实现复杂事件毫秒级、超高准确率类型甄别，详见图1。
图1 AI赋能光纤传感
随着市场需求的不断攀升，技术的更新迭代已成为必然趋势，新一代光纤传感技术不断向“长距离、高精度、大空间”的趋势发展；同时，随着信息技术的进步，分布式光纤传感行业的智能化需求显著提升。在光缆监测中，深度学习可敏锐洞察光纤微小振动变化，提前预警潜在故障隐患；在环境监测场景，能精准区分不同振动事件，为精准决策筑牢根基。追求更高效的数据采集、实时监控与精准分析，以智能算法和物联网技术为核心，推动行业向更高水平迈进，满足复杂环境的监测需求，提升行业智能化水平。图2是基于AI的振动事件识别实现过程。
图2 基于AI的振动事件识别实现过程
二、AI智慧传感：多领域应用的创新典范
为了准确识别人为或机械性入侵，首先需要感知并适应自然环境中的风、雨、雪、雹等气象因素。采用AI算法，结合时频分析、信噪分离技术以及弱信号提取、分形指数计算等方法，实现对信号的识别与诊断，图3展示的便是基于AI的架空线路信号特征提取。
图3 基于AI的架空线路信号特征提取
通过数据训练平台进行入侵事件卷积神经网络分类、目标检测等深度学习的模型更新。首先使用人工标注数据对模型进行训练、评估、部署及测试，保存平台的初始模型。经过高质量数据的不断迭代更新，一方面在训练数据集中添加人工标注数据，一方面使用模型本身对图像的高质量识别结果自动添加到训练数据集进行迭代优化训练，从而达到一个良性循环，为入侵事件识别服务提供更优的识别模型，见图4。
图4 光纤传感数据收集、模型训练
融合AI与专家经验，对告警事件分类分级。依据告警事件的特征，实现海量告警的智能分级分类，精确识别根源告警与具体场景，并将人工处理建议自动化为诊断流程，进而构建完善的知识库与流程图管理体系。分钟级高效处理告警，压缩故障排查与修复周期，增强系统可靠性与运维效率，提升整体运维管理智能化水平，保障线路持续稳定供电与通信畅通。图5展示的便是告警智能化诊断处理过程。
图5 告警智能化诊断处理
三、电力与架空线路监测：AI赋能的全方位变革
（1）架空线路智能守护
架空输电线路监测技术（见图6）通过利用OPGW（光纤复合架空地线）或OPPC （新型特种光缆）内的冗余纤芯作为传感单元，实时监测光纤衰减 、温度、应变、振动和偏振态等参数，结合结构力学、材料学以及GIS 地理信息系统，对冰害、风害、雷击、断股、山火等事件进行有效识别和定位。此外，该技术还能实时反馈架空线的弧垂、舞动、微风振动和风速等状态，为电力系统的安全运行和故障预防提供重要数据支持。
图6 架空电力线路监控
（2）地埋线路精准监测
在地埋线路检测中（见图7），部分电力线路采用地埋形式，其在运行过程中易受施工等因素干扰，导致输电事故频发。当前，监测技术主要依赖人工巡检、摄像头监控等分立手段，存在监测盲区，实时性不足，且运维难度较大等问题。而采用分布式光纤传感技术，基于已有机器学习算法，能够实现对沿线上方的人工作业、机械施工等振动事件进行实时、精准的分布式监测，从而有效预防施工破坏风险，显著提升运维效率，确保地下电力线路的安全畅通无阻。
图7 地埋电力线路监控
（3）架空通信线路安防壁垒
针对架空线路所处的环境条件及易发事故类型，适用于架空通信线路的分布式光纤架空线路外破监测系统（详见图8），通过算法识别分析，过滤自然环境影响，实现恶劣自然环境下架空通信线路的实时、在线外破振动监测。对危害线路安全的事件进行自动识别和定位。
图8 架空通信线路监测
四、烽火智能光纤传感：一体化解决方案
烽火通信打造的智能光纤传感系统（如图9所示），集成管理系统、AI引擎与传感设备。管理系统灵活配置设备拓扑，全方位监测设备状态、精准管理故障告警、高效调度工单，确保系统稳健运行。AI引擎无缝加载模型，实时接收处理数据，高速推理运算，输出精准预测、分类、识别结果，驱动智能决策。多形态传感设备（DTS、DAS、DVS等）统一管控，协同作业采集多维数据，为系统提供丰富感知信息，构建一体化、智能化、高效能监测体系。
图9 烽火基于AI平台的智能光纤传感解决方案
AI引擎作为方案“智慧中枢”，集模型加载、数据接收、推理计算、结果输出等功能于一体。在预测性维护场景，引擎依据历史数据与实时监测参量，精准预测设备故障时段、部件损耗趋势，支撑前瞻性运维策略制定；在事件分类识别任务中，精准区分不同事件类型、外部干扰源，为应急处置导航定向，在复杂工况下确保系统响应敏捷、决策精准，守护电力网络可靠运转。 系统实现多形态光纤传感设备（DTS、DAS、DVS等）的统一管控，多种设备协同，各展其长。DTS 凭借高灵敏度感知温度细微变化，精准监测光缆温度分布，为负荷调控、过热预警赋能；DAS聚焦振动信号捕捉，实时监测线路周边振动事件，守护线路免受外力破坏；DVS深入挖掘光纤中的应变信息，实时监测线路结构形变，为地质灾害预防提供关键的预警作用。多设备协同作业、优势互补，全方位、无死角保障线路健康运行。
五、实战检验：多场景成功范例
以烽火通信打造的智能光纤传感系统为例，以下是它的具体实例检验：
（1）南方电网外破防护典范
城市地下输电线路贯穿多个区域，工程状况极为复杂。施工挖掘、人为破坏等事故屡见不鲜，采用基于AI的外破定位算法能够精确地定位地下输电线路遭受外部破坏的事件位置，从而有效预防破坏事件的发生。
烽火通信为南方电网提供基于分布式光纤传感的外破防护系统（见图10），该系统的设计总体上包括一条链路，涵盖两个站点，光缆总长度达到10公里，有助于线路维护人员及时发现线缆运行异常及外部破坏事件。同时，系统提供了一个与GIS地图相结合的警情联动平台，人工智能事件识别的准确率不低于95%，定位精度不超过10米，成功预警了多起潜在的破坏事件，显著降低了外部破坏事故的发生率，保障了城市用电的稳定性。
图10 南方电网外破振动监测解决方案
（2）河南电网覆冰舞动应对先锋
在2023年底，河南电网遭遇了覆冰和舞动等自然灾害的侵袭，严重威胁到了输电线路的安全和稳定运行。烽火通信与河南电网公司紧密合作，运用分布式光纤监测技术，对关键输电线路实施了全天候的覆冰和舞动监测预警。该系统（见图11所示）覆盖了总计70公里的OPGW线路，涵盖了多个站点。该系统提供智能化在线监控平台，GIS地图定位等服务，有效监测到线路覆冰情况，降低灾害影响，平稳度冬。
图11 河南电网覆冰舞动解决方案
（3）高原线路守护卫士
高原无人区气候、环境恶劣，架空线路十分脆弱，遭受自然、人为等因素破坏事件频发，亟需采取有效的手段对灾害性事故进行提前预警和准确定位。烽火通信分布式光纤传感系统在某高原架空线路监控项目中发挥了重要作用。如图12所示，该项目线路全长1500公里，其中60%的线路穿越平均海拔超过4000米的地区。项目设计了16个监测站点和3个管理中心。通过全线路的综合管理指挥联动平台，实现了对实时事件的跟踪和精准定位，告警准确率高达90%。此外，该系统首次成功应用于大风区架空线路的外部破坏事件监测。
图12 高原架空线路监测解决方案
六、深度融合：智能传感驱动产业多元发展新未来
AI驱动的分布式光纤传感技术正重塑电力与架空缆监测格局，未来将深度渗透能源互联网、智能交通、智慧城市基建体系。智能光纤传感技术将全方位提升线路监测智能化水平，为能源与通信产业筑牢安全根基，最大限度挖掘数字连接价值，对人类社会的生产生活将产生重大意义。
文章来源于互联网/AI生成
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