基于BWO-ELM算法与VR-GIS技术的电力光缆故障诊断及定位研究

作者：蔡海良; 胡凯; 李军; 邢小雷

来源：计算机测量与控制, 2022, 30(12): 98-111.

DOI：10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2022.12.015

• 电力光缆
• 故障模式识别
• 故障定位
• BWO-ELM
• VR-GIS

针对目前电力光缆故障模式识别精度低和故障点定位误差大的问题，提出一种基于BWO-ELM算法与VR-GIS系统的电力光缆故障诊断及定位方法，首先利用白鲸优化算法(BWO)优化极限学习机(ELM)初始参数，构建BWO-ELM多分类OTDR曲线分析的故障模式识别方法，获取光纤故障点的直线距离与类型，为故障定位奠定基础；其次，提出基于VR-GIS的光缆故障精确定位方法将光纤故障点的直线距离转换为光缆距离，并与实际地理位置匹配，得到实际故障点的坐标，同时直观展示于VR-GIS系统；最后通过仿真实验来验证所提方法的应用效果，结果表明所提方法故障模式识别精度约为98.66%,故障定位误差在±3 m上下浮动，平均误差为1.481%,较其他识别模型和故障定位方法具有较高的性能与准确率。

• 单位
  德清欣电电力建设有限公司