文档名：基于卷积神经网络的电力电缆分布式光纤温度传感系统降噪方法的研究
摘要：电力电缆沿线温度的实时在线监测能够有效避免电缆过热导致的安全事故发生,分布式光纤温度传感技术由于具有耐高温、灵敏度高和抗电磁干扰等优点在电缆温度监测中得到了广泛应用.然而对长距离的电力电缆进行分布式测温时,温度信号的信噪比随距离的增长而降低,影响电缆温度测量的准确度.针对此问题,本文设计了一种基于卷积神经网络的降噪方法,在大量先验数据的基础上对神经网络的参数进行优化更新,将其应用于长距离分布式测温信号进行噪声的滤除.实验结果表明,本文的消噪方法能够将长度为11km的分布式测温信号的噪声水平从原始的±17.5℃抑制到±1℃内,有效抑制了噪声,提高了测温准确度.
Abstract：Real-timeonlinemonitoringoftemperaturealongpowercablescaneffectivelyavoidtheoccurrenceorex-pansionofcablefires.Distributedfiberoptictemperaturesensingtechnologyhasbeenwidelyusedincabletemper-aturemonitoringbyvirtueofitsadvantagesofanti-electromagneticinterferenceandhightemperatureresistance.However,thesignal-to-noiseratiooftemperaturesignalsdecreaseswiththegrowthofdistancewhendistributedtemperaturemeasurementisperformedonlong-distancepowercables,whichaffectstheaccuracyofcabletempera-turemeasurement.Toaddressthisproblem,anoisereductionmethodbasedonconvolutionalneuralnetworkisde-signedinthispaper,andalargenumberofaprioridatasetsareusedtotraintheneuralnetworknoiseeliminationmodel,whichisappliedtothelong-distancedistributedtemperaturemeasurementsignalfornoisefiltering.Theex-perimentalresultsshowthatthenoisereductionmethodinthispapercansuppressthenoiselevelofthedistributedtemperaturemeasurementsignalwithalengthof11kmfromtheoriginal±17.5℃towithin±1℃,effectivelysup-pressingthenoiseandimprovingtheaccuracyoftemperaturemeasurement.
作者：林静怀 尚雯珂 陈珂 黄永冰 丁晖 Author：LINJinghuai SHANGWenke CHENKe HUANGYongbing DINGHui
作者单位：福建和盛高科技产业有限公司,福建福州350001西安交通大学电气工程学院,陕西西安710049
刊名：电工电能新技术 ISTICPKU
Journal：AdvancedTechnologyofElectricalEngineeringandEnergy
年，卷(期)：2024, 43(5)
分类号：TP212.11
关键词：电力电缆 分布式测温 卷积神经网络 去噪方法
Keywords：powercables distributedtemperaturemeasurement convolutionalneuralnetworks denoisingmethod
机标分类号：TP212.14TM5TN253
在线出版日期：2024年5月31日
基金项目：基于卷积神经网络的电力电缆分布式光纤温度传感系统降噪方法的研究[
期刊论文] 电工电能新技术--2024, 43(5)林静怀 尚雯珂 陈珂 黄永冰 丁晖电力电缆沿线温度的实时在线监测能够有效避免电缆过热导致的安全事故发生,分布式光纤温度传感技术由于具有耐高温、灵敏度高和抗电磁干扰等优点在电缆温度监测中得到了广泛应用.然而对长距离的电力电缆进行分布式测温时...参考文献和引证文献
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