计及复杂海洋环境适应性的海缆敷设故障特征提取模型构建

刘 黎，王 勇，桑清城，位一鸣

（国网浙江省电力有限公司舟山供电公司，浙江 舟山 316021）

随着沿海地区经济水平的不断提高，为满足深海作业、独立电网、海上风电场开发等电力供应、数据传输需求，海缆作为提供能源供应的关键枢纽，海缆敷设项目以破竹之势获得空前发展[1-3]，目前已引起业界各方面的关注及重视，已无法忽视海缆为人们生活带来的极大便利，逐步成为社会生产、生活的重要内容。由于海缆具有繁杂的组织结构，且长期处于复杂的海洋环境中，无论是外在因素的作用还是海缆本身问题，均可能引发故障。例如运输船只停泊抛锚导致的锚砸、钩挂故障、海洋潮汐、外力作用下的海缆形变故障、海缆敷设过程造成的故障问题及老化故障等。一旦发生海缆故障，导致电力传输、通信中断，必将造成严重后果，承担经济损失[4-5]。因此，采用何种方式有效监测海缆的运行状态，确保海缆稳定、正常运行是当下的热点研究方向。

由于各类别海缆敷设故障均表现为海缆应变、温度的改变，利用光纤散射信号特征与之具有的关联，采用分布式光纤传感技术对其进行测量，是监测海缆状态的有效手段，该技术具有适应性强、干扰性小、实时响应、可进行远程监测等优势。

汪洋等[6]针对海缆的锚砸故障，提出利用分布式光纤振动传感设备对其进行监测，分析光纤信号能量及傅里叶变换幅度的时空数据分布，该方法虽可检测锚砸故障，但该方法可检测的故障类型单一、且故障特征区分不明显；李胜辉等[7]为降低海缆的运行风险，提出采用平稳小波变换法提取电缆早期故障特征，再利用随机森林分类器识别电缆故障，但该方法故障诊断响应耗时较长、诊断结果具有一定偏差。分析现有研究发现，上述研究均忽略了复杂海洋环境对海缆敷设的影响，为此，鉴于目前海洋探测的不断深入，以合理利用海洋环境的有利因素，规避不利因素影响为前提，本文构建计及复杂海洋环境适应性的海缆敷设故障特征提取模型，对复杂海洋环境下的海缆敷设故障进行实时监测，确保海缆故障检测的实时响应，提高海缆故障诊断效果。

1 海缆敷设故障特征提取模型构建

1.1 复杂海洋环境对海缆敷设的影响

海洋环境具有多变性特性，敷设于其内的海缆运行状态受海洋环境变化的影响较大，充分分析海洋的复杂环境对海缆敷设、海缆故障监测及其维护至关重要。海缆敷设的主要影响因素包括以下内容。

（1）海底地形具有多样性变化，平坦、脊、槽地形全部存在，海缆敷设须避开海底山脉、峡谷区域[8]，既可避免增大海缆敷设量，加大成本投入，也可降低海缆悬浮造成的损坏风险。

（2）在海浪、潮汐对海缆积年累月的冲刷下，容易导致海缆裸露、老化，造成海缆漏电、短路等故障的发生。

（3）运输船停泊抛锚时触碰海缆，致使海缆出现钩挂故障时有发生，另外捕捞船的拖网器具造成的海缆断裂现象屡见不鲜。

1.2 复杂海洋环境下海缆信号传输布里渊频移特征分析

1.2.1 布里渊频移与海缆应变、温度的关系分析

海缆在传送光信号时会生成布里渊散射，νB表示其频移量，对于入射光，ν0为其频率，θ 为其散射角，ν0与νB相关联[9]，可用下式表示。

式中，针对海缆介质，其折射率为n，声速为VA；对于真空状态，其光速表示为f，ν0、θ、f 都是常数。当海缆应变、温度发生变化后，n、VA值会随着变化，因此，可通过布里渊频移反映海缆的应变、温度的变化[10]。公式（1）经泰勒级数、二项式简化、转换后，表达三者关系的线性方程可描述如下。

式中，T 为温度；ε 为应变；νB（T，ε）为海缆的布里渊频移；T0为温度初值；ε0为应变初值；νB（T0，ε0）为频移初值；CνT、Cνε分别为温度、应变系数；以温度初值、应变初值为基准，海缆当下温度、应变的改变范围为ΔT、Δε，采用标定法可得到νB（T0，ε0）、CνT、Cνε。因此可通过测量海缆各个位置的布里渊频移求得海缆的应变和温度，实现海缆的状态监测。由于应变、温度中任一个因素发生改变均会造成布里渊频移的相应改变，根据布里渊频移无法直接确定温度、应变的变化区间，因此，需借助其他参量区分海缆应变、温度系数。

1.2.2 海缆中拉曼散射信号的温度响应特性

海缆在传送光信号时，其内部会自主生成声学声子，声学声子间经彼此非线性影响后，会释放、吸收声子各一个，分别为Stokes、Anti-Stokes 拉曼散射光子，海缆分子在能级上的粒子数热分布满足玻尔兹曼定律[11]，反斯托克斯拉曼散射光与斯托克斯拉曼散射光的强度比I（T）可用下式描述。

式中，φs、φa分别为Stokes、Anti-Stokes 拉曼散射光子强度，其频率分别为νs、νa；普朗克、玻尔兹曼常数分别为h=6.626×10-34J·s，Δν=1.32×1013、k =1.380×10-23J·K-1；T 为开尔文热力学温度，依据反斯托克斯拉曼散射光与斯托克斯拉曼散射光的强度比I（T），可以得到电缆各段的绝对温度，绝对温度越高，分子热运动越剧烈，而热力学温度与摄氏温度的差为273，则已知φa与φs的比值I（T）即可知海缆温度。

1.3 海缆敷设故障特征提取模型构建

1.3.1 基于小波包分解的海缆布里渊频移信号频带能量分析

海缆故障主要包含电气、机械故障两类，电气故障会导致海缆温度出现波动，而无应变改变，此时海缆故障数据即是温度数据；机械故障则与电气故障相反，是海缆应变产生变化，而温度基本无改变，此时海缆故障数据即是应变数据。

识别海缆故障数据需要分析光纤传感器检测到的海缆布里渊频移信号。由于该信号具有非稳定性，因此，本文采用小波包变换对其进行分解处理，通过对布里渊频移信号中的信息进行归并，提取布里渊频移信号的细节规律，实现信号低频、高频信息的一并处理，该方法具有较强的时频局部化分析性能。在对海缆进行实时监测时，一旦其处于故障状态，其布里渊频移信号波形将发生瞬时改变，且布里渊频移信号中存在噪声[12]，高频布里渊频移信号中包含的有价值信息可通过小波包变换方法予以获得，通过该部分信息可识别海缆敷设故障数据特征。

式中，u0=φ 为正交尺度函数，其小波包表示为un（n=2l 或n=2l+1，l=0，1，2，…）。在公式（8）中，g（k）=（-1）kh（1-k），其系数也符合正交性，即是将正交小波分解的海缆布里渊频移信号处理问题转换为小波包分解方式进行求解，由此获得海缆布里渊频移信号小波包，可将其描述如下。

式中，以从低至高的频域顺序进行第N 层小波包分解，SNj为2N个频域系数组成的海缆监测特征信号；M 为离散点数量。

1.3.2 海缆故障特征提取

采用小波包对海缆敷设故障特征进行提取时，对海缆监测布里渊频移信号实施软阈值去噪是小波包变换的基础，再通过三层分解去噪信号获得各布里渊频移信号频域的有价值信息，并进行重组处理，最后提取海缆敷设故障特征，故障特征提取模型的提取过程如下。

（1）海缆常年处于工作状态，且敷设于复杂海洋环境中，其运行信号会受到周边环境及光纤传感设备等的干扰，导致海缆监测数据中存在噪声，在对海缆监测数据进行故障特征提取前，需首先进行布里渊频移信号消噪处理。

监测到布里渊频移数据中的噪声主要以白噪声为主，原始监测信号xi经由小波包变换后处理成两种形式，分别为近似分量、细节分量，噪声数据主要存在于细节分量x 中，通过无偏风险估计阈值法对其进行处理，再通过重组后监测信号可表现出光滑特性，利用Daubechies 系列的小波六层分解法对监测信号实施软阈值去噪后，监测信号可表现出光滑特性，重组后的监测信号为xjk，且并不丢失海缆故障特征[14-15]。

（2）选用消失最大的小波基对去噪后的监测信号实施检测，获取其奇异点，依据布里渊频移波形的不光滑性，采用Daubechies 系列的小波三层分解法按频域从低到高顺序获取信号特征，经小波系数重组后，得到各频域信号信息。

（3） 对步骤（2） 获得的各频域信号的能量、标准差进行求解，设求解次数为k，能量、标准差可分别通过下式表达。

式中，F 为信号能量值集合；P 为信号标准差集合；Wm为能量尺度m 的权重；Wn为信号标准差尺度n 的权重；Vemn为尺度n 和尺度m 的向量介数。

基于以上步骤，经过优化训练，完成海缆敷设故障特征的提取工作，为实时监测海缆运行状态提供数据支持。

2 实验分析

以某段海域的海缆监测信号为研究对象，采用本文模型提取海缆监测信号的故障特征，分析本文模型的故障特征提取性能。

为验证布里渊频移与海缆温度、应变的关系，本文采用布里渊光时域分析仪（BOTDA）测量海缆布里渊频移信号，分析温度与应变情况，利用SC/APC 接头将光纤与BOTDA 相连。光纤总长500 m，将末端30 m 光纤自然缠绕后放置于恒温水槽中心处并固定，光纤缠绕不宜过紧，避免发生应变，设定此时光纤应变为0，恒温水槽初始温度10 ℃，对其加热的同时BOTDA 预热启动，预热时间设置为15 min，水槽加热至85 ℃时停止，脉宽25 ns，频率变化区间为（9.3，9.8）GHz，通过反复实验，分析布里渊频移与温度的变化关系，实验结果如图1所示。

图1 布里渊频移、散射强度与海缆温度的关系

分析图1（a），在不考虑海缆应变的条件下，随着温度的不断增大，海缆布里渊散射频移呈现逐渐增大趋势，且呈线性增长，但在短时间内电缆布里渊频移与原始电缆监测数据存在较小偏差；由图1（b）可知，当温度增加，海缆布里渊散射强度也呈增大趋势，但二者并非较为直观的线性关系，原因在于海缆引发的布里渊散射强度由多个温度系数构成。实验结果表明，布里渊频移量的大小可直观反映海缆的温度变化。

控制环境温度恒定，通过对海缆末端施加砝码的方式改变海缆应变，砝码的变化区间为（0，90），每次砝码的增加量为15 g，分别测量其布里渊频移，实验结果如图2 所示。

图2 布里渊频移、散射强度与应变的关系

分析图2，随着海缆应变的不断加大，布里渊频移也随之增大，且二者为线性增长关系，在短期内海缆布里渊频移与原始电缆监测数据存在较小偏差；分析图2（b）随着海缆应变增大，布里渊散射强度呈降低趋势，二者表现为线性关系。实验结果表明，海缆应变大小可通过布里渊频移的变化获得。

以海缆常发生的短路故障，采用本文模型对故障信号进行六层小波包分解，分析本文模型的去噪性能，实验结果如图3 所示。

图3 短路故障信号去噪

由图3（a）可知，海缆短路故障信号中存在大量噪声，信号波形波动较大，故障点位于海缆1 km处，此时故障点周围温度上升大约15℃，分析图3（b）去噪后的短路故障信号得知，去噪后信号曲线光滑，最大程度保留短路故障信号特征。结果表明，本文模型去噪效果突出。

采用本文模型的小波包三层分解方法对去噪后的海缆短路故障、钩挂故障进行检测，选用消失矩大的小波基提取故障特征向量，其消失矩分别设定为7、11，两类故障的能量、标准差特征如图4、图5 所示。

分析图4 和图5 可知，海缆短路故障、钩挂故障的特征信息多存在于低频域内，且各故障的特征向量差别很大。对于海缆短路故障，1 频域的能量、标准差幅值最大，其次是2 频域，其余频域均很低。而对于海缆钩挂故障，2 频域的能量、标准差幅值最大，其次是3 频域。实验结果表明，本文模型可提取不同故障特征，识别海缆敷设故障类型。

图4 短路故障的特征向量

图5 钩挂故障的特征向量

3 结 论

为了及时诊断海缆故障，本文构建了计及复杂海洋环境适应性的海缆故障特征提取模型。通过测量布里渊频移量的变化分析布里渊频移、散射强度分别与应变、温度的关系；根据拉曼散射信号的温度响应特性，确定海缆温度的变化范围；采用小波六层分解法实现信号去噪，求解各频域信号的能量、标准差特征向量，实现海缆敷设故障特征提取。实验以海缆短路故障为例，采用本文模型提取去噪后的海缆短路故障、钩挂故障。实验结果表明：布里渊频移与应变、温度具有线性关系，频移量的大小可以反映海缆应变、温度变化；经过本文方法去噪后的信号曲线能最大程度地保留故障特征，曲线光滑，本文方法的去噪能力突出；本文模型可提取不同海缆故障的能量、标准差特征，能够实时监测海缆运行状态，提高海缆故障诊断效果，确保海缆的稳定运行。但由于条件有限，本文方法仅能识别低频域内的海缆故障特征，对其他频域的识别效果并不突出，未来的研究应扩大故障诊断范围，识别出更多频域的故障。