中国电科院武健:光纤传感技术在电力通信中的应用与挑战
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来源:C114
光纤传感技术为电力通信光缆监测提供新方案,BOTDR和DAS为主要手段,可实现应变、温度、振动等监测,但面临多参量融合数据、与现有数字化平台接入等挑战。

C114讯 6月25日消息(颜翊)光纤不仅是信息传输的通道,也可以成为感知环境变化的传感器。近年来,随着国家电网骨干通信网络规模持续扩大,如何对长距离架空光缆进行有效状态监测,已成为保障通信安全的重要课题。

6月25日,在2026中国光通信高质量发展论坛——光纤智能传感技术专场论坛上,中国电力科学研究院有限公司业务工程师武健发表演讲,结合当前实践,梳理了光纤传感技术在电力通信光缆监测中的实践进展与现实挑战。

电力通信光缆的监测需求

在电网体系中,电力通信光缆是信息传输的核心基础设施。目前,仅国家电网骨干通信光缆规模已接近200万公里,且随着新型电力系统建设的推进快速扩张。这些光缆长期暴露在覆冰、强风、温差剧烈等复杂环境中。外部条件会对光缆的安全稳定运行产生显著影响,不仅加速材料老化、缩短使用寿命,更可能导致光缆断裂、通信中断,甚至引发杆塔倒塌等安全事故。

而在传统运维中,光缆被视为“哑资源”——只负责传数据,无法自述状态。而光纤传感技术的出现,让光缆纤芯兼具了传输与感知双重功能,为构建全景可视的智能通信网提供了可能。因此,光纤传感技术在电力通信光缆监测领域具有天然的技术优势与应用基础。

目前工程应用中较为成熟的主要包括分布式光纤传感技术与光纤光栅传感技术两大类。其中,分布式光纤传感技术能够沿光缆全线实现连续监测,主要用于光缆纤芯本体的状态感知,获取应变、温度、振动等分布式信息,适用于长距离、全链路的运行状态监测。

光纤光栅传感技术则具有测点灵活、精度高的特点,主要应用于局部关键节点的监测,例如线路沿线气象环境变化、接头盒内部温湿度等运行环境的感知,为光缆精细化运维提供重要的数据支撑。

主要光纤传感技术应用成效

武健介绍,光缆中断往往源于各种机械应力累积导致的内部应变超标。研究表明,应变异常通常早于光信号损耗异常出现,提前发现应变异常,能够尽早预警并及时开展预防措施。因此,目前布里渊光时域反射仪(BOTDR)设备在电力通信光缆监测中越来越重要。BOTDR可对全线路分布式应变进行连续监测,识别局部应力集中区域,为预防性维护提供依据。

但该方法存在局限:光缆制造时预留的“余长”会使光纤在初期受力时不立即产生应变响应,导致早期微小变化难以捕捉;同时,温度变化也会干扰应变测量,需通过算法或辅助传感进行解耦。同时,传统BOTDR一次只能测一根纤芯,切换需人工跳线,效率低、成本高。

不过,基于智能光配的BOTDR监测方案有望解决这一问题。智能光配通过内置机械臂执行插拔操作,可实现待测纤芯的远程自动切换,单台设备可支持高达128芯的在线连续监测,大幅降低人工依赖与运维成本,同时提升了监测效率与系统自动化水平,增强了光缆监测的经济性与工程实用价值。

但BOTDR应用仍面临其他挑战:包括温度与应变的解耦问题;时域扫描式测量导致距离增加时分辨率下降、耗时延长;主要监测备用纤芯,无法直接覆盖承载业务的纤芯。

分布式声学传感(DAS)也是目前光缆监测的主要手段之一。城区等场景下的光缆受损的主要原因包括施工外力破坏以及动物啃咬等。DAS技术通过捕捉沿线的振动信号,成为外破监测的主力。监测的核心难点在于模式识别。通过算法分类,可有效降低误报率,实现对外力事件的精准识别。

同时,DAS在光缆覆冰监测方面也具有应用价值。覆冰在OPGW光缆表面积累,改变张力分布,导致固有振动频率降低,该频率变化与覆冰质量呈单调关系。基于DAS可连续监测振动信号并提取频率特征,可实现覆冰状态识别。

此外,弱光栅阵列技术(WFBG)也在电力通信光缆监测中同样具有很高的应用前景。这项技术通过在光纤中周期性写入低反射率光栅,形成准分布式监测网络,兼具光纤光栅的高灵敏度与分布式测量的空间连续性,适用于电力通信光缆这种长距离、复杂环境下的状态感知需求,为光缆运行状态分析与异常识别提供更完整的信息支持。

走向规模化:挑战与未来路径

尽管技术潜力显著,光纤传感在规模化落地中仍面临两大障碍:一是多参量融合数据问题。像覆冰这类复杂事件,往往同时引起应变、温度、振动等多物理量变化。单一参数难以完整描述事件全貌,需构建多源数据融合模型。通过多参量融合分析,增强对事件全过程的表征能力,从而提升识别准确性。

二是与现有数字化平台的接入问题。因接口与格式不统一,监测数据难以与业务系统融合,导致监测数据难以与业务系统融合,限制了联合分析与规模化应用。

此外,现有设备成本高、小型化不足、集成度低,难以在大规模骨干网或空间受限站点部署,且场景定制化需求高等也是制约因素。未来,随着大模型技术发展,基于小样本提示词的方法,光纤传感技术有望提高对复杂场景的识别与推理能力,推动多源数据融合分析智能化。