基于数字信号处理的电力光纤通信网络状态监测

周建宇 彭书瑞

摘要：基于数字信号处理的电力光纤通信网络状态监测方法，充分利用了光纤通信过程中的元件参数，能够提升状态监测的质量和效率，同时考虑到信号噪声等敏感问题，突出解决了非线性损伤的影响。本文提出的方法能够针对主动故障检测与防御、光纤非线性补偿、QoT、软件定义网络的优化等方面进行应用，提升通信网络运行质量。

关键词：数字信号处理;变电站通信网络;光纤通信;状态监测

引言

提出了一种基于数字信号处理的电力光纤通信网络状态监测方法。首先，针对光纤通信网络的结构进行了说明，提出了光纤通信网络状态监测的流程，结合监测参数进行了说明。然后，对传统状态估计方法以及数字信号处理方法进行了分析，提出了基于数字信号处理的光纤通信监测方法。最后，针对通信网络状态监测的应用，结合故障检测、非线性补偿、软件定义网络等进行了应用说明。

1光纤通信网络状态监测原理

1.1监测系统结构

信道故障、延时、冗余、可靠性、数据同步、交换频率、数据带宽和数据规模均会对通信系统的选择产生影响。电力系统通信网络的结构。

光纤通信网络状态监测的原理如图2所示。由图2可以看出，在光节点之间的光纤网络受到监控元件的同时监控。以信号模型作为提取原理，提取线路的相关信息。该监测能够提供网络的实时信息，因此能够有效判断故障位置以及故障原因。另外，网络的状态监测能够收集相关的故障信息，从而为故障类型的分布和推演提供了数据支撑。

因此，能够进一步防止数据信号在传输过程中的丢失。通过及时的状态监测，能够采取预防措施避免事故或故障扩大，从而提升网络运行的可靠性。通信网络的状态感知也能够提升网络资源的合理利用水平，如当动态网络中的链路质量有下降时，可以通过监测的信息切换传输链路，从而尽可能减少噪声或其他信号源对传输过程的影响。

通过减少光传输功率能够提升信号的鲁棒性，避免信号发生非线性畸变。另外，传输信道的功率也能够进行相应的提升，从而增加数据速率，使用更高调频格式的数据。数据路由算法在光纤通信网络中能够寻找最短路径进行流量传输，或者能够满足最小QoS约束条件下的路径。在这种情况下，延时、丢包和数据速率等内容均可以纳入考虑范围。通过网络的状态监测，能够提升损伤感知背景下的路由规划和路径规划。通过对所有可能路径不同参数的权重进行统筹考虑，可以得到决策结果，使得损伤感知背景下的路径规划更加合理。

1.2监测系统参数

光纤传输是目前电力系统通信中主要的通信手段，其优点较多，但是在光纤传输过程中也会受到信号损伤的影响，因此会影响通信网络的性能。除此之外，其他网络元件也可能会影响到通信的质量。所有这些对通信网络构成的损害，都会降低通信链路的传输质量，从而影响数据传输速率和信号传输效率。信号传输过程中受到的影响可以分为一般影响和严重影响。包括光纤功率损耗、断纤、网络元件故障等在内的多为严重故障，而线性或非线性畸变则为非严重损伤。

2基于数字信号处理的网络状态监测应用

2.1主动故障检测与预防

网络运行状态与主动故障检测密切相关，如果能够充分利用网络的状态监测信息，实现主动故障监测和预防，就能够提升通信网络可靠性。目前，已经有研究应用支持向量机对网络设备的故障进行预测。通过利用故障数据，元件的物理参数可以实现不同状态下连续监测以及未来参数值的预测。预测的方式是通过基于数字信号处理的方法，得到不同设备和故障事件状态下的预测值。另外，还可以通过朴素贝叶斯分类器实现参数的追踪。通过利用历史故障数据结合人工神经网络可以实现主动故障检测。在这种方法中，需要对神经网络进行训练，从而得到不同时间尺度下网络的正常和非正常运行状态。人工网络的训练可以用于检测网络故障，从而实现更高的精度，同时节省预测时间。

2.2光纤非线性补偿

基于数字信号处理的算法能够对光纤非线性畸变进行补偿。通过所提的方法并利用不同非线性损伤的特点，提供相应的数据和概率模型，可以用于这类信号畸变的补偿。其中，与数字信号处理算法密切相关的有极限学习机器、随机后向传播、最大期望算法和高阶统计均衡器等。

2.3QoT预测

部署光路径之前的QoT预测，对于光通信网络的优化设计是必不可少的。目前，QoT预测技术主要基于经验统计模型或者估计方法等。前者能够利用不同的物理信息数据以较好的精度进行光路径的质量预测，而后者预测精度较差。基于数字信号处理的QoT预测模型具有较多优势，能够在监测数据以及部署光路径之间建立合适的数据关系，从而为即将部署到光路径的QoT进行预测。

2.4软件定义网络的优化

光纤通讯状态监测利用基于数字信号处理的方法还可以实现软件定义网络。结合机器学习等算法可以实现软件定义网络中的光网络规划。通过这类方法，可以结合实时链路信息以及网络拓扑结构对数据进行统一监测。人工神经网络模型也可以通过训练得到不同链路参数之间以及光信噪比数值。当训练过程结束时，人工神经网络模型可以更加准确地对不同光路径进行优化监测。最终，可以通过相应的预测机制，实现在一定概率情况下软件定义网络的容量达到最大。

结语

综上所述，随着电力系统的网络不断发展，光通信的容量逐渐扩大，变得更加复杂。而光纤通信网络在网络的动态特性中存在一些传输的问题，包括损耗、色散补偿、非线性补偿和各类噪声抑制等。在数据传输方面，服务的中断可能导致信息的灾难性后果。因此，针对电力光交换系统通信的监测显得十分重要。实现高质量的网络状态监测，不仅对于通信网络的控制、管理和运维有着重要意义，而且能够提升电力系统安全可靠的运维。在运维管理过程中，通信系统的性能监测是重要的环节，能够通过误比特率、QoS等进行性能评估。由此可见，在动态复杂的通信网络中，性能评估以及监测是必不可少的环节。

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