如何對電纜故障在線監(jiān)測的應用方案進行優(yōu)化，找到更為迅速、準確的方法與技術，是當下這項工作的一項重點內容。其核心優(yōu)化方向在于與技術的進一步融合，如實時數據采集與物聯網技術、智能故障定位技術等。從不同方向多個角度進行技術的有效融合，可以更高效全面的完成對其進行在線監(jiān)測。

實時數據采集與物聯網技術的應用，可從多模態(tài)傳感器集成以及邊緣計算與無線通信方面入手。以多模態(tài)傳感器集成為例，其主要是通過集成特高頻傳感器、超聲波傳感器、無線溫濕度傳感器以及光纖傳感技術等裝置應用，其中特高頻傳感器用于檢測電纜絕緣層局部放電產生的高頻電磁波，適用于高壓電纜本體及附件的寬頻帶信號捕捉；超聲波傳感器通過接收放電產生的聲波信號，精準定位電暈放電位置，更適用于絕緣老化初期檢測；無線溫濕度傳感器構建無線傳感器網絡，實時監(jiān)測電纜關鍵連接處（如接頭、終端）的溫度異常，預警過熱引發(fā)的絕緣老化或短路風險。

光纖傳感技術利用光纖作為傳感元件，通過測量光信號（相位、強度）變化間接反映局部放電活動，具備抗電磁干擾、長距離傳輸優(yōu)勢，適合復雜電磁環(huán)境下的監(jiān)測。此外結合邊緣計算與無線通信技術，在邊緣計算終端（如傳感器端）進行數據預處理（如噪聲過濾、特征提?。捎行p少云端負擔，提升實時性；同時通過4G/5G、LoRa或光纖將數據傳輸至云端平臺，確保低延遲、高可靠性，有效實現遠程實時監(jiān)控。

而基于人工智能與機器學習驅動的診斷，可實現跨模態(tài)數據融合與預測性維護模型的建設應用。結合特高頻、超聲波、光纖傳感等多類型傳感器數據，通過AI算法（如深度學習、隨機森林）實現信息互補，提升故障識別準確率。預測性維護模型可基于歷史數據（溫度、電流、局部放電信號）預測絕緣老化趨勢，提前預警潛在故障。這些方法的融合應用能促進電纜故障在線監(jiān)測實現更快速、準確的故障識別與定位，同時降低運維成本，提升電網可靠性。

本文由陜西公眾智能科技有限公司（陜西公眾電氣股份有限公司）小編撰寫。

審核編輯 黃宇