電力電纜局部放電在線監測的實踐與研究

王媛斌 王宏斌

摘 要： 當電力電纜由于各種原因而出現絕緣劣化時，就會產生局部放電現象。描述了在線監測的實施全過程，如監測傳感器、數據采集、監測信號的特征分析、信號分類的特征提取等，以便對電力電纜的絕緣情況做出判斷，為系統及時檢修或更換電力電纜提供理論依據。

關鍵詞： 局部放電； 在線監測； 數據采集； 信號分類的特征提取

中圖分類號：TP391 文獻標志碼：A 文章編號：1006-8228（2018）09-31-02

Abstract： Partial discharge occurs when the insulation of power cable deteriorates for various reasons. In this paper， the whole process of on-line monitoring is described， such as monitoring sensor， data acquisition， feature analysis of monitoring signal and feature extraction of signal classification. In this way， the insulation of power cable can be judged and the theoretical basis can be provided for the system to overhaul or replace power cable in time.

Key words： partial discharge； on-line monitoring； data acquisition； feature extraction of signal classification

0 引言

隨著城市電網的發展，用電負荷的不斷增漲，電力電纜的故障概率也大大增加，考慮到原有維修體系的局限性，為降低停電和維修費用，提出了預知性維修，即在線監測這一概念。其具體內容是對運行中電氣設備的絕緣狀況進行局部放電，進行連續的在線監測，隨時獲得能反應絕緣狀態變化的新信息。對這些信息進行分析處理后，對設備的絕緣狀況做出診斷，并根據診斷的結論安排必要的維修，也就做到了有的放矢的維修，即在線監測一分析診斷一預知性維修，采用在線監測的預知性維修，帶來的經濟效益十分顯著。據美國某發電廠統計采用預知性維修每年可獲利125萬美元。日本資料介紹，在線監測與診斷技術的應用，使每年維修費用減少25～50%，故障停機時間則可減少75%[1]。

預知性維修的組成及關系可用圖1表示。

1 局部放電在線監測

監測系統包括以下幾個基本單元，即：信號的變送、信號的處理、數據采集、信號的輸出、數據處理以及診斷等幾個單元。這樣可以將整個的監測系統分為三個子系統：設備現場的被監測設備和傳感器；一般在被監測設備附近的信號預處理和數據采集子系統；在主控室的信號特性提取處理系統，一般由一臺計算機和監測系統專用軟件來完成[2-3]。

2 實施過程

2.1 監測傳感器

傳感器是將反應設備狀態信息的各種物理量如化學、機械力和電等各種能量形式的信息監測出來，是進行狀態監測以及故障診斷的第一步，也是非常重要的一步。檢測時，將傳感器打開套在監測設備的接地線上，磁芯材料可以根據使用頻率進行選擇[4]。當測量高頻脈沖電流時可選用鐵氧體，錳鋅鐵氧體的最高使用頻率為3MHZ，相對磁導率為2000。測量50HZ低頻電流時，可選用坡莫合金，其磁導率為105。

2.2 數據采集

將電流傳感器安裝在電纜終端的屏蔽接地線上，當電纜接頭內以及電纜終端發生局部放電時，局放脈沖會經屏蔽接地線流入大地，這樣套在屏蔽接地線上電流傳感器就會檢測到這一放電信號。傳感器將采集到的放電脈沖信號傳輸至數據采集卡，數據采集卡取得放電脈沖的數字信號并將數字信號傳送至機進行后續的分析處理[5]。

2.3 監測信號的特征分析

從信號的時域、頻域特征來看，通過對試驗中監測到的典型的局部放電脈沖波形進行分析可知，局放脈沖信號的特點是：持續時間非常短暫、上升沿非常陡峭并且衰減非常迅速。其放電脈沖的頻率范圍較寬，高頻段主要集中在3-30MHz左右，頻率更高的超高頻段會達到1GHz以上。本文主要采集局放脈沖序列中的低頻部分，一般1MHz在左右。從監測阻抗上獲得的監測脈沖信號，一般數值維持在mv級別，因此對數據采集卡的精度要求較高[5]。此外，來自監測阻抗的電壓信號混合有數值相對較高的工頻信號和其他諧波分量，為此采集局部放電脈沖信號后，需要對采集到的脈沖信號進行軟件濾波，經濾波后在進行分析處理。由于放電脈沖上升很快且衰減時間很短，因此在對放電脈沖進行保存時，每個脈沖我們取100個數據點用其表示一個完整的放電脈沖，并記錄這些放電脈沖的幅值-相位信息用以進行后續的放電模式識別[6]。根據信號的特征，我們發現許多現場測試干擾信號。

從信號的特性分析中，會發現許多干擾信號，主要是隨機脈沖型干擾信號，隨機脈沖型干擾信號主要是：

⑴ 試驗回路中一些設備的啟停等引起的干擾；

⑵ 電力網絡中的一些可控硅整流設備以及開關設備開關而引起的脈沖波動干擾；

⑶ 電氣設備本身產生的電磁波干擾等。

這些干擾信號具有固定的時頻域特征，且與放電信號的時頻域特征不同，因此在聚類過程中一般會聚集在一起。但是目前，大多數是提取局放信號的峰值時間序列。而這種方法對于多個干擾源時，其獲取的局放信號將參雜多種放電信號，模式識別的各種放電譜圖也是參雜各種信號，并且是隨機混疊的。因此，在存在多個異常干擾源的情況下，基于脈沖峰值時間序列的局放識別系統對放電模式做出的判斷可能是不準確的。如果采用脈沖波形時間序列替代傳統的脈沖峰值時間序列進行監測，再采用某種辦法將獲取的放電脈沖群進行分類，并將同一類中高度相似的放電脈沖群轉換成脈沖峰值時間序列，再按傳統的方法對放電模式進行識別，就可以與基于單個人工缺陷模型構造的放電模式數據庫進行對比，與數據庫無關的放電脈沖群可判斷為無效信號或噪聲。而其他相關的放電脈沖數據則識別出其相應的放電類型。這樣，不但解決了放電脈沖峰值時間序列的混疊問題，而且可以對多干擾源的放電模式進行識別。

2.4 信號分類的特征提取

那么提取的信號，就可以進行傅里葉變換。任意周期信號都可以用不同頻率的復正弦信號的疊加的形式表示。給定一個信號x（t），如果滿足

那么信號x（t）就可以進行傅里葉變換，其傅里葉變換的形式如下：

式⑴-⑵中，，單位為rad/s。將X（j）表示成的形式，可以得到和ω（）隨的變化曲線，即信號x（t）的幅頻特性和相頻特性曲線。由此我們可以得出，傅里葉變換可以將信號的頻率和時間聯系在一起，也就是說給出信號的頻域表達式X（j），我們可以通過傅里葉變換求出其時域表達式x（t），反之亦然。可見傅里葉變換可使原來比較抽象的頻率概念變得具體化[6]。

3 結束語

本文主要介紹了局部放電在線監測過程。首先對檢測傳感器進行了簡要分析；其次對數據采集系統所采取的接線方式；最后通過對監測信號的分析得出如下結論：當監測信號中存在多個局放源（兩個或以上）或干擾源時，存在多個局放源或異常干擾源的情況下，采用信號分類的特征提取低頻部分，利用傅里葉變換使原先比較抽象的頻率概念變成時間點，監測具體化。但是審視整個系統仍然有一些需要改進的地方。在對局部放電信號的檢測方面，我們可以采用高頻電磁耦合法與超高頻電磁偶合法聯合檢測的方式，下一步我們將對高頻與超高頻電磁偶合法進行研究，這樣便可以使檢測和研究的范圍擴大到整個頻帶內[7]。使整個系統變得更加完善。

參考文獻（References）：

[1] 沈黎明.電力電纜應用技術鄭州[J].鄭州大學學報，2011.4.

[2] 新浪網.國內兩最大變電站送電進京四環內電線桿將絕跡[M].鄭州大學出版社，2003.

[3] 卓金玉.電力電纜設計原理[M].北京機械工業出版社，1999.

[4] 徐丙垠.電力電纜故障探測技術[M].北京機械工業出版社，1999.

[5] 速水敏幸著日，劉曉萱譯.電力設備的絕緣診斷[M].北京科學出版社，2003.

[6] 葛景滂.局部放電測量[M].機械工業出版社，1984.