110kV及以上電纜典型缺陷的智能識別研究

姜霞君 楊剛

摘 要：隨著我國電力網(wǎng)絡(luò)的改造升級，對于電纜典型缺陷的測試也越來越受到重視，其中，對電纜典型缺陷類型的判定及智能識別，可以提升電纜現(xiàn)場測試的精準(zhǔn)性與靈敏性。本文以110kV及以上電纜典型缺陷的智能識別研究為題，具體探討中分別從測試平臺、試樣制作、局部放電特征量提取、局部放電模式智能識別展開具體探討。

關(guān)鍵詞：電纜;典型缺陷;智能識別

現(xiàn)代電力輸配電網(wǎng)絡(luò)各電壓等級中，對于XLPE電力電纜的應(yīng)用已經(jīng)十分廣泛，從電力系統(tǒng)運行安全角度看，電力電纜性能的良好與否，直接影響著其運行能力與運行可靠性。按照相關(guān)法律規(guī)范與應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)，電力電纜投入使用前需要進行一系列的試驗與試運營;但是，在這個過程中對于內(nèi)部相對微小的缺陷，如雜質(zhì)、氣隙、半導(dǎo)電凸等，很難通過出廠測試進行全面測定;加上安裝等工序，極易導(dǎo)致放電加劇現(xiàn)象，進而引發(fā)絕緣失效問題。運用智能識別方案對110kV及以上電纜典型缺陷進行判定，可以有效提升其缺陷測試效果。

1、測試平臺

對于110kV及以上電纜典型缺陷的智能識別，需要采用局部放電現(xiàn)場檢測方法，從當(dāng)前國內(nèi)應(yīng)用情況看，主要以阻尼振蕩波電壓下的PD檢測、超低頻電壓下的PD檢測、工頻正弦波電壓下的PD檢測為主。本文以阻尼振蕩波電壓下的PD檢測方法為準(zhǔn)，其優(yōu)勢表現(xiàn)在攜帶方便、作用時間短、等效性好、無損害方面，能夠?qū)崿F(xiàn)對電力電纜局部放電現(xiàn)場檢測與故障定位。阻尼振蕩波測試系統(tǒng)由變頻電源（本次選用ST-3598Z型變頻諧振高壓試驗裝置，輸出電壓頻率范圍控制在30Hz到500Hz，額定功率以10kW為準(zhǔn)）、高速數(shù)據(jù)卡（選用PICOSCOPE 5000系列，最大寬帶100MHz，重復(fù)采樣率為2.4G/s）、工控機軟件（選用Labview設(shè)計）等組成。其中，具體的應(yīng)用模塊包括“參數(shù)設(shè)置”、“信號采集”、“數(shù)據(jù)分析”、“譜圖顯示”、“數(shù)據(jù)存儲”等。

2、試樣制作

（1）結(jié)合日常工作經(jīng)驗，依據(jù)電力電纜安裝、敷設(shè)中易發(fā)生的缺陷類型，采用人工制作方式，在電力電纜終端試品進行缺陷制造，包括斷口不齊、主絕緣縱向割傷，箱體與環(huán)境溫度缺陷通過連接傳感器，人為設(shè)置破壞痕跡與高溫狀態(tài)。（2）試樣局部放電測試前，以GB/T 11017.1-3——2002標(biāo)準(zhǔn)，對測試平臺進行局部放電測試量方法測量。結(jié)果顯示，平臺放電量<5pC，試驗回路完好，未發(fā)現(xiàn)電暈與其它放電點。（3）接通電源，按照高壓電動試難控制臺實施升壓，當(dāng)控制軟件顯示出局部放電、箱體與環(huán)境溫度過高現(xiàn)象時，觀察存儲采集卡對應(yīng)數(shù)據(jù)。（4）針對信號中存在的環(huán)境噪音，采用HHT-希爾伯特黃變換方法，結(jié)合HHT-小波改進變換方法，分析信號，進行濾波處理無效信息。同時檢查箱體與環(huán)境傳感器連接是否牢固，制作的缺陷狀態(tài)是否發(fā)生變化等。

3、局部放電特征量提取

（1）針對不同缺陷類型局部放電信號統(tǒng)計特征量，按照陡峭度、偏斜度、互相關(guān)系數(shù)、局部峰個數(shù)、相位不對稱度、放電因數(shù)，對去噪數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計特征量分析。（2）針對采集到的斷口不齊、主絕緣割傷的局部放電數(shù)據(jù)，與箱體受損及環(huán)境溫度過高數(shù)據(jù)，進行隨機工頻周期信號特征提取（以隨機選擇100個工頻周期信號特征為準(zhǔn)）。（3）結(jié)合提取特征與對應(yīng)數(shù)據(jù)，建立局部放電特征識別數(shù)據(jù)庫，溫度特征識別庫。

4、局部放電模式智能識別

4.1知識識別原理與操作流程

在智能識別系統(tǒng)中，以局部放電的模式識別算法、溫度模式識別算法為準(zhǔn)。具體原理與操流程如下：

（1）以實驗室不同局部放電類型樣本數(shù)據(jù)為準(zhǔn)，將其作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行模型學(xué)習(xí);以常規(guī)標(biāo)準(zhǔn)箱體及環(huán)境溫度樣本數(shù)據(jù)為準(zhǔn)，將其作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行模型學(xué)習(xí)。（2）調(diào)整算法中的各項參數(shù)，按照映射關(guān)系，建立數(shù)據(jù)特征——放電類型映射關(guān)系，建立數(shù)據(jù)特征——溫度變化放射關(guān)系，由此實現(xiàn)模式識別算法學(xué)習(xí)過程。（3）智能識別中，以待識別數(shù)據(jù)為輸入數(shù)據(jù)，放電類型與溫度變化為輸出類型，然后對放電類型與溫度變化進行識別操作。

4.2智能識別算法驗證

當(dāng)前，常用的局部放電模式識別算法包括極限學(xué)習(xí)機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機為主;溫度變化識別，既可以應(yīng)用此類算法，也可以借助更為簡單的單獨設(shè)置，通過傳感器-安全溫度之間的數(shù)據(jù)監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)置進行智能預(yù)警識別。本次研究中，按照人工缺陷下的電纜終端試驗，對110kV及以上電纜典型缺陷提取局部放電特征量為基礎(chǔ)，運用三種智能模式識別算法進行驗證分析。驗證結(jié)果顯示，在極限學(xué)習(xí)機算法下，訓(xùn)練時間為0.0460s，測試時間為0.0116s，精準(zhǔn)率為81.03%;支持向量機算法下，訓(xùn)練時間為0.5382s，測試時間為0.0214s，精準(zhǔn)率在78.21%;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法下，訓(xùn)練時間為1.0355s，測試時間為0.0673s，精準(zhǔn)率為74.67%。而溫度傳感器-安全溫度之間的直接映射關(guān)系監(jiān)測結(jié)果表明，與安全溫度相比，若發(fā)生箱體與環(huán)境溫度超過安全溫度值時，即刻會引發(fā)預(yù)警系統(tǒng)預(yù)警，并顯示具體的溫度值;經(jīng)過實際溫度測量與樣本溫度數(shù)據(jù)對比，其溫度預(yù)警精準(zhǔn)率為92.68%。

比較不同智能識別算法的結(jié)果，本次實驗結(jié)果表明，在極限學(xué)習(xí)機、支持向量機、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法驗證結(jié)果方面，極取學(xué)習(xí)機算法的測試時間相對較短，精準(zhǔn)率相對較高;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的訓(xùn)練時間相對較短，精準(zhǔn)率相對較低;與極取學(xué)習(xí)機與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相比，支持向量機的優(yōu)勢特征不明顯。所以，在實際的智能模識別系統(tǒng)應(yīng)用中，對110kV電纜典型缺陷中的進行檢測時，應(yīng)該注重選擇極取學(xué)習(xí)機算法。對于電力電纜及箱體等附件的局部放電特征提提取中，阻尼振蕩波電壓測試平臺有助于提升檢測效用與靈敏度。對于箱體溫度的變化檢測，則應(yīng)該按照樣本數(shù)據(jù)提供的安全溫度與風(fēng)險溫度進行映射關(guān)系設(shè)置，或直接設(shè)置預(yù)警按鈕，一旦發(fā)生溫度超值現(xiàn)象，即時通過預(yù)警進行信息反饋。需要注意的是，在信號傳輸方面的采集會受到一系列干擾，需要注重對于相關(guān)信號的濾波處理;而溫度變化的檢測則要考慮到溫度的實時變化。

5、結(jié)束語

總而言之，在電纜典型缺陷判定方面，無論采用常規(guī)技術(shù)識別還是智能識別，均需要進行取電、電流測試、箱體與環(huán)境溫度測試，以及無線信號傳輸?shù)呐卸ǖ取＝Y(jié)合以上分析，可以認(rèn)識到對于電纜附件典型缺陷中的局部放電檢測，運用阻尼振蕩波電壓測試平臺，能夠起到靈敏識別的目標(biāo)，提高對缺陷激發(fā)的局部放電信號的采集;同時，應(yīng)用極限學(xué)習(xí)智能識別算法，可以產(chǎn)生較高的判斷速度與，對于110kV及以上電纜典型缺陷的智能識別率相對較好。但是，對于環(huán)境變化溫度中的各項影響因素的專門化分離與預(yù)測分析相對不足，有必要在后續(xù)的研究中，增強對環(huán)境溫度各個構(gòu)成要素方面的智能識別研究。因此，建議增強智能識別技術(shù)在電纜典型缺陷分型方面的研究，提升其在細(xì)微缺陷方面的識別能力。

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