高壓電力電纜故障識別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及高壓電力電纜故障檢測領(lǐng)域，特別涉及一種高壓電力電纜故障識別方 法。
【背景技術(shù)】
[0002] 近年來，隨著高壓電力電纜在城市配電網(wǎng)中的廣泛應(yīng)用，電力電纜及其附件故障 對整個配電網(wǎng)所造成的影響和損失也越來越顯著。據(jù)統(tǒng)計，在城市電網(wǎng)運行事故中，因高壓 電力電纜及其附件故障引起的電力事故高達75%，因此對高壓電力電纜及其附件故障進行 檢測分析和故障類型及大小的識別尤為重要。目前國內(nèi)外對于高壓電力電纜及其附件故障 分析識別的方法有很多，但大多數(shù)分析識別方法不能直接在現(xiàn)場完成，效率低，造成持續(xù)性 的損失。另外，當(dāng)前的故障識別方法只能識別是否存在故障，不能實現(xiàn)故障類型及大小的判 斷，更不能對高壓電力電纜及其附件的老化狀態(tài)及剩余壽命做出一個有效的預(yù)估，也就不 能提出正確的故障修復(fù)方案。
[0003] 高壓電力電纜及其附件故障發(fā)生過程中往往會發(fā)生局部放電現(xiàn)象，并且局部放電 大小隨故障缺陷大小及程度而不同。局部放電是涉及絕緣層的放電，由于局部放電的發(fā)展 受限于絕緣層故障缺陷的類型和大小，局部放電量又與絕緣狀況密切相關(guān)，所以通過對局 部放電量的檢測可以檢測并識別高壓電力電纜及其附件可能存在的故障?；诰植糠烹姍z 測的高壓電力電纜及其附件故障類型識別技術(shù)是高壓電力電纜及其附件故障信號檢測、分 析及故障類型識別的最佳方法，并作為及時發(fā)現(xiàn)高壓電纜及其附件故障隱患、運行壽命預(yù) 測、保障高壓電力電纜及其附件安全可靠運行的重要手段。
[0004] 目前，國際上研究學(xué)者對于高壓電力電纜及其附件故障局部放電信號的檢測分析 及故障類型的識別沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，使用較多的檢測元件是高頻電流傳感器，該方法的優(yōu) 點是高壓電力電纜及其附件與測量回路之間沒有電氣連接，從而可以較好的抑制噪聲，另 外傳感器安裝簡單、操作方便，可檢測到完整的局部放電脈沖。缺點是該方法僅適用于電纜 外屏蔽層有接地線的情況，對于有完全屏蔽的電纜將線圈套在電纜本體外難以檢測到局放 信號，因此，單一的使用該檢測方法進行高壓電力電纜故障局部放電信號的檢測分析及故 障類型的識別難以達到預(yù)期的效果。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種高壓電力電纜故障識別方法，能自行對所 采集到的故障信號進行去噪、時頻分析、特征提取并準(zhǔn)確的識別出故障類型及大小。
[0006] 為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：
[0007] -種高壓電力電纜故障識別方法，包括信號聯(lián)合采集、信號綜合處理和故障智能 識別，具體為：
[0008] 信號聯(lián)合采集:采用UHF超高頻傳感器對局部放電產(chǎn)生的電磁暫態(tài)和電磁波進行 采集，采用壓電式AE超聲波傳感器對局部放電產(chǎn)生的超聲波信號進行采集，采用TEV地電波 傳感器對局部放電產(chǎn)生的地電波進行采集，采用HFCT高頻電流傳感器對局部放電產(chǎn)生的瞬 變磁場進行采集；
[0009] 信號綜合處理：在信號聯(lián)合采集過程中通過四個傳感器對局部放電信號進行檢 測，并通過示波器記錄每個放電脈沖的時域波形，波形上的每一個點都會對應(yīng)一個時間和 幅值，提取5個表征放電強度的統(tǒng)計特征參數(shù)，包括脈沖上升時間t r、下降時間td、50%幅值 脈沖持續(xù)時間10 %幅值脈沖持續(xù)時間t1Q%、脈沖總持續(xù)時間ttcltai，通過這些特征參數(shù) 對局部放電進行趨勢分析，結(jié)合局部放電的相位分布圖譜，檢測提取出表征局部放電類型 的相位;還包括提取出電纜故障所產(chǎn)生的局部放電的特征參數(shù)，包括平均值
差σ2= Σ (Χ?-μ)2ρ?，
，.放電不對稱
，構(gòu)建缺陷所對應(yīng)的局部放電指紋特征庫，所述缺陷包括線芯毛刺、主絕緣 割傷、半導(dǎo)電層翹起、絕緣內(nèi)部存在氣隙、主絕緣表面存在導(dǎo)電微粒；
[0010] 故障智能識別:將提取的時頻特征參數(shù)分批送入兩種智能算法中進行自行匹配識 另IJ，兩種智能識別算法為ΒΡ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類識別和ELM極限學(xué)習(xí)機分類識別，對兩種智能識別 算法的識別結(jié)果進行時時對比匯總，進而確定故障的類型及大小。
[0011]根據(jù)上述方案，在故障智能識別中，還包括用已有的故障類型數(shù)據(jù)庫對兩種智能 識別算法進行訓(xùn)練，以提尚兩種智能識別算法的性能。
[0012]根據(jù)上述方案，所述UHF超高頻傳感器的信號接收天線為希爾伯特分形天線。
[0013]根據(jù)上述方案，在對信號進行特征提取之前，還包括將采集到的信號用帶通濾波 器去除干擾信號及噪聲信號，之后再將去噪后的信號進行放大的步驟。
[0014]根據(jù)上述方案，去除干擾信號的步驟具體為:采用基于FFT的窄帶干擾抑制算法去 除窄帶干擾，采用基于小波的消噪算法去除白噪聲干擾，采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的濾波算法去 除脈沖型干擾信號。
[0015] 根據(jù)上述方案，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類識別和ELM極限學(xué)習(xí)機分類識別進行識別時， 識別結(jié)果都會進行時時對比存儲。
[0016] 根據(jù)上述方案，在進行識別之前，先用已有的特征數(shù)據(jù)庫對網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練、測試和 驗證，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能。
[0017] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是:本發(fā)明自行對所采集到的故障信號進行 去噪、時頻分析、特征提取并準(zhǔn)確的識別出故障類型及大小，為后續(xù)高壓電力電纜及其附件 的剩余壽命評估提供可靠而又科學(xué)的依據(jù)，從而大大降低因電纜故障所帶來的電網(wǎng)損失。 本發(fā)明檢測安全，故障識別迅速準(zhǔn)確，可集成化，便于工作人員學(xué)習(xí)掌握，可廣泛用于實驗 室項目研究和現(xiàn)場在線測試識別。
【附圖說明】
[0018] 圖1是本發(fā)明中示波器記錄每個放電脈沖的時域波形。
【具體實施方式】
[0019] 下面對本發(fā)明高壓電力電纜故障識別方法作進一步的說明。
[0020] 針對當(dāng)前高壓電力電纜故障信號檢測分析及故障類型識別所存在的不足，本發(fā)明 提出了一種高效、快速、精準(zhǔn)的高壓電力電纜故障類型識別方法。高壓電力電纜故障類型及 故障大小的判定對電纜的剩余使用壽命評估至關(guān)重要，因為其直接關(guān)系著整個電網(wǎng)的運行 安全。本發(fā)明包括信號聯(lián)合采集、信號綜合處理與故障智能識別等步驟，現(xiàn)詳述如下。
[0021]彳目號聯(lián)合米集
[0022]分別從電磁波、超聲波等領(lǐng)域?qū)址判盘栠M行采集分析，從而實現(xiàn)全方位、不同角 度對高壓電力電纜故障所產(chǎn)生的局部放電信號進行采集，實現(xiàn)局放信號全方位、零死角的 捕捉，為后續(xù)的信號分析、故障類型及大小識別提供可靠的信號來源。
[0023] 采用4種傳感器對信號進行采集，即是UHF超高頻傳感器、AE超聲波傳感器、TEV地 電波傳感器和HFCT高頻電流傳感器。高壓電力電纜及其附件存在故障時，在高壓下往往會 產(chǎn)生局部放電，局部放電過程會長生寬頻帶的暫態(tài)和電磁波。不同類型的電擊穿過程不盡 相同，從而產(chǎn)生不同幅值和陡度的脈沖電流，因此產(chǎn)生不同頻率成分的電磁暫態(tài)和電磁波。 采用的UHF超高頻傳感器由超高頻信號接收天線構(gòu)成，傳感器天線采用希爾伯特分形天線， 它是一種非頻變天線，其電性能與頻率無關(guān)，具有寬頻率，圓極化，尺度小，效率高，可嵌裝 等優(yōu)點。放大器采用低噪音、高增益(40db)超高頻信號，傳感器工作頻帶300~1500MHz，能 夠有效避開現(xiàn)場電暈等干擾，具有較強的抗干擾能力。
[0024] 當(dāng)高壓電力電纜及其附件內(nèi)部產(chǎn)生局部放電的時候，會產(chǎn)生沖擊的振動及聲音， 同時激發(fā)超聲波信號，局部放電所激發(fā)的超聲波信號，其類型包括縱波、橫波和表面波。縱 波通過氣體傳到外殼，橫波則需要通過固體介質(zhì)傳到外殼。通過貼在高壓電力電纜及其附 件表面的壓電式AE超聲波傳感器接收這些超聲波信號，以達到檢測局方的目的。
[0025] 高壓電力電纜及其附件內(nèi)部局放所激發(fā)的脈沖電流在傳播過程中會在半導(dǎo)層、屏 蔽層等金屬表面形成暫態(tài)地電波。通過貼在高壓電力電纜及其附件表面的TEV地電波傳感 器接收這些地電波信號，以達到檢測局方的目的。
[0026] 高壓電力電纜及其附件內(nèi)部產(chǎn)生局放時會形成脈沖電流，當(dāng)脈沖電流經(jīng)半