高壓交聯(lián)聚乙烯電力電纜接頭絕緣缺陷檢測(cè)及識(shí)別研究.pdf

1、電力電纜線路是城市電網(wǎng)中重要的組成部分，其安全可靠穩(wěn)定運(yùn)行對(duì)于城市電網(wǎng)具有重要意義。據(jù)統(tǒng)計(jì)，全國(guó)已投入運(yùn)行的110kV及以上的高壓電纜線路已經(jīng)超過8000公里，最高電壓等級(jí)已達(dá)500kV。
　　高壓電纜斷面是電纜線路的薄弱環(huán)節(jié)，電纜接頭和終端中絕緣屏蔽斷口處電應(yīng)力相對(duì)集中容易發(fā)生故障。電纜接頭采用封閉式絕緣結(jié)構(gòu)且一般在現(xiàn)場(chǎng)完成組裝密封，相比本體和戶外終端，絕緣安全裕度偏小，另外，電纜接頭現(xiàn)場(chǎng)施工質(zhì)量要求高，如施工工藝不良或密封措施

2、不到位，那么在地下潮濕惡劣運(yùn)行環(huán)境中極易造成絕緣性能劣化，因此電纜接頭成為電纜線路最易發(fā)生絕緣故障的薄弱點(diǎn)。
　　運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)和研究均表明：電纜局部放電量與其絕緣狀況密切相關(guān)，局部放電量的變化預(yù)示著絕緣一定存在著可能危及電纜安全運(yùn)行壽命的缺陷，局部放電測(cè)量能很好的反映高壓電力電纜及其接頭的運(yùn)行狀況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障隱患，保障電力電纜線路安全可靠運(yùn)行，具有重大的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。國(guó)內(nèi)、外專家學(xué)者、IEC、IEEE以及 CIGRE等國(guó)際電力權(quán)威

3、機(jī)構(gòu)一致推薦局部放電試驗(yàn)是作為交聯(lián)聚乙烯電力電纜絕緣狀況評(píng)價(jià)的最佳方法。
　　本文在對(duì)國(guó)內(nèi)外交聯(lián)聚乙烯電力電纜及其接頭中局部放電信號(hào)檢測(cè)研究的基礎(chǔ)上，詳細(xì)分析了各種檢測(cè)和模式識(shí)別技術(shù)，將局部放電在交聯(lián)聚乙烯電力電纜及接頭中的傳播衰變特性、局部放電檢測(cè)技術(shù)和特征提取及識(shí)別技術(shù)作為本論文研究的重點(diǎn)，取得的主要成果有：
　?、偻ㄟ^對(duì)介電弛豫理論的研究，深入分析交聯(lián)聚乙烯電力電纜半導(dǎo)電層的介電特性，獲得了可用于工程實(shí)際計(jì)算的半導(dǎo)電層

4、復(fù)介電常數(shù)的修正公式。根據(jù)Davidson-Cole方程擬合出半導(dǎo)電層的復(fù)介電常數(shù)，將該常數(shù)代入阻抗分布參數(shù)加權(quán)比的傳輸線簡(jiǎn)化模型中進(jìn)行理論計(jì)算，采用 FDTD法對(duì)電纜及接頭局部放電的傳播特性開展仿真研究，為交聯(lián)聚乙烯高壓電力電纜接頭局部放電檢測(cè)試驗(yàn)及故障診斷提供理論和技術(shù)支持。同時(shí)，根據(jù)電纜接頭常見絕緣故障形成原因構(gòu)建了四種典型缺陷模型。
　?、谠O(shè)計(jì)了符合高壓電纜及接頭結(jié)構(gòu)特征的局部放電檢測(cè)傳感器。通過建立電路及天線模型，采用傳

5、遞函數(shù)推導(dǎo)、阻抗特性計(jì)算、方波響應(yīng)等方法系統(tǒng)全面的分析了傳感器的頻響特性和輸出特性，對(duì)傳感器各項(xiàng)電氣和物理參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化。
　?、壑饕捎秒娙輦鞲衅鳂?gòu)成的電力電纜局部放電檢測(cè)系統(tǒng)在110kV電纜接頭試驗(yàn)平臺(tái)上對(duì)研制的四種典型接頭缺陷進(jìn)行檢測(cè)，獲得大量試驗(yàn)數(shù)據(jù)并構(gòu)建出電纜接頭局部放電n q--j譜圖及其灰度圖像。
　　④提出基于提升小波變換的局部放電一維特征量的提取方法。該方法基于Birge-Massart策略對(duì)提升小波變換系

6、數(shù)矩陣進(jìn)行降維，通過奇異值分解運(yùn)算獲取故障識(shí)別的特征向量，在保留有效特征的情況下，減少識(shí)別維數(shù)，降低噪聲，縮短識(shí)別時(shí)間。
　?、萏岢龌?2D)2MMC+LDA框架算法的電纜接頭局部放電特征提取方法。該方法既基于圖像行或列去判別向量，從而實(shí)現(xiàn)挖掘圖像的局部特征；又基于整幅圖像去找判別向量，考慮了全局特征。不僅可以解決維數(shù)危機(jī)，消除類內(nèi)散度矩陣的奇異性，而且能最大限度的保持原有樣本模式的結(jié)構(gòu)分布，有效減少樣本訓(xùn)練時(shí)間，提高了模式識(shí)別