CN116840614A - 基于谐波异动特征的电缆线路缺陷感知预警方法 - Google Patents
基于谐波异动特征的电缆线路缺陷感知预警方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116840614A CN116840614A CN202310598578.0A CN202310598578A CN116840614A CN 116840614 A CN116840614 A CN 116840614A CN 202310598578 A CN202310598578 A CN 202310598578A CN 116840614 A CN116840614 A CN 116840614A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- cable
- current
- harmonic
- voltage
- early warning
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 230000007547 defect Effects 0.000 title claims abstract description 60
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 37
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 20
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 12
- 238000009413 insulation Methods 0.000 claims description 27
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 21
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 19
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 12
- 230000006378 damage Effects 0.000 claims description 8
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 claims description 8
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 claims description 7
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 5
- 230000008447 perception Effects 0.000 claims description 5
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 4
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 4
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 3
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 claims description 3
- 230000001012 protector Effects 0.000 claims description 3
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 3
- 238000007654 immersion Methods 0.000 claims description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 3
- 238000013139 quantization Methods 0.000 abstract description 3
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 23
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 15
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 6
- 239000000463 material Substances 0.000 description 5
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 3
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 2
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 2
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 2
- 238000010219 correlation analysis Methods 0.000 description 2
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 description 2
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 description 2
- 229920003020 cross-linked polyethylene Polymers 0.000 description 2
- 239000004703 cross-linked polyethylene Substances 0.000 description 2
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 2
- 230000004907 flux Effects 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000007418 data mining Methods 0.000 description 1
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000005684 electric field Effects 0.000 description 1
- 230000003628 erosive effect Effects 0.000 description 1
- 238000013210 evaluation model Methods 0.000 description 1
- 238000001125 extrusion Methods 0.000 description 1
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 238000005065 mining Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 description 1
- 238000002791 soaking Methods 0.000 description 1
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 1
- 230000035882 stress Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/08—Locating faults in cables, transmission lines, or networks
- G01R31/081—Locating faults in cables, transmission lines, or networks according to type of conductors
- G01R31/083—Locating faults in cables, transmission lines, or networks according to type of conductors in cables, e.g. underground
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R15/00—Details of measuring arrangements of the types provided for in groups G01R17/00 - G01R29/00, G01R33/00 - G01R33/26 or G01R35/00
- G01R15/14—Adaptations providing voltage or current isolation, e.g. for high-voltage or high-current networks
- G01R15/18—Adaptations providing voltage or current isolation, e.g. for high-voltage or high-current networks using inductive devices, e.g. transformers
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R19/00—Arrangements for measuring currents or voltages or for indicating presence or sign thereof
- G01R19/02—Measuring effective values, i.e. root-mean-square values
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R23/00—Arrangements for measuring frequencies; Arrangements for analysing frequency spectra
- G01R23/02—Arrangements for measuring frequency, e.g. pulse repetition rate; Arrangements for measuring period of current or voltage
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R23/00—Arrangements for measuring frequencies; Arrangements for analysing frequency spectra
- G01R23/16—Spectrum analysis; Fourier analysis
- G01R23/163—Spectrum analysis; Fourier analysis adapted for measuring in circuits having distributed constants
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R23/00—Arrangements for measuring frequencies; Arrangements for analysing frequency spectra
- G01R23/16—Spectrum analysis; Fourier analysis
- G01R23/20—Measurement of non-linear distortion
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R29/00—Arrangements for measuring or indicating electric quantities not covered by groups G01R19/00 - G01R27/00
- G01R29/18—Indicating phase sequence; Indicating synchronism
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/08—Locating faults in cables, transmission lines, or networks
- G01R31/088—Aspects of digital computing
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/12—Testing dielectric strength or breakdown voltage ; Testing or monitoring effectiveness or level of insulation, e.g. of a cable or of an apparatus, for example using partial discharge measurements; Electrostatic testing
- G01R31/1227—Testing dielectric strength or breakdown voltage ; Testing or monitoring effectiveness or level of insulation, e.g. of a cable or of an apparatus, for example using partial discharge measurements; Electrostatic testing of components, parts or materials
- G01R31/1263—Testing dielectric strength or breakdown voltage ; Testing or monitoring effectiveness or level of insulation, e.g. of a cable or of an apparatus, for example using partial discharge measurements; Electrostatic testing of components, parts or materials of solid or fluid materials, e.g. insulation films, bulk material; of semiconductors or LV electronic components or parts; of cable, line or wire insulation
- G01R31/1272—Testing dielectric strength or breakdown voltage ; Testing or monitoring effectiveness or level of insulation, e.g. of a cable or of an apparatus, for example using partial discharge measurements; Electrostatic testing of components, parts or materials of solid or fluid materials, e.g. insulation films, bulk material; of semiconductors or LV electronic components or parts; of cable, line or wire insulation of cable, line or wire insulation, e.g. using partial discharge measurements
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
- G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
- G06F18/2411—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches based on the proximity to a decision surface, e.g. support vector machines
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Nonlinear Science (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Testing Relating To Insulation (AREA)
- Testing Of Short-Circuits, Discontinuities, Leakage, Or Incorrect Line Connections (AREA)
Abstract
本发明属于电缆线路缺陷感知技术领域，具体涉及基于谐波异动特征的电缆线路缺陷感知预警方法，该方法在线监测接地电流暂态录波信号，获取暂态信号的特征频带，通过特征频带的异动来感知电缆缺陷，用支持向量机对不同的谐波波形进行分类。对其他类型信息进行量化处理，通过模糊层次分析得到其对目标的相对重要性权重，判断是否超过监测信号阈值进行辅助判断。
Description
技术领域
本发明属于电缆线路缺陷感知技术领域，具体涉及基于谐波异动特征的电缆线路缺陷感知预警方法。
背景技术
在现代城市配电网建设中，由于电缆安装在地下，故障率低，维护量小，供电安全可靠，环境美观等特点得到大力推广和应用，城市运行的安全与稳定与其运行状态息息相关。但是，由于人工操作，电缆制作工艺粗糙，遭受环境酸碱腐蚀等原因，使得部分电缆提早进入局部老化状态，尤其是电缆沟道进水一段时间恢复后，电缆局部划痕、套孔洞等容易渗入一定水分，在电场的作用下，逐渐形成水树枝，若场强过高，进而形成电树枝，最后导致电缆绝缘贯穿，大大降低运行电缆的可靠性。电缆的设计寿命为三十年，而投运电缆在运行过程中，由于外力因素影响，电缆局部常常提前发生缺陷现象，局部缺陷若不提早排除，会逐渐演变为电缆故障。电缆一旦发生故障，城市电网供电受到阻碍，严重影响人们的生产生活，给社会造成严重经济损失。由此可见，及时有效的排除电缆局部缺陷能保障城市安全稳定运行。
随着社会经济的快速发展，电力电缆的安全运行愈发受到关注。在电缆的投运过程中，由于长时间处于高温、潮湿或腐蚀环境，绝缘线路使用时间过长，绝缘陈旧老化或受损，线芯裸露，绝缘线路敷设过低，碰撞、挤压等外力损伤这些因素影响，电缆经常发生漏电现象，造成短路火灾。
目前，在低压线路实际运行中需要消耗大量的人力、物力对电缆进行离线检测和维护，缺少有效手段对低压线路的绝缘隐患进行快速排查。随着低压线路的逐渐老化，绝缘故障的概率增大，现需引入技术手段进行有效的隐患排查，重点是对电缆绝缘缺陷的检测定位和缺陷状态的有效评估。目前城市配电电缆网运维管理绝大多数电力公司对电力电缆的管理策略都几乎相同，遵循的是事后维修和定期计划检修策略。缺乏线路运行状态的感知与预警技术手段，无法及时地发现很多绝缘缺陷和潜在故障，不能够对电缆的运行状态和可靠性状况进行及时全面的了解。
第一条10kV的同轴电缆由Vincent de Ferranti在1890年制造而出，在1970年之后，随着材料技术和电工电子技术的持续发展，电缆制造行业也持续取得新的成果[1]。电力电缆材质从最开始的低压路灯电力电缆，先后历经了油纸绝缘电缆、充油电缆、交联电缆，到如今已经被广泛投入于大中型城市的交联聚乙烯电力电缆(XLPE绝缘电力电缆)。其电压等级也从最开始的10kV，逐渐升高至25kV、66kV、380kV，再发展至最近几年的500kV及以上的特高压，电压等级经过一百二十多年的发展达到了质的飞跃。随着电力电缆材质和电压等级的不断发展，与之相关的状态评价方法也在不断发展。
公布号为CN215005689 U的发明专利公开了一种用于配电电缆缺陷感知的监测装置，包括保护壳体以及设置在壳体内的核心主板、在线取电模块、无线通信模块、时钟模块和监测数据接收模块，在线取电模块用于从配电电缆上取电为所述监测装置提供电源；无线通信模块与核心主板连接，用于接收或发送状态电缆状态数据；所述时钟模块用于为核心主板提供准确时钟信息；监测数据接收模块分别与核心主板和设置在现场的监测终端相连；监测终端设置在配电电缆的两端和电缆分接头处。由于电缆中存在涡流损耗和磁滞损耗，电阻值会随谐波次数的增加而增大，而涡流产生的磁通压缩效应，使得电感随谐波次数的增加而减小。该专利未考虑该方面原因，必然导致预警存在误差。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术中存在的问题提供一种基于谐波异动特征的电缆线路缺陷感知预警方法，该方法在线监测接地电流暂态录波信号，获取暂态信号的特征频带，通过特征频带的异动来感知电缆缺陷，用支持向量机对不同的谐波波形进行分类。对其他类型信息进行量化处理，通过模糊层次分析得到其对目标的相对重要性权重，判断是否超过监测信号阈值进行辅助判断。
本发明的技术方案是：
基于谐波异动特征的电缆线路缺陷感知预警方法，包括如下步骤：
S1：在线监测待测电缆电流暂态录波信号，获取暂态录波信号的特征频带，使用电流互感器、电压互感器高频采样待测电缆的三相电压、三相电流、零序电压和零序电流，并且存贮为标准comtrade格式数据，通过特征频带的异动感知电缆缺陷，对检测的电缆进行状态评价；
S2：同时对在线监测的待测电缆的设备信息、运维信息、环境及外力影响信息及离线试验信息进行量化处理，通过模糊层次分析得到其对目标的相对重要性权重，判断是否超过监测信号阈值进行辅助判断是否存在缺陷，如超出阈值则发出报警。
2.具体的，所述的步骤S1中对检测的电缆进行状态评价，包括如下步骤：
1)根据采样的待测电缆的三相电压电流和零序电压电流，分别计算有效值相电压、相电流、零序电压、零序电流，并设定启动门槛阈值；
2)以4个周波为时间窗口，计算并记录各谐波含量，总谐波失真率；
3)通过特征频带用支持向量机对不同的谐波波形进行分类，再对状态异常的电缆进行缺陷识别；
4)测试电缆线路的PD信号，利用图谱计算最大放电量、最大电压幅值与放电次数；
5)电压电流或者总谐波失真率或各次谐波含有率或者最大放电量与最大电压幅值以及放电次数达到启动门槛后，存贮启动前100个周波，至恢复后4个周波内数据，并调取与上一次启动时的录波数据进入步骤5)；
6)调取故障时录波数据和两次故障期间的谐波失真率变化情况，进行比对，并对电缆状态进行评估及预警；
7)将所有的数据进行存贮后，并将呈现密切相关性的谐波信息上传，并提出预警信息。
具体的，所述的步骤1)中所述的启动门槛阈值表示公式如下：u0是相电压的有效值，相电压、相电流的故障启动门槛为有效值的2倍。
具体的，所述的步骤S1中对在线测量得到的电缆电流进行傅里叶分解，假定电流的基波频率为ω0，电缆电流测量值i可用傅氏级数表示：
式中，n为谐波次数，In为第n次谐波电流的幅值，ψn为第n次谐波电流的初相角，当n＝1时，表示基波分量，t为时间。
具体的，通过特征频带用支持向量机对不同的谐波波形进行分类包括对电力电缆不同绝缘缺陷下各次谐波电流的占比，首先对电缆总电流有效值Iall以及总谐波电流有效值Iharm进行求解，其计算公式如式(2)～(3)，
各次谐波在总谐波中的占比H可由式(4)求解，
总谐波分量与基波分量的比值N可由式(5)求解，
式(5)中，I1为基波电流的有效值，基于式(2)～(5)，通过对电缆典型绝缘缺陷展开模拟实验，测量含有绝缘缺陷的电力电缆中流过的电流值，分析不同电缆绝缘缺陷状态下电流的各次谐波成分特性。
具体的，所述的设备信息包括名称、型号、投运年限和电压等级。
具体的，所述的环境及外力影响包括外力破坏次数、浸水次数、温度、湿度、降雨量。
具体的，所述的运维信息包括过载/重载警告、电流、跳闸次数、家族缺陷。
具体的，所述的离线试验信息包括过电压保护器绝缘电阻值、接触电阻值、交流耐压试验、直流电阻试验、外护套绝缘电阻。
电缆线路在长期的运行过程中，会因为电磁、机械应力、发热、环境腐蚀、潮气侵蚀等多方面因素而产生绝缘老化与故障的现象。国内外对高压电缆线路的在线检测与诊断研究较多，而对配用电电缆线路研究较少，并且偏重于线路发生故障后的诊断与定位，属于离线故障诊断。现有的监测和定位装置不能对配用电电缆线路的运行状态做到实时监测，也不能对线路的瞬时故障和特征不明显的高阻抗故障做到有效检测和诊断，更不具备对电缆线路早期故障做出预报的功能。
中低压电缆线路的绝缘失效过程伴随着周期性发生的自恢复故障(隐性故障)，为及时掌握电缆线路在运行过程中的绝缘缺陷及故障位置,对电缆线路实施在线监测及故障定位，一方面，可以及时检测电缆在运行过程中的绝缘缺陷(隐性故障)，采取有针对性的处理措施，避免电缆线路故障的发生；另一方面，根据在线故障信息及线路参数实现故障精确定位，及时修复故障线路，提高供电可靠性，避免事件升级。
如何对电缆故障做到“早发现，早排查，早解决”，成为降低电缆故障总量，提高供电可靠性的关键环节。
当前，电缆线路的运维检修以人工巡视、状态检测及在线监测为主，数据离散化、孤岛化，运维人员无法在巡视或检修过程中有效评估和掌握电缆线路运行状态，也无法通过***平台获取线路运行及状态信息数据，巡检效率收到一定制约，巡视检测的数据分散于各类检测设备、数据表单或监控平台中，格式缺乏统一性规范性，难以实现信息交互，且录入存储工作流程繁杂。以电缆专业管理及运检业务现有数据情况来看，台账、竣工、巡视检测、感知监测、检修记录、专业管理等数据以多形态图像、文本、数字存在，跨数据类型的分析技术较少，现况多以集中式的检测、监测数据分析为主，且状态量间的关联分析挖掘能力不足，现阶段大量的研究以知识逻辑为主导的单一状态数据分析为主，对台账、检修数据的应用和数据趋势特征的应用较少，跨领域、多维度、长时间的数据综合分析与研判能力薄弱，在例如同类设备故障预警研判、电缆老化状态评估诊断、运行可靠性分析评估等应用方面，相关技术中以依据单一时刻或单一设备现场状态检测/监测数据，缺失了同类型、同工况条件下电缆设备横向研判或基于历史检修与发展趋势的纵向研判，故而分析结论往往与实际情况偏差较大，实用化程度极低。
本发明从配电电缆智能感知开展核心技术研究，形成配电电缆线路谐波分量异动感知技术，明确其适用范围与诊断判据，解决配电电缆线路状态管控能力不足、应用不便的核心难点问题，开展现场检测应用。
本发明对电缆的在线离线检测和长期在线监测获得的电缆相关指标数据在一定程度上能够反映电缆的绝缘状况，但以上手段较为单一，没有综合考虑电缆的多源信息，无法建立***的电缆状态评价模型来对电缆状态进行全面评价。随着社会对供电可靠性要求的不断提高，加之电缆的离线在线测试和在线监测***的长期运行积累的大量历史数据为电力工作人员提供了宝贵的数据资源，国内外各个电力企业的维修策略都开始由计划检修模式转向状态检修模式。
本发明提供的预警方法在线监测接地电流暂态录波信号，获取暂态信号的特征频带，通过特征频带的异动来感知电缆缺陷，用支持向量机对不同的谐波波形进行分类。对其他类型信息进行量化处理，通过模糊层次分析得到其对目标的相对重要性权重，判断是否超过监测信号阈值进行辅助判断。填补市场空白，目前城市配电电缆网运维管理中缺乏线路运行状态的感知与预警技术手段，海量设备管理数据、运检业务数据处于离线管理状态的实际问题，本项目研究适用于配电电缆线路的带电状态感知预警，建立配电电缆线路典型老化与劣化缺陷的感知技术手段和运行状态评价判据，从缺陷识别预警，完善配电电缆状态检测技术体可以显著提升配电网安全稳定运行能力，降低配电线路故障停运总次数，减小配电线路停电范围，从而减少经济损失，创造更大的经济效益。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明进行详细的说明。
基于谐波异动特征的电缆线路缺陷感知预警方法，包括如下步骤：
基于谐波异动特征的电缆线路缺陷感知预警方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：在线监测待测电缆电流暂态录波信号，获取暂态录波信号的特征频带，使用电流互感器、电压互感器高频采样待测电缆的三相电压、三相电流、零序电压和零序电流，并且存贮为标准comtrade格式数据，通过特征频带的异动感知电缆缺陷，对检测的电缆进行状态评价；
S2：同时对在线监测的待测电缆的设备信息、运维信息、环境及外力影响信息及离线试验信息进行量化处理，通过模糊层次分析得到其对目标的相对重要性权重，判断是否超过监测信号阈值进行辅助判断是否存在缺陷，所述的设备信息包括名称、型号、投运年限和电压等级，所述的环境及外力影响包括外力破坏次数、浸水次数、温度、湿度、降雨量，所述的运维信息包括过载/重载警告、电流、跳闸次数、家族缺陷，所述的离线试验信息包括过电压保护器绝缘电阻值、接触电阻值、交流耐压试验、直流电阻试验、外护套绝缘电阻。
3.具体的，所述的步骤S1中对检测的电缆进行状态评价，包括如下步骤：
1)根据采样的待测电缆的三相电压电流和零序电压电流，分别计算有效值相电压、相电流、零序电压、零序电流，并设定启动门槛阈值，启动门槛阈值表示公式如下：u0是相电压的有效值，相电压、相电流的故障启动门槛为有效值的2倍；
2)以4个周波为时间窗口，计算并记录各谐波含量，总谐波失真率；
3)通过特征频带用支持向量机对不同的谐波波形进行分类，再对状态异常的电缆进行缺陷识别；
4)测试电缆线路的PD信号，利用图谱计算最大放电量、最大电压幅值与放电次数；
5)电压电流或者总谐波失真率或各次谐波含有率或者最大放电量与最大电压幅值以及放电次数达到启动门槛后，存贮启动前100个周波，至恢复后4个周波内数据，并调取与上一次启动时的录波数据进入步骤5)；
6)调取故障时录波数据和两次故障期间的谐波失真率变化情况，进行比对，并对电缆状态进行评估及预警；
7)将所有的数据进行存贮后，并将呈现密切相关性的谐波信息上传，并提出预警信息。
由于电缆中存在涡流损耗和磁滞损耗，电阻值会随谐波次数的增加而增大，而涡流产生的磁通压缩效应，使得电感随谐波次数的增加而减小。此外，电缆的阻抗值会受电缆尺寸、电缆安装方法以及注入电流的序列类型等因素的影响。因此，不同缺陷类型在不同谐波次数下的阻抗特性不同，导致电缆线芯中流过的谐波电流大小也不同。电力电缆线芯中流过的电流是关于时间t的函数，其由多个具有不同频率的周期性电流分量叠加而成，所述的步骤S1中对在线测量得到的电缆电流进行傅里叶分解，假定电流的基波频率为ω0，电缆电流测量值i可用傅氏级数表示：
式中，n为谐波次数，In为第n次谐波电流的幅值，ψn为第n次谐波电流的初相角，当n＝1时，表示基波分量，t为时间。
本发明中上述步骤中通过特征频带用支持向量机对不同的谐波波形进行分类包括对电力电缆不同绝缘缺陷下各次谐波电流的占比，首先对电缆总电流有效值Iall以及总谐波电流有效值Iharm进行求解，其计算公式如式(2)～(3)，
各次谐波在总谐波中的占比H可由式(4)求解，
总谐波分量与基波分量的比值N可由式(5)求解，
式(5)中，I1为基波电流的有效值，基于式(2)～(5)，通过对电缆典型绝缘缺陷展开模拟实验，测量含有绝缘缺陷的电力电缆中流过的电流值，分析不同电缆绝缘缺陷状态下电流的各次谐波成分特性。
安装于电缆上的温度、接地环流、局部放电等多种在线监测***已为电力电缆累积了大量数据，为电缆的状态综合评价提供了数据基础。基于大量数据，对电缆进行状态评价，并在状态评价结果基础上，再对状态异常的电缆进行缺陷识别，本发明提供的预警方法对于保证电力***可靠性具有重要意义。
本发明适用于配电电缆线路的带电状态感知预警与精确检测定位技术，建立配电电缆线路典型老化与劣化缺陷的精确定位技术手段和运行状态评价判据，从缺陷识别预警、精确诊断定位和灵活感知应用三个维度，进一步完善配电电缆状态检测技术体系。研究配电电缆线路多维度、全环节风险评估与推演技术体系，综合大数据挖掘与关联分析技术，实现全景业务融合与运维信息交互，建立基于运行风险推演与运检质效评估的配电电缆网运维检修策略决策，提高配电电缆网差异化精准运维和决策指导支撑能力。本发明通过对电缆线路绝缘缺陷放电现象形成的谐波信号进行采集，捕捉和分析配电电缆的电气量谐波特征，通过对比比较线路之前或者历史记录的典型数据，对电缆状态进行评估及预警，从而能早期发现潜伏的故障减少故障引起的停电损失。
最后应当说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制；尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者对部分技术特征进行等同替换；而不脱离本发明技术方案的精神，其均应涵盖在本发明请求保护的技术方案范围当中。
Claims (9)
1.基于谐波异动特征的电缆线路缺陷感知预警方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：在线监测待测电缆电流暂态录波信号，获取暂态录波信号的特征频带，使用电流互感器、电压互感器高频采样待测电缆的三相电压、三相电流、零序电压和零序电流，并且存贮为标准comtrade格式数据，通过特征频带的异动感知电缆缺陷，对检测的电缆进行状态评价；
S2：同时对在线监测的待测电缆的设备信息、运维信息、环境及外力影响信息及离线试验信息进行量化处理，通过模糊层次分析得到其对目标的相对重要性权重，判断是否超过监测信号阈值进行辅助判断是否存在缺陷，如超出阈值则发出报警。
2.根据权利要求1所述基于谐波异动特征的电缆线路缺陷感知预警方法，其特征在于，所述的步骤S1中对检测的电缆进行状态评价，包括如下步骤：
1)根据采样的待测电缆的三相电压电流和零序电压电流，分别计算有效值相电压、相电流、零序电压、零序电流，并设定启动门槛阈值；
2)以4个周波为时间窗口，计算并记录各谐波含量，总谐波失真率；
3)通过特征频带用支持向量机对不同的谐波波形进行分类，再对状态异常的电缆进行缺陷识别；
4)测试电缆线路的PD信号，利用图谱计算最大放电量、最大电压幅值与放电次数；
5)电压电流或者总谐波失真率或各次谐波含有率或者最大放电量与最大电压幅值以及放电次数达到启动门槛后，存贮启动前100个周波，至恢复后4个周波内数据，并调取与上一次启动时的录波数据进入步骤5)；
6)调取故障时录波数据和两次故障期间的谐波失真率变化情况，进行比对，并对电缆状态进行评估及预警；
7)将所有的数据进行存贮后，并将呈现密切相关性的谐波信息上传，并提出预警信息。
3.根据权利要求2所述基于谐波异动特征的电缆线路缺陷感知预警方法，其特征在于，所述的步骤1)中所述的启动门槛阈值表示公式如下：u0是相电压的有效值，相电压、相电流的故障启动门槛为有效值的2倍。
4.根据权利要求1所述基于谐波异动特征的电缆线路缺陷感知预警方法，其特征在于，所述的步骤S1中对在线测量得到的电缆电流进行傅里叶分解，假定电流的基波频率为ω0，电缆电流测量值i可用傅氏级数表示：
式中，n为谐波次数，In为第n次谐波电流的幅值，ψn为第n次谐波电流的初相角，当n＝1时，表示基波分量，t为时间。
5.根据权利要求2所述基于谐波异动特征的电缆线路缺陷感知预警方法，其特征在于，所述的步骤3)中通过特征频带用支持向量机对不同的谐波波形进行分类包括对电力电缆不同绝缘缺陷下各次谐波电流的占比，首先对电缆总电流有效值Iall以及总谐波电流有效值Iharm进行求解，其计算公式如式(2)～(3)，
各次谐波在总谐波中的占比H可由式(4)求解，
总谐波分量与基波分量的比值N可由式(5)求解，
式(5)中，I1为基波电流的有效值，基于式(2)～(5)，通过对电缆典型绝缘缺陷展开模拟实验，测量含有绝缘缺陷的电力电缆中流过的电流值，分析不同电缆绝缘缺陷状态下电流的各次谐波成分特性。
6.根据权利要求1所述基于谐波异动特征的电缆线路缺陷感知预警方法，其特征在于，所述的设备信息包括名称、型号、投运年限和电压等级。
7.根据权利要求1所述基于谐波异动特征的电缆线路缺陷感知预警方法，其特征在于，所述的环境及外力影响包括外力破坏次数、浸水次数、温度、湿度、降雨量。
8.根据权利要求1所述基于谐波异动特征的电缆线路缺陷感知预警方法，其特征在于，所述的运维信息包括过载/重载警告、电流、跳闸次数、家族缺陷。
9.根据权利要求1所述基于谐波异动特征的电缆线路缺陷感知预警方法，其特征在于，所述的离线试验信息包括过电压保护器绝缘电阻值、接触电阻值、交流耐压试验、直流电阻试验、外护套绝缘电阻。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310598578.0A CN116840614A (zh) | 2023-05-19 | 2023-05-19 | 基于谐波异动特征的电缆线路缺陷感知预警方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310598578.0A CN116840614A (zh) | 2023-05-19 | 2023-05-19 | 基于谐波异动特征的电缆线路缺陷感知预警方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116840614A true CN116840614A (zh) | 2023-10-03 |
Family
ID=88160673
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310598578.0A Pending CN116840614A (zh) | 2023-05-19 | 2023-05-19 | 基于谐波异动特征的电缆线路缺陷感知预警方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116840614A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117686783A (zh) * | 2023-12-12 | 2024-03-12 | 武汉朗德电气有限公司 | 基于负载动态管理的高压电缆接地电流在线监测装置 |
-
2023
- 2023-05-19 CN CN202310598578.0A patent/CN116840614A/zh active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117686783A (zh) * | 2023-12-12 | 2024-03-12 | 武汉朗德电气有限公司 | 基于负载动态管理的高压电缆接地电流在线监测装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP2082246B1 (en) | Cable fault detection | |
| CN108491990A (zh) | 一种风电场设备状态评价及检修决策支持检测方法及*** | |
| CN116754901B (zh) | 一种基于快速定位的配电网故障分析管理平台 | |
| CN103513139A (zh) | 一种电力变压器故障智能诊断技术、方法及设备 | |
| CN109283433A (zh) | 一种针对局部放电和接地环流的电缆联合检测装置及方法 | |
| CN112415425A (zh) | 一种10kv配网小电流单相接地故障检测方法 | |
| CN106570644B (zh) | 一种基于统计工具的输变电设备量化评估方法 | |
| CN116840614A (zh) | 基于谐波异动特征的电缆线路缺陷感知预警方法 | |
| CN112763842A (zh) | 基于阻抗谱的电缆局部老化程度判别方法及装置 | |
| CN115980621A (zh) | 一种直流电网漏电监控*** | |
| CN114444882A (zh) | 一种基于10kV配网柱上断路器绝缘作业的安全性分析方法 | |
| KR20200050840A (ko) | 태양광발전 접지저항 측정 시스템 및 방법 | |
| CN108416462B (zh) | 一种风电场升压站及35kV集电线路设备预防性试验周期优化方法及*** | |
| KR20160020657A (ko) | 전력용 변압기 수명 예측 시스템 및 방법 | |
| CN115267404A (zh) | 一种变压器健康寿命评估方法 | |
| KR101413788B1 (ko) | 변압기 이상 진단 방법 및 장치 | |
| CN113075511A (zh) | 基于分布式故障录波的线路绝缘监测方法、***及装置 | |
| Župan et al. | Fleet Asset Management Opportunities Arising from Transient Monitoring of Power Transformers and Shunt Reactors | |
| CN118091490B (zh) | 一种架空高压电缆线路电流检测方法 | |
| Bai et al. | Feasibility study on condition monitoring of power network asset using PMU measurements | |
| Ylä-Outinen | Techno-economic Feasibility of Novel On-Line Condition Monitoring Methods in Low Voltage Distribution Networks | |
| Kwong et al. | Remarkable life cycle management by effective condition monitoring and assessment system of power transformer in CLP power system | |
| Yang et al. | Reliability centered condition-based maintenance of zinc oxide lightning arresters: concept, process and case study | |
| Shihab et al. | Development of a commercially applicable prototypes for on-line monitoring of partial discharges and pollution effects on safety of high voltage power equipment | |
| Guo et al. | Transformer Fault Diagnosis System Based on Knowledge Node and FMECA |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |