CN113281612B - 一种用于电力电缆的局部缺陷老化诊断评估方法 - Google Patents
一种用于电力电缆的局部缺陷老化诊断评估方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及电力电缆技术领域，具体公开了一种用于电力电缆的局部缺陷老化诊断方法，其中，包括：步骤S100、计算电力电缆首端的反射系数；步骤S200、对所述电力电缆首端的反射系数进行处理，得到电力电缆各个局部缺陷的位置向量；步骤S300、根据所述电力电缆各个局部缺陷的位置向量计算电力电缆各个局部缺陷参数；步骤S400、根据所述电力电缆各个局部缺陷参数诊断评估所述电力电缆的局部缺陷老化程度。本发明提供的用于电力电缆的局部缺陷老化诊断方法能够简单有效地实现对电力电缆的局部微弱缺陷老化的诊断。
Description
技术领域
本发明涉及电力电缆技术领域，尤其涉及一种用于电力电缆的局部缺陷老化诊断评估方法。
背景技术
随着城市化进程的进一步发展，电力电缆(以下简称电缆)逐渐成为城市输配电网络中不可替代的一部分。然而，电缆在实际运行中由于会受到电、热、机械等多种因素的影响，从而导致电缆局部区域的绝缘强度开始下降，从而影响电缆的安全稳定运行。为了提高电网的供电可靠性，需要在电缆故障发生前期对电缆局部微弱缺陷的老化状态进行诊断，从而准确判断电缆的绝缘水平，减小电网运维成本。
频域测试法是实现电缆局部缺陷探测的有效方法。申请号为201610078115.1，名称为“一种电缆运行状态诊断方法及系统”的中国发明专利，提供了一种基于宽频阻抗谱与粒子群算法相结合的电缆运行状态诊断方法，通过该方法可对电缆局部缺陷的长度及老化状态进行评估。然而，由于该方法需要结合精确的电缆模型，同时当局部缺陷较多时需要计算的数据量较大，因此在实际应用中存在一定的局限性。申请号为201610351358.8，名称为“一种高灵敏度电力电缆局部缺陷诊断方法”的中国发明专利，提供了一种基于电缆首端反射系数谱的电力电缆局部微弱缺陷定位方法，但由于该方法未考虑电缆阻抗不匹配区域的局部变化特性，因此该方法无法实现对电缆局部微弱缺陷的绝缘老化状态进行诊断，从而使评估结果存在一定的局限性。
因此，如何能够提供一种简单有效的电力电缆的局部微弱缺陷老化诊断方法成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明提供了一种用于电力电缆的局部缺陷老化诊断评估方法，解决相关技术中存在的电力电缆的局部微弱缺陷老化诊断的问题。
作为本发明的一个方面，提供一种用于电力电缆的局部缺陷老化诊断方法，其中，包括：
步骤S100、计算电力电缆首端的反射系数；
步骤S200、对所述电力电缆首端的反射系数进行处理，得到电力电缆各个局部缺陷的位置向量；
步骤S300、根据所述电力电缆各个局部缺陷的位置向量计算电力电缆各个局部缺陷参数；
步骤S400、根据所述电力电缆各个局部缺陷参数诊断评估所述电力电缆的局部缺陷老化程度。
进一步地，所述计算电力电缆首端的反射系数，包括：
设置矢量网络分析仪或阻抗分析仪的扫频范围和扫频点数N；
对所述电力电缆的输入阻抗Zin(f)进行测试；
计算所述电力电缆首端的反射系数Γin(f)：
其中，f表示扫频频率点，Z0表示电力电缆的特性阻抗。
进一步地，所述对所述电力电缆首端的反射系数进行处理，得到电力电缆各个局部缺陷的位置向量，包括：
根据转换函数f→t′将得到的Γin(f)进行转换得到t′域信号Γin(t′)，并对Γin(t′) 进行加窗快速傅里叶变换处理得到Γin(t′)的频谱FFT[Γin(t′)]；
记录FFT[Γin(t′)]中信号幅值相较于周围区域存在畸变点的索引位置并构成索引向量[p1,p2,…,pn]，满足0<p1<p2<…<pn且FFT[Γin(t′)]中索引位置pn点对应的信号幅值最大；
根据公式[l1,l2,…,ln-1]＝[p1,p2,…,pn-1]l/pn计算得到各个局部缺陷位置向量[l1,l2,…,ln-1]，
其中pn表示第n个畸变点的索引位置，ln-1表示计算得到的第n-1个局部缺陷的位置，l表示电力电缆的长度。
进一步地，所述根据所述电力电缆各个局部缺陷的位置向量计算电力电缆各个局部缺陷参数，包括：
S310、令待分析局部缺陷位置lc为位置向量[l1,l2,…,ln-1]中的未进行分析的任意一个数值，然后利用公式Γ′in(f)＝Real(Γin(f))·exp(2α(f)lc)计算反射系数参数Γ′in(f)，其中，Real(·)表示复数实部；exp(·)表示指数函数；α(f)表示电力电缆的衰减常数；
S320、利用转换函数f→t′将得到的Γ′in(f)进行转换得到t′域信号Γ′in(t′)，然后对Γ′in(t′)进行加窗快速傅里叶变换处理得到Γ′in(t′)的频谱FFT[Γ′in(t′)]；
S330、记录FFT[Γ′in(t′)]中局部缺陷位置lc处的信号强度Ac，然后利用公式Γ′c1(f)＝Γ′in(f)-Ac·cos(4πlcf/v(f))/Fw和Γ′c2(f)＝Γ′in(f)+Ac·cos(4πlcf/v(f))/Fw计算得到Γ′c1(f)和Γ′c2(f)，其中，cos(·)表示余弦函数；v(f)表示电力电缆的相速度，Fw表示对应窗函数的直流分量大小；
S340、利用转换函数f→t′将得到的Γ′c1(f)和Γ′c2(f)进行转换得到t′域信号Γ′c1(t′)和Γ′c2(t′)，然后对Γ′c1(t′)和Γ′c2(t′)分别进行加窗快速傅里叶变换处理得到Γ′c1(t′)和Γ′c2(t′)的频谱FFT[Γ′c1(t′)]和FFT[Γ′c2(t′)]；
S350、记录FFT[Γ′c1(t′)]和FFT[Γ′c2(t′)]中局部缺陷位置lc处的信号强度A′c1和A′c2，比较A′c1、A′c2与Ac的大小，若不满足min{A′c1,A′c2}≤0.3Ac且max{A′c1,A′c2}≥1.7Ac，则跳至步骤S360，否则将该局部缺陷位置的起始点记为lc，缺陷长度记为0m；当 A′c1≤A′c2时，lc位置对应局部缺陷位置的反射系数ρc＝Ac/Fw；当A′c1＞A′c2时反射系数ρc＝-Ac/Fw，然后跳至步骤S310直至位置向量[l1,l2,…,ln-1]中所有数值均已遍历完成；其中min(·)表示最小值；max(·)表示最大值；
S360、假设局部缺陷位置长度为1m，令gx(lx,1m,ρx)|f为：
gx(lx,1m,ρx)|f＝Γ′in(f)-ρx·cos(4πlxf/v(f))+ρx·(1-ρx 2)·cos(4π(lx+1)·f/v(f))，
其中，lx表示待优化的局部缺陷位置的起始位置，ρx表示待优化的反射系数；
S370、利用转换函数f→t′将得到的gx(lx,1m,ρx)|f进行转换得到t′域信号 gx(lx,1m,ρx)|t′，然后使用智能优化算法对lx和ρx进行gx(lx,1m,ρx)|t′加窗快速傅里叶变换处理后lc处信号幅值最小化的全局优化，求解局部缺陷位置的起始位置和反射系数；
S380、跳至步骤S310直至位置向量[l1,l2,…,ln-1]中所有数值均已遍历完成。
进一步地，所述智能优化算法包括差分进化算法、粒子群算法、遗传算法和模拟退火算法中的任意一种。
进一步地，所述待优化的局部缺陷位置的起始位置lx的取值范围为 [lc-Δl，lc+Δl]，所述待优化的反射系数ρx的取值范围为[-0.5，0.5]，其中Δl＝0.8×108/(N·Δf)，Δf表示矢量网络分析仪或阻抗分析仪的扫频间隔。
进一步地，当被老化诊断的对象为电力电缆的中间接头时，局部缺陷长度设置为实际的中间接头长度d，gx(lx,1m,ρx)|f则变更为：
gx(lx,d,ρx)|f＝Γ′in(f)-ρx·cos(4πlxf/v(f))+ρx·(1-ρx 2)·cos(4π(lx+d)·f/v(f))。
进一步地，所述根据所述电力电缆各个局部缺陷参数诊断评估所述电力电缆的局部缺陷老化程度，包括：
根据反射系数绝对值大小对不同位置的局部缺陷进行绝缘老化状态评估，当局部缺陷位置的反射系数绝对值小于等于0.01时，确定该局部缺陷位置的老化状态轻；
当局部缺陷位置的反射系数绝对值大于0.01且小于等于0.05时，确定该局部缺陷位置的老化状态中等；
当局部缺陷位置的反射系数绝对值大于0.05时，确定该局部缺陷位置的老化状态重。
进一步地，所述根据所述电力电缆各个局部缺陷参数诊断评估所述电力电缆的局部缺陷老化程度，还包括：
当所述反射系数小于0且局部缺陷长度为0m时，局部缺陷处的反射为负，则确定该局部缺陷位置为并联阻抗类型缺陷或Z0减小类型缺陷；
当所述反射系数大于0且局部缺陷长度为0m时，局部缺陷处的反射为正，则确定该局部缺陷位置为串联阻抗类型缺陷或Z0增大类型缺陷；
当所述反射系数小于0且局部缺陷长度不为0m时，局部缺陷处的反射为负，则确定该局部缺陷位置为Z0减小类型缺陷；
当所述反射系数大于0且局部缺陷长度不为0m时，局部缺陷处的反射为正，则确定该局部缺陷位置为Z0增大类型缺陷。
进一步地，所述快速傅里叶变换时采用的窗函数包括布莱克曼窗、汉宁窗、海明窗和凯塞窗中的任意一种。
本发明实施例提供的用于电力电缆的局部缺陷老化诊断方法，与现有技术相比，具有以下有效效果：
通过计算得到的不同缺陷位置反射系数绝对值的大小，从而有效地对局部微弱缺陷的绝缘老化程度进行了定量判断；
通过反射系数的正负较为简单地实现了局部微弱缺陷极性的判断；
采用优化算法对每个局部微弱缺陷分别进行了计算，计算结果互不影响，极大地减小了计算量和计算难度，从而有效提高了计算成功的概率和计算结果的准确性。
附图说明
附图是用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明，但并不构成对本发明的限制。
图1为本发明提供的用于电力电缆的局部缺陷老化诊断方法的流程图。
图2为本发明提供的用于电力电缆的局部缺陷老化诊断方法的具体实施方式流程图。
图3为本发明实施例1中计算得到的首端反射系数幅值。
图4为本发明实施例1中首端反射系数计算得到的频谱。
图5为本发明实施例1中Γ′in(t′)、Γ′c1(t′)和Γ′c2(t′)计算得到的加窗FFT频谱，其中浅色实线表示Γ′in(t′)计算得到的加窗FFT频谱，深色实线表示Γ′c1(t′)计算得到的加窗FFT频谱，浅色虚线表示Γ′c2(t′)计算得到的加窗FFT频谱。
图6为本发明实施例1中时域反射波形。
图7本发明实施例2中Γ′in(t′)、Γ′c1(t′)和Γ′c2(t′)计算得到的加窗FFT频谱，其中浅色实线表示Γ′in(t′)计算得到的加窗FFT频谱，深色实线表示Γ′c1(t′)计算得到的加窗FFT频谱，浅色虚线表示Γ′c2(t′)计算得到的加窗FFT频谱。
图8为本发明实施例2中时域反射波形。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互结合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
为了使本领域技术人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包括，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在本实施例中提供了一种用于电力电缆的局部缺陷老化诊断方法，图1是根据本发明实施例提供的用于电力电缆的局部缺陷老化诊断方法的流程图，如图1所示，包括：
步骤S100、计算电力电缆首端的反射系数；
在本发明实施例中，设置矢量网络分析仪或阻抗分析仪的扫频范围和扫频点数N；
对所述电力电缆的输入阻抗Zin(f)进行测试；
计算所述电力电缆首端的反射系数Γin(f)：
其中，f表示扫频频率点，Z0表示电力电缆的特性阻抗。
步骤S200、对所述电力电缆首端的反射系数进行处理，得到电力电缆各个局部缺陷的位置向量；
在本发明实施例中，根据转换函数f→t′将得到的Γin(f)进行转换得到t′域信号Γin(t′)，并对Γin(t′)进行加窗快速傅里叶变换处理得到Γin(t′)的频谱FFT[Γin(t′)]；
记录FFT[Γin(t′)]中信号幅值相较于周围区域存在畸变点的索引位置并构成索引向量[p1,p2,…,pn]，满足0<p1<p2<…<pn且FFT[Γin(t′)]中索引位置pn点对应的信号幅值最大；
根据公式[l1,l2,…,ln-1]＝[p1,p2,…,pn-1]l/pn计算得到各个局部缺陷位置向量[l1,l2,…,ln-1]，
其中pn表示第n个畸变点的索引位置，ln-1表示计算得到的第n-1个局部缺陷的位置，l表示电力电缆的长度。
步骤S300、根据所述电力电缆各个局部缺陷的位置向量计算电力电缆各个局部缺陷参数；
在本发明实施例中，具体包括如下步骤：
S310、令待分析局部缺陷位置lc为位置向量[l1,l2,…,ln-1]中的未进行分析的任意一个数值，然后利用公式Γi′n(f)＝Real(Γin(f))·exp(2α(f)lc)计算反射系数参数Γ′in(f)，其中，Real(·)表示复数实部；exp(·)表示指数函数；α(f)表示电力电缆的衰减常数；
S320、利用转换函数f→t′将得到的Γ′in(f)进行转换得到t′域信号Γ′in(t′)，然后对Γ′in(t′)进行加窗快速傅里叶变换处理得到Γ′in(t′)的频谱FFT[Γ′in(t′)]；
S330、记录FFT[Γ′in(t′)]中局部缺陷位置lc处的信号强度Ac，然后利用公式Γ′c1(f)＝Γ′in(f)-Ac·cos(4πlcf/v(f))/Fw和Γ′c2(f)＝Γ′in(f)+Ac·cos(4πlcf/v(f))/Fw计算得到Γ′c1(f)和Γ′c2(f)，其中，cos(·)表示余弦函数；v(f)表示电力电缆的相速度，Fw表示对应窗函数的直流分量大小；
S340、利用转换函数f→t′将得到的Γ′c1(f)和Γ′c2(f)进行转换得到t′域信号Γ′c1(t′)和Γ′c2(t′)，然后对Γ′c1(t′)和Γ′c2(t′)分别进行加窗快速傅里叶变换处理得到Γ′c1(t′)和Γ′c2(t′)的频谱FFT[Γ′c1(t′)]和FFT[Γ′c2(t′)]；
S350、记录FFT[Γ′c1(t′)]和FFT[Γ′c2(t′)]中局部缺陷位置lc处的信号强度A′c1和A′c2，比较A′c1、A′c2与Ac的大小，若不满足min{A′c1,A′c2}≤0.3Ac且max{A′c1,A′c2}≥1.7Ac，则跳至步骤S360，否则将该局部缺陷位置的起始点记为lc，缺陷长度记为0m；当 A′c1≤A′c2时，lc位置对应局部缺陷位置的反射系数ρc＝Ac/Fw；当A′c1＞A′c2时反射系数ρc＝-Ac/Fw，然后跳至步骤S310直至位置向量[l1,l2,…,ln-1]中所有数值均已遍历完成；其中min(·)表示最小值；max(·)表示最大值；
S360、假设局部缺陷位置长度为1m，令gx(lx,1m,ρx)|f为：
gx(lx,1m,ρx)|f＝Γ′in(f)-ρx·cos(4πlxf/v(f))+ρx·(1-ρx 2)·cos(4π(lx+1)·f/v(f))，
其中，lx表示待优化的局部缺陷位置的起始位置，ρx表示待优化的反射系数；
需要说明的是，当被老化诊断的对象为电力电缆的中间接头时，局部缺陷长度设置为实际的中间接头长度d，gx(lx,1m,ρx)|f则变更为：
gx(lx,d,ρx)|f＝Γ′in(f)-ρx·cos(4πlxf/v(f))+ρx·(1-ρx 2)·cos(4π(lx+d)·f/v(f))。
S370、利用转换函数f→t′将得到的gx(lx,1m,ρx)|f进行转换得到t′域信号 gx(lx,1m,ρx)|t′，然后使用智能优化算法对lx和ρx进行gx(lx,1m,ρx)|t′加窗快速傅里叶变换处理后lc处信号幅值最小化的全局优化，求解局部缺陷位置的起始位置和反射系数；
优选地，所述智能优化算法包括差分进化算法、粒子群算法、遗传算法和模拟退火算法中的任意一种。
在本发明实施例中，所述待优化的局部缺陷位置的起始位置lx的取值范围为[lc-Δl，lc+Δl]，所述待优化的反射系数ρx的取值范围为[-0.5，0.5]，其中Δl＝0.8×108/(N·Δf)，Δf表示矢量网络分析仪或阻抗分析仪的扫频间隔。
S380、跳至步骤S310直至位置向量[l1,l2,…,ln-1]中所有数值均已遍历完成。
在本发明实施例中，所述反射系数参数Γ′in(f)也可以利用公式Γ′in(f)＝Imag(Γin(f))·exp(2α(f)lc)计算获得，此时步骤S330与步骤360中余弦函数 cos(·)均替换为正弦函数sin(·)，其中Imag(·)表示复数虚部。
步骤S400、根据所述电力电缆各个局部缺陷参数诊断评估所述电力电缆的局部缺陷老化程度。
在本发明实施例中，根据反射系数绝对值大小对不同位置的局部缺陷进行绝缘老化状态评估，当局部缺陷位置的反射系数绝对值小于等于0.01时，确定该局部缺陷位置的老化状态轻；
当局部缺陷位置的反射系数绝对值大于0.01且小于等于0.05时，确定该局部缺陷位置的老化状态中等；
当局部缺陷位置的反射系数绝对值大于0.05时，确定该局部缺陷位置的老化状态重。
进一步地，当所述反射系数小于0且局部缺陷长度为0m时，局部缺陷处的反射为负，则确定该局部缺陷位置为并联阻抗类型缺陷或Z0减小类型缺陷；
当所述反射系数大于0且局部缺陷长度为0m时，局部缺陷处的反射为正，则确定该局部缺陷位置为串联阻抗类型缺陷或Z0增大类型缺陷；
当所述反射系数小于0且局部缺陷长度不为0m时，局部缺陷处的反射为负，则确定该局部缺陷位置为Z0减小类型缺陷；
当所述反射系数大于0且局部缺陷长度不为0m时，局部缺陷处的反射为正，则确定该局部缺陷位置为Z0增大类型缺陷。
需要说明的是，在本发明实施例中，电力电缆的特性阻抗Z0、衰减常数α(f) 和相速度v(f)测量于同型号、同批次的参考电缆，测量方法可参照现有技术中公开的测试方法，如Papazyan R,Pettersson P,Edin H,et al.Extraction of high frequency powercable characteristics from S-parameter measurements[J].IEEE Transactions onDielectrics and Electrical Insulation,2004,11(3):461-470。
综上，本发明实施例提供的用于电力电缆的局部缺陷老化诊断方法，与现有技术相比，具有以下有效效果：
通过计算得到的不同缺陷位置反射系数绝对值的大小，从而有效地对局部微弱缺陷的绝缘老化程度进行了定量判断；
通过反射系数的正负较为简单地实现了局部微弱缺陷极性的判断；
采用优化算法对每个局部微弱缺陷分别进行了计算，计算结果互不影响，极大地减小了计算量和计算难度，从而有效提高了计算成功的概率和计算结果的准确性。
下面结合两个具体地实施例对用于电力电缆的局部缺陷老化诊断方法进行详细说明。
实施例1
本实施例针对的被测电力电缆是1000m ZR-YJV02 8.7/15 3*95mm2电力电缆，在300m位置并联了阻抗为1kΩ的电阻。
本实施例采用安捷伦E5061B矢量网络分析仪对被测电缆的首端输入阻抗进行测试。
本实施例提供的用于电力电缆的局部缺陷老化诊断方法，如图2所示，包括以下步骤：
S10、频域参数测试计算
设置矢量网络分析仪的扫频范围为[10kHz,5MHz]，设置扫频点数N为1001 并对电力电缆首端的输入阻抗Zin(f)进行测试，然后计算电缆首端的反射系数Γin(f)：
计算得到的电缆首端反射系数Γin(f)如图3所示。其中f为扫描频率点；Z0为采用同型号、同批次的10m长的参考电缆测量得到的特性阻抗。
S20、利用转换函数f→t′将得到的Γin(f)进行转换得到t′域信号Γin(t′)，然后对Γin(t′)进行加布莱克曼(Blackman)窗快速傅里叶变换(FFT)处理得到Γin(t′)的频谱FFT[Γin(t′)]如图4所示(图中将频谱横坐标进行了归一化处理)。
S30、观察图4可知FFT[Γin(t′)]中存在1个可表征为局部微弱缺陷点的位置，计算得到局部微弱缺陷位置为300m。
S40、局部微弱缺陷参数计算
S41、令待分析局部微弱缺陷位置lc为300m，然后利用公式Γ′in(f)＝Real(Γin(f))·exp(2α(f)lc)计算反射系数参数Γ′in(f)。其中，Real(·)为复数实部； exp(·)为指数函数；α(f)为采用同型号、同批次的10m长的参考电缆测量得到的衰减常数。
S42、利用转换函数f→t′将得到的Γ′in(f)进行转换得到t′域信号Γ′in(t′)，然后对Γ′in(t′)进行加Blackman窗FFT处理得到Γ′in(t′)的频谱FFT[Γ′in(t′)]如图5中浅色实线所示。
S43、记录FFT[Γ′in(t′)]中局部微弱缺陷位置lc处的信号强度Ac，然后利用公式Γ′c1(f)＝Γ′in(f)-Ac·cos(4πlcf/v(f))/Fw和Γ′c2(f)＝Γ′in(f)+Ac·cos(4πlcf/v(f))/Fw计算得到Γ′c1(f)和Γ′c2(f)。其中cos(·)为余弦函数；v(f)为采用同型号、同批次的10m长的参考电缆测量得到的相速度，Fw表示对应的Blackman窗函数的直流分量大小。
S44、利用转换函数f→t′将得到的Γ′c1(f)和Γ′c2(f)进行转换得到t′域信号Γ′c1(t′)和Γ′c2(t′)，然后对Γ′c1(t′)和Γ′c2(t′)分别进行加Blackman窗FFT处理得到Γ′c1(t′)和Γ′c2(t′)的频谱FFT[Γ′c1(t′)]和FFT[Γ′c2(t′)]分别如图5中深色实线和浅色虚线所示。
S45、记录FFT[Γ′c1(t′)]和FFT[Γ′c2(t′)]中局部微弱缺陷位置300m处的信号强度 A′c1、A′c2，比较A′c1、A′c2与Ac的大小。由图5可知min{A′c1,A′c2}＝0.07Ac、max{A′c1,A′c2}＝2Ac，满足min{A′c1,A′c2}≤0.3Ac且max{A′c1,A′c2}≥1.7Ac，因此将该缺陷的起始点记为300m，缺陷长度记为0m，且由于A′c1＞A′c2，因此300m位置对应缺陷的反射系数ρc＝-Ac/Fw＝-0.011。其中min(·)为最小值；max(·)为最大值。
S50、局部微弱缺陷老化诊断评估
利用反射系数绝对值大小对不同位置的局部微弱缺陷进行绝缘老化状态评估，由于局部微弱缺陷反射系数绝对值为0.011，因此该缺陷的老化状态中等。
同时由于该局部微弱缺陷反射系数ρc＝-Ac/Fw＝-0.011小于零且缺陷长度为 0m，因此该局部微弱缺陷处的反射为负，此时该缺陷为并联阻抗类型缺陷或Z0减小类型缺陷，与实际的缺陷类型相同。
为了证明判断结果的准确性，利用时域反射法(TDR)对该电缆进行了测试，得到测试结果如图6所示。由图6可知，TDR测试结果中300m位置存在一个反射极性为负的脉冲波形，由此说明上述方法可准确判断电缆局部微弱缺陷处的反射极性。
实施例2
本实施例针对的被测电力电缆是1000m ZR-YJV02 8.7/15 3*95mm2电力电缆，在400m位置存在长度为1m的局部微弱缺陷。
本实施例采用安捷伦E5061B矢量网络分析仪对被测电缆的首端输入阻抗进行测试。
本实施例提供的用于电力电缆的局部缺陷老化诊断方法，如图2所示，包括以下步骤：
S10、频域参数测试计算
设置矢量网络分析仪的扫频范围为[10kHz,5MHz]，设置扫频点数N为1001 并对电缆首端的输入阻抗Zin(f)进行测试，然后计算电缆首端的反射系数Γin(f)：
其中f为扫描频率点；Z0为采用同型号、同批次的10m长的参考电缆测量得到的特性阻抗。
S20、利用转换函数f→t′将得到的Γin(f)进行转换得到t′域信号Γin(t′)，然后对Γin(t′)进行加Blackman窗快速傅里叶变换(FFT)处理得到Γin(t′)的频谱 FFT[Γin(t′)]。
S30、由Γin(t′)的频谱FFT[Γin(t′)]可知存在1个可表征为局部微弱缺陷点的位置，计算得到局部微弱缺陷位置为400.4711m。
S40、局部微弱缺陷参数计算
S41、令待分析局部微弱缺陷位置lc为400.4711m，然后利用公式Γ′in(f)＝Real(Γin(f))·exp(2α(f)lc)计算反射系数参数Γ′in(f)。其中；Real(·)为复数实部； exp(·)为指数函数；α(f)为采用同型号、同批次的10m长的参考电缆测量得到的衰减常数。
S42、利用转换函数f→t′将得到的Γ′in(f)进行转换得到t′域信号Γ′in(t′)，然后对Γ′in(t′)进行加Blackman窗FFT处理得到Γ′in(t′)的频谱FFT[Γ′in(t′)]如图7中浅色实线所示。
S43、记录FFT[Γ′in(t′)]中局部微弱缺陷位置lc处的信号强度Ac，然后利用公式Γ′c1(f)＝Γ′in(f)-Ac·cos(4πlcf/v(f))/Fw和Γ′c2(f)＝Γ′in(f)+Ac·cos(4πlcf/v(f))/Fw计算得到Γ′c1(f)和Γ′c2(f)。其中cos(·)为余弦函数；v(f)为采用同型号、同批次的10m长的参考电缆测量得到的相速度，Fw表示对应窗函数的直流分量大小。
S44、利用转换函数f→t′将得到的Γ′c1(f)和Γ′c2(f)进行转换得到t′域信号Γ′c1(t′)和Γ′c2(t′)，然后对Γ′c1(t′)和Γ′c2(t′)分别进行加Blackman窗FFT处理得到Γ′c1(t′)和Γ′c2(t′)的频谱FFT[Γ′c1(t′)]和FFT[Γ′c2(t′)]分别如图7中深色实线和浅色虚线所示。
S45、记录FFT[Γ′c1(t′)]和FFT[Γ′c2(t′)]中局部微弱缺陷位置400.4711m处的信号强度A′c1、A′c2，比较A′c1、A′c2与Ac的大小。由图7可知min{A′c1,A′c2}＝1.43Ac、 max{A′c1,A′c2}＝1.46Ac，不满足min{A′c1,A′c2}≤0.3Ac且max{A′c1,A′c2}≥1.7Ac。其中min(·)为最小值；max(·)为最大值。
S46、假设局部微弱缺陷长度为1m，令gx(lx,1m,ρx)|f为：
gx(lx,1m,ρx)|f＝Γ′in(f)-ρx·cos(4πlxf/v(f))+ρx·(1-ρx 2)·cos(4π(lx+1)·f/v(f))
其中lx为待优化的局部微弱缺陷起始位置，取值范围为[384.4711m，416.4711m]；ρx为待优化的反射系数，取值范围为[-0.5，0.5]。
S47、利用转换函数f→t′将得到的gx(lx,1m,ρx)|f进行转换得到t′域信号 gx(lx,1m,ρx)|t′，然后使用智能优化算法对lx和ρx进行gx(lx,1m,ρx)|t′加Blackman窗 FFT处理后400.4711m处信号幅值最小化的全局优化，求解得到400.4711m处局部微弱缺陷的起始位置和反射系数分别为399.9974m和-0.05。
S50、局部微弱缺陷老化诊断评估
利用反射系数绝对值大小对不同位置的局部微弱缺陷进行绝缘老化状态评估，由于局部微弱缺陷反射系数绝对值为0.05，因此该缺陷的老化状态中等。
同时由于该局部微弱缺陷反射系数小于零且缺陷长度为1m，因此该局部微弱缺陷处的反射为负，此时该缺陷为Z0减小类型缺陷。
为了证明判断结果的准确性，利用TDR对该电缆进行了测试，得到测试结果如图8所示。由图8可知，TDR测试结果中400m位置存在一个反射极性为先负后正的脉冲波形，由此说明上述方法可准确判断电缆局部微弱缺陷处的反射极性。
可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式，然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本发明的精神和实质的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进也视为本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种用于电力电缆的局部缺陷老化诊断方法，其特征在于，包括：
步骤S100、计算电力电缆首端的反射系数；
步骤S200、对所述电力电缆首端的反射系数进行处理，得到电力电缆各个局部缺陷的位置向量；
步骤S300、根据所述电力电缆各个局部缺陷的位置向量计算电力电缆各个局部缺陷参数；
步骤S400、根据所述电力电缆各个局部缺陷参数诊断评估所述电力电缆的局部缺陷老化程度；
其中，所述计算电力电缆首端的反射系数，包括：
设置矢量网络分析仪或阻抗分析仪的扫频范围和扫频点数N；
对所述电力电缆的输入阻抗Zin(f)进行测试；
计算所述电力电缆首端的反射系数Γin(f)：
其中，f表示扫频频率点，Z0表示电力电缆的特性阻抗；
其中，所述对所述电力电缆首端的反射系数进行处理，得到电力电缆各个局部缺陷的位置向量，包括：
根据转换函数f→t′将得到的Γin(f)进行转换得到t′域信号Γin(t′)，并对Γin(t′)进行加窗快速傅里叶变换处理得到Γin(t′)的频谱FFT[Γin(t′)]；
记录FFT[Γin(t′)]中信号幅值相较于周围区域存在畸变点的索引位置并构成索引向量[p1,p2,…,pn]，满足0<p1<p2<…<pn且FFT[Γin(t′)]中索引位置pn点对应的信号幅值最大；
根据公式[l1,l2,…,ln-1]＝[p1,p2,…,pn-1]l/pn计算得到各个局部缺陷位置向量[l1,l2,…,ln-1]，
其中pn表示第n个畸变点的索引位置，ln-1表示计算得到的第n-1个局部缺陷的位置，l表示电力电缆的长度；
所述根据所述电力电缆各个局部缺陷的位置向量计算电力电缆各个局部缺陷参数，包括：
S310、令待分析局部缺陷位置lc为位置向量[l1,l2,…,ln-1]中的未进行分析的任意一个数值，然后利用公式Γ′in(f)＝Real(Γin(f))·exp(2α(f)lc)计算反射系数参数Γ′in(f)，其中，Real(·)表示复数实部；exp(·)表示指数函数；α(f)表示电力电缆的衰减常数；
S320、利用转换函数f→t′将得到的Γ′in(f)进行转换得到t′域信号Γ′in(t′)，然后对Γ′in(t′)进行加窗快速傅里叶变换处理得到Γ′in(t′)的频谱FFT[Γ′in(t′)]；
S330、记录FFT[Γ′in(t′)]中局部缺陷位置lc处的信号强度Ac，然后利用公式Γ′c1(f)＝Γ′in(f)-Ac·cos(4πlcf/v(f))/Fw和Γ′c2(f)＝Γ′in(f)+Ac·cos(4πlcf/v(f))/Fw计算得到Γ′c1(f)和Γ′c2(f)，其中，cos(·)表示余弦函数；v(f)表示电力电缆的相速度，Fw表示对应窗函数的直流分量大小；
S340、利用转换函数f→t′将得到的Γ′c1(f)和Γ′c2(f)进行转换得到t′域信号Γ′c1(t′)和Γ′c2(t′)，然后对Γ′c1(t′)和Γ′c2(t′)分别进行加窗快速傅里叶变换处理得到Γ′c1(t′)和Γ′c2(t′)的频谱FFT[Γ′c1(t′)]和FFT[Γ′c2(t′)]；
S350、记录FFT[Γ′c1(t′)]和FFT[Γ′c2(t′)]中局部缺陷位置lc处的信号强度A′c1和A′c2，比较A′c1、A′c2与Ac的大小，若不满足min{A′c1,A′c2}≤0.3Ac且不满足max{A′c1,A′c2}≥1.7Ac，则跳至步骤S360，否则将该局部缺陷位置的起始点记为lc，缺陷长度记为0m；当A′c1≤A′c2时，lc位置对应局部缺陷位置的反射系数ρc＝Ac/Fw；当A′c1＞A′c2时反射系数ρc＝-Ac/Fw，然后跳至步骤S310直至位置向量[l1,l2,…,ln-1]中所有数值均已遍历完成；其中min(·)表示最小值；max(·)表示最大值；
S360、假设局部缺陷位置长度为1m，令gx(lx,1m,ρx)|f为：
gx(lx,1m,ρx)|f＝Γ′in(f)-ρx·cos(4πlxf/v(f))+ρx·(1-ρx 2)·cos(4π(lx+1)·f/v(f))，
其中，lx表示待优化的局部缺陷位置的起始位置，ρx表示待优化的反射系数；
S370、利用转换函数f→t′将得到的gx(lx,1m,ρx)|f进行转换得到t′域信号gx(lx,1m,ρx)|t′，然后使用智能优化算法对lx和ρx进行gx(lx,1m,ρx)|t′加窗快速傅里叶变换处理后lc处信号幅值最小化的全局优化，求解局部缺陷位置的起始位置和反射系数；
S380、跳至步骤S310直至位置向量[l1,l2,…,ln-1]中所有数值均已遍历完成。
2.根据权利要求1所述的用于电力电缆的局部缺陷老化诊断方法，其特征在于，所述智能优化算法包括差分进化算法、粒子群算法、遗传算法和模拟退火算法中的任意一种。
3.根据权利要求1所述的用于电力电缆的局部缺陷老化诊断方法，其特征在于，所述待优化的局部缺陷位置的起始位置lx的取值范围为[lc-Δl，lc+Δl]，所述待优化的反射系数ρx的取值范围为[-0.5，0.5]，其中Δl＝0.8×108/(N·Δf)，Δf表示矢量网络分析仪或阻抗分析仪的扫频间隔。
4.根据权利要求1所述的用于电力电缆的局部缺陷老化诊断方法，其特征在于，当被老化诊断的对象为电力电缆的中间接头时，局部缺陷长度设置为实际的中间接头长度d，gx(lx,1m,ρx)|f则变更为：
gx(lx,d,ρx)|f＝Γ′in(f)-ρx·cos(4πlxf/v(f))+ρx·(1-ρx 2)·cos(4π(lx+d)·f/v(f))。
5.根据权利要求1所述的用于电力电缆的局部缺陷老化诊断方法，其特征在于，所述根据所述电力电缆各个局部缺陷参数诊断评估所述电力电缆的局部缺陷老化程度，包括：
根据局部缺陷位置的反射系数绝对值大小对不同位置的局部缺陷进行绝缘老化状态评估，当局部缺陷位置的反射系数绝对值小于等于0.01时，确定该局部缺陷位置的老化状态轻；
当局部缺陷位置的反射系数绝对值大于0.01且小于等于0.05时，确定该局部缺陷位置的老化状态中等；
当局部缺陷位置的反射系数绝对值大于0.05时，确定该局部缺陷位置的老化状态重。
6.根据权利要求1所述的用于电力电缆的局部缺陷老化诊断方法，其特征在于，所述根据所述电力电缆各个局部缺陷参数诊断评估所述电力电缆的局部缺陷老化程度，还包括：
当所述局部缺陷位置的反射系数小于0且局部缺陷长度为0m时，局部缺陷处的反射为负，则确定该局部缺陷位置为并联阻抗类型缺陷或Z0减小类型缺陷；
当所述局部缺陷位置的反射系数大于0且局部缺陷长度为0m时，局部缺陷处的反射为正，则确定该局部缺陷位置为串联阻抗类型缺陷或Z0增大类型缺陷；
当所述局部缺陷位置的反射系数小于0且局部缺陷长度不为0m时，局部缺陷处的反射为负，则确定该局部缺陷位置为Z0减小类型缺陷；
当所述局部缺陷位置的反射系数大于0且局部缺陷长度不为0m时，局部缺陷处的反射为正，则确定该局部缺陷位置为Z0增大类型缺陷。
7.根据权利要求1所述的用于电力电缆的局部缺陷老化诊断方法，其特征在于，所述快速傅里叶变换时采用的窗函数包括布莱克曼窗、汉宁窗、海明窗和凯塞窗中的任意一种。
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