CN116643132B - 一种基于高频信号的电缆绝缘在线监测方法及装置 - Google Patents
一种基于高频信号的电缆绝缘在线监测方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116643132B CN116643132B CN202310925436.0A CN202310925436A CN116643132B CN 116643132 B CN116643132 B CN 116643132B CN 202310925436 A CN202310925436 A CN 202310925436A CN 116643132 B CN116643132 B CN 116643132B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- frequency
- cable
- spectrum
- insulation
- signal
- 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.)
- Active
Links
- 238000009413 insulation Methods 0.000 title claims abstract description 165
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 46
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 39
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 104
- 238000001453 impedance spectrum Methods 0.000 claims abstract description 89
- 230000008595 infiltration Effects 0.000 claims abstract description 64
- 238000001764 infiltration Methods 0.000 claims abstract description 64
- 230000032683 aging Effects 0.000 claims abstract description 52
- 230000008859 change Effects 0.000 claims abstract description 24
- 238000013145 classification model Methods 0.000 claims abstract description 21
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 17
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 61
- 238000001035 drying Methods 0.000 claims description 35
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 18
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 16
- 238000002791 soaking Methods 0.000 claims description 12
- 230000010355 oscillation Effects 0.000 claims description 10
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 9
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 claims description 9
- 238000002955 isolation Methods 0.000 claims description 8
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 claims description 7
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 claims description 6
- 238000005498 polishing Methods 0.000 claims description 6
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims description 6
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 5
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 claims description 5
- 239000003990 capacitor Substances 0.000 claims description 4
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 claims description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 abstract description 9
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 9
- 230000009471 action Effects 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 4
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 229920003020 cross-linked polyethylene Polymers 0.000 description 3
- 239000004703 cross-linked polyethylene Substances 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 description 3
- 240000005572 Syzygium cordatum Species 0.000 description 2
- 235000006650 Syzygium cordatum Nutrition 0.000 description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 2
- 238000007654 immersion Methods 0.000 description 2
- 230000006698 induction Effects 0.000 description 2
- 239000012774 insulation material Substances 0.000 description 2
- 230000005291 magnetic effect Effects 0.000 description 2
- 230000010287 polarization Effects 0.000 description 2
- 238000009736 wetting Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000003750 conditioning effect Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 1
- 230000005684 electric field Effects 0.000 description 1
- 239000003302 ferromagnetic material Substances 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 239000012535 impurity Substances 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 1
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 description 1
- 230000035882 stress Effects 0.000 description 1
- 230000001629 suppression Effects 0.000 description 1
- 238000010998 test method Methods 0.000 description 1
- 230000001052 transient effect 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
- G01R31/12—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
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R27/00—Arrangements for measuring resistance, reactance, impedance, or electric characteristics derived therefrom
- G01R27/02—Measuring real or complex resistance, reactance, impedance, or other two-pole characteristics derived therefrom, e.g. time constant
- G01R27/025—Measuring very high resistances, e.g. isolation resistances, i.e. megohm-meters
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R27/00—Arrangements for measuring resistance, reactance, impedance, or electric characteristics derived therefrom
- G01R27/02—Measuring real or complex resistance, reactance, impedance, or other two-pole characteristics derived therefrom, e.g. time constant
- G01R27/08—Measuring resistance by measuring both voltage and current
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
- Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
- Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
- Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications
- Y04S10/52—Outage or fault management, e.g. fault detection or location
Abstract
本发明公开了一种基于高频信号的电缆绝缘在线监测方法及装置，应用于智能电气监测技术，所述方法包括：获取目标电缆的高频电流信号和高频电压信号；计算高频下的电缆绝缘阻抗谱；相位频谱特征和幅值频谱特征输入分类模型获取电缆绝缘阻抗谱对应的触发类型；根据触发类型选择对应的绝缘检测模型作为匹配模型；将相位频谱特征和幅值频谱特征输入匹配模型，并接收匹配模型的输出结果作为电缆绝缘监测结果。本发明一种基于高频信号的电缆绝缘在线监测方法及装置，一方面有利于对电缆老化情况进行精准分析，另一方面可以有效区分电缆绝缘变化的因素为绝缘老化或电缆浸润，实现高频扰动信号下10kV中压电缆绝缘在线监测。
Description
技术领域
本发明涉及智能电气监测技术，具体涉及一种基于高频信号的电缆绝缘在线监测方法及装置。
背景技术
交联聚乙烯(XLPE)电缆在10kV中压配网的应用越来越广泛，敷设于地下的电缆在运行过程中长期受到机械应力、温度及电场等多重因素的共同作用，XLPE绝缘不可逆转地发生老化，这可能会导致绝缘击穿从而引发电缆故障。如果能够实现电缆绝缘的实时在线监测，能最大程度消除电力安全运行隐患，极大地推进智慧电网的建设。
传统的电力电缆绝缘在线监测方法有介质损耗因数法、直流分量法、局部放电法和交流叠加法等。介质损耗因数法根据介电损耗原理，监测电缆缆芯电压和泄露电流得到介质损耗角δ，介损值tan δ越大表示电缆绝缘性能越差，但介损值tan δ存在数值偏小、稳定性差等缺点，实际监测效果并不理想。直流分量法通过直流分量装置监测电缆泄露电流的直流分量反应电缆老化，仅适用于产生水树的电缆。局部放电法对电缆主绝缘施加高压，若电缆绝缘存在杂质、毛刺等会产生局部放电，对放电信号的检测可反应电缆绝缘状况，但局部放电信号复杂，难以做到在线监测。交流叠加法将101Hz的电压信号叠加到电缆的金属屏蔽层上，电缆产生水树后101Hz电压信号的叠加会产生较大的低频电流，检测1Hz的劣化信号会反应电缆老化状况。综上所述，现有的电缆绝缘在线监测方法均存在一些缺点，实际投入运行的监测效果并不理想。为了提升电力安全运行的可靠性，开发新的电缆绝缘在线监测手段至关重要。
发明内容
为了至少克服现有技术中的上述不足，本申请的目的在于提供一种基于高频信号的电缆绝缘在线监测方法及装置。
第一方面，本申请实施例提供了一种基于高频信号的电缆绝缘在线监测方法，包括：
获取目标电缆在高频信号下的电流信号并剔除工频电流信号形成高频电流信号；
获取目标电缆在高频信号下的电压信号并剔除工频电压信号形成高频电压信号；所述高频电流信号和所述高频电压信号为同步信号；
根据所述高频电流信号和所述高频电压信号计算高频下的电缆绝缘阻抗谱；
提取所述电缆绝缘阻抗谱中的相位频谱特征和幅值频谱特征输入分类模型获取所述电缆绝缘阻抗谱对应的触发类型；
根据所述触发类型选择对应的绝缘检测模型作为匹配模型；
将所述相位频谱特征和所述幅值频谱特征输入所述匹配模型，并接收所述匹配模型的输出结果作为电缆绝缘监测结果。
本申请实施例实施时，发明人发现对于10kV配电网很多都是架空线路和电缆线路混联的结构，所以可能会面临雷电冲击等情况；而雷电冲击、操作冲击等由电磁能量转化或传递产生的高频信号扰动会在线路内产生振荡，该振荡幅值交大，持续时间较长，易于被监测设备捕捉。高频信号作用下电缆的极化损耗引起复介电常数的变化，从而带来电缆绝缘阻抗的变化，同时电导的损耗也会引起响应电流的变化，所以当绝缘材料劣化时，高频信号作用下的绝缘阻抗会发生变化，可以通过高频信号作用下电缆绝缘阻抗的监测反映电缆绝缘状态。但是电缆绝缘情况受很多因素影响，如温度变化、湿度变化等，尤其是在电缆绝缘发生浸润等情况时，其绝缘阻抗谱的变化特征会与正常情况下出现较大差异。
本申请实施例中，为了获取相应的电缆绝缘阻抗谱，需要先获取目标电缆在高频信号下的高频电流信号和高频电压信号，为了提高监测精度，需要对电缆工频信号进行抑制。基于高频电流信号和高频电压信号计算电缆绝缘阻抗谱，可以将这两个高频信号通过FFT转换至频域，再以频域下高频电压信号和高频电流信号的比值作为电缆绝缘阻抗谱。应当理解的是，上述的比值过程是进行采样后值的比值最终这些比值基于频域的谱函数即作为电缆绝缘阻抗谱。
本申请实施例中，由于干燥情况下和浸润情况下的电缆绝缘阻抗谱的分布情况会存在差异，所以在本申请实施例中需要先进行干燥和浸润的判断，以适应不同类型的分析模型。其中干燥和浸润为二元分类，即设定某种湿度情况下为浸润状态，其他状态为干燥状态。在本申请实施例中，通过预先配置的好的分类模型，以相位频谱特征和幅值频谱特征为依据对电缆情况进行二元分类。在判断了当前目标电缆的干燥浸润情况后，可以选择对应的绝缘检测模型进行监测。本申请实施例实施时，在基于高频信号生成电缆绝缘阻抗谱后，对电缆的浸润情况进行了初步识别，以匹配更精准的分析模型，一方面有利于对电缆老化情况进行精准分析，另一方面可以有效区分电缆绝缘变化的因素为绝缘老化或电缆浸润，实现高频扰动信号下10kV中压电缆绝缘在线监测。
在一种可能的实现方式中，获取目标电缆在高频信号下的电流信号并剔除工频电流信号形成高频电流信号包括：
在高频信号产生时，通过安装于所述目标电缆的上杆接地线处的罗氏线圈获取所述目标电缆泄露的电流信号；
对所述电流信号依次通过隔离放大器、高通滤波器和积分电路进行处理剔除工频电流信号形成所述高频电流信号。
在一种可能的实现方式中，获取目标电缆在高频信号下的电压信号并剔除工频电压信号形成高频电压信号包括：
在高频信号产生时，通过并联于所述目标电缆的上杆与杆塔连接处的阻容分压器获取目标电缆的电压信号；
对所述电压信号依次通过前置电路、并联触发电路和信号处理电路剔除工频电压信号形成所述高频电压信号。
在一种可能的实现方式中，根据所述高频电流信号和所述高频电压信号计算高频下的电缆绝缘阻抗谱包括：
将所述高频电流信号和所述高频电压信号通过快速傅里叶变化由时域转换到频域形成转换电流信号和转换电压信号；
以所述转换电压信号和所述转换电流信号的比值作为所述电缆绝缘阻抗谱。
在一种可能的实现方式中，提取所述电缆绝缘阻抗谱中的相位频谱特征和幅值频谱特征包括：
从所述电缆绝缘阻抗谱的幅值频谱中提取对应第一特殊频率的幅值数据作为幅值频谱特征；所述第一特殊频率为电缆绝缘变化时，幅值变化大于预设值的多个频率；
从所述电缆绝缘阻抗谱的相位频谱中提取对应第二特殊频率的相位数据作为相位频谱特征；所述第二特殊频率为电缆绝缘变化时，相位变化大于预设值的多个频率。
在一种可能的实现方式中，所述分类模型的生成包括：
对电缆中高频信号的振荡进行绝缘浸润模拟试验；所述模拟试验中的试验电缆长度大于四倍的所述高频信号的波长；
在干燥情况下向所述试验电缆输入高频信号，并获取所述试验电缆的绝缘阻抗谱作为干燥阻抗谱；
通过雨水浸润所述试验电缆的绝缘层并输入高频信号，获取在不同浸润程度下所述试验电缆的绝缘阻抗谱作为浸润阻抗谱；
对比所述干燥阻抗谱和所述浸润阻抗谱，并选出幅值变化大于预设值的频率作为第一特殊频率，选出相位变化大于预设值的多个频率作为第二特殊频率；
提取干燥阻抗谱中对应所述第一特殊频率的幅值频谱数据和对应所述第二特殊频率的相位频谱数据作为干燥数据，并提取浸润阻抗谱中对应所述第一特殊频率的幅值频谱数据和对应所述第二特殊频率的相位频谱数据作为浸润数据；
根据所述干燥数据和所述浸润数据训练支持向量机形成所述分类模型；所述分类模型的输出为电缆干燥或电缆浸润。
在一种可能的实现方式中，所述绝缘检测模型包括干燥模型和浸润模型；
所述干燥模型的训练包括：
降低干燥试验电缆的绝缘性能；降低手段包括绝缘层打磨和绝缘层加热；
在降低绝缘性能的过程中向所述干燥试验电缆输入高频信号，并获取所述干燥试验电缆随绝缘老化的绝缘阻抗谱作为干燥老化谱；
从所述干燥老化谱中提取对应第一特殊频率的幅值频谱数据和对应所述第二特殊频率的相位频谱数据作为干燥老化数据，并将绝缘老化情况和对应的所述干燥老化数据组成三元样本，最终形成第一样本库；
通过所述第一样本库训练神经网络模型形成所述干燥模型；
所述浸润模型的训练包括：
降低浸润试验电缆的绝缘性能；降低手段包括绝缘层打磨和绝缘层加热；
在降低绝缘性能的过程中浸润所述浸润试验电缆，并向所述浸润试验电缆输入高频信号，获取所述浸润试验电缆随绝缘老化和浸润程度变化的绝缘阻抗谱作为浸润老化谱；
从所述浸润老化谱中提取对应第一特殊频率的幅值频谱数据和对应所述第二特殊频率的相位频谱数据作为浸润老化数据，并将绝缘老化情况、对应的浸润程度和对应的所述浸润老化数据组成四元样本，最终形成第二样本库；
通过所述第二样本库训练神经网络模型形成所述浸润模型；
所述干燥试验电缆、所述浸润试验电缆和所述试验电缆采用参数相同的电缆；所述干燥模型和所述浸润模型的输入均为对应第一特殊频率的幅值频谱数据和对应所述第二特殊频率的相位频谱数据，所述干燥模型和所述浸润模型的输出均为绝缘老化情况。
在一种可能的实现方式中，根据所述触发类型选择对应的绝缘检测模型作为匹配模型包括：
当所述触发类型为电缆干燥时，将所述干燥模型作为所述匹配模型；
当所述触发类型为电缆浸润时，将所述浸润模型作为所述匹配模型。
第二方面，本申请实施例提供了一种基于高频信号的电缆绝缘在线监测装置，包括：
电流信号采集模块，被配置为获取目标电缆在高频信号下的电流信号并剔除工频电流信号形成高频电流信号；
电压信号采集模块，被配置为获取目标电缆在高频信号下的电压信号并剔除工频电压信号形成高频电压信号；所述高频电流信号和所述高频电压信号为同步信号；
上位机；
所述上位机包括：
阻抗谱计算模块，被配置为根据所述高频电流信号和所述高频电压信号计算高频下的电缆绝缘阻抗谱；
分类模块，被配置为提取所述电缆绝缘阻抗谱中的相位频谱特征和幅值频谱特征输入分类模型获取所述电缆绝缘阻抗谱对应的触发类型；
选择模块，被配置为根据所述触发类型选择对应的绝缘检测模型作为匹配模型；
监测模块，被配置为将所述相位频谱特征和所述幅值频谱特征输入所述匹配模型，并接收所述匹配模型的输出结果作为电缆绝缘监测结果。
本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：
本发明一种基于高频信号的电缆绝缘在线监测方法及装置，在基于高频信号生成电缆绝缘阻抗谱后，对电缆的浸润情况进行了初步识别，以匹配更精准的分析模型，一方面有利于对电缆老化情况进行精准分析，另一方面可以有效区分电缆绝缘变化的因素为绝缘老化或电缆浸润，实现高频扰动信号下10kV中压电缆绝缘在线监测。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：
图1为本申请实施例方法步骤流程示意图；
图2为本申请实施例系统架构示意图；
图3为本申请实施例电压采集模块架构示意图；
图4为本申请实施例电流采集模块架构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，应当理解，本申请中附图仅起到说明和描述的目的，并不用于限定本申请的保护范围。另外，应当理解，示意性的附图并未按实物比例绘制。本申请中使用的流程图示出了根据本申请实施例的一些实施例实现的操作。应该理解，流程图的操作可以不按顺序实现，没有逻辑的上下文关系的步骤可以反转顺序或者同时实施。此外，本领域技术人员在本申请内容的指引下，可以向流程图添加一个或多个其它操作，也可以从流程图中移除一个或多个操作。
另外，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。
请结合参阅图1，为本发明实施例所提供的一种基于高频信号的电缆绝缘在线监测方法的流程示意图，所述一种基于高频信号的电缆绝缘在线监测方法可以应用于图2中的一种基于高频信号的电缆绝缘在线监测装置，进一步地，所述一种基于高频信号的电缆绝缘在线监测方法具体可以包括以下步骤S1-步骤S6所描述的内容。
S1：获取目标电缆在高频信号下的电流信号并剔除工频电流信号形成高频电流信号；
S2：获取目标电缆在高频信号下的电压信号并剔除工频电压信号形成高频电压信号；所述高频电流信号和所述高频电压信号为同步信号；
S3：根据所述高频电流信号和所述高频电压信号计算高频下的电缆绝缘阻抗谱；
S4：提取所述电缆绝缘阻抗谱中的相位频谱特征和幅值频谱特征输入分类模型获取所述电缆绝缘阻抗谱对应的触发类型；
S5：根据所述触发类型选择对应的绝缘检测模型作为匹配模型；
S6：将所述相位频谱特征和所述幅值频谱特征输入所述匹配模型，并接收所述匹配模型的输出结果作为电缆绝缘监测结果。
本申请实施例实施时，发明人发现对于10kV配电网很多都是架空线路和电缆线路混联的结构，所以可能会面临雷电冲击等情况；而雷电冲击、操作冲击等由电磁能量转化或传递产生的高频信号扰动会在线路内产生振荡，该振荡幅值交大，持续时间较长，易于被监测设备捕捉。高频信号作用下电缆的极化损耗引起复介电常数的变化，从而带来电缆绝缘阻抗的变化，同时电导的损耗也会引起响应电流的变化，所以当绝缘材料劣化时，高频信号作用下的绝缘阻抗会发生变化，可以通过高频信号作用下电缆绝缘阻抗的监测反映电缆绝缘状态。但是电缆绝缘情况受很多因素影响，如温度变化、湿度变化等，尤其是在电缆绝缘发生浸润等情况时，其绝缘阻抗谱的变化特征会与正常情况下出现较大差异。
本申请实施例中，为了获取相应的电缆绝缘阻抗谱，需要先获取目标电缆在高频信号下的高频电流信号和高频电压信号，为了提高监测精度，需要对电缆工频信号进行抑制。基于高频电流信号和高频电压信号计算电缆绝缘阻抗谱，可以将这两个高频信号通过FFT转换至频域，再以频域下高频电压信号和高频电流信号的比值作为电缆绝缘阻抗谱。应当理解的是，上述的比值过程是进行采样后值的比值最终这些比值基于频域的谱函数即作为电缆绝缘阻抗谱。
本申请实施例中，由于干燥情况下和浸润情况下的电缆绝缘阻抗谱的分布情况会存在差异，所以在本申请实施例中需要先进行干燥和浸润的判断，以适应不同类型的分析模型。其中干燥和浸润为二元分类，即设定某种湿度情况下为浸润状态，其他状态为干燥状态。在本申请实施例中，通过预先配置的好的分类模型，以相位频谱特征和幅值频谱特征为依据对电缆情况进行二元分类。在判断了当前目标电缆的干燥浸润情况后，可以选择对应的绝缘检测模型进行监测。本申请实施例实施时，在基于高频信号生成电缆绝缘阻抗谱后，对电缆的浸润情况进行了初步识别，以匹配更精准的分析模型，一方面有利于对电缆老化情况进行精准分析，另一方面可以有效区分电缆绝缘变化的因素为绝缘老化或电缆浸润，实现高频扰动信号下10kV中压电缆绝缘在线监测。
在一种可能的实现方式中，获取目标电缆在高频信号下的电流信号并剔除工频电流信号形成高频电流信号包括：
在高频信号产生时，通过安装于所述目标电缆的上杆接地线处的罗氏线圈获取所述目标电缆泄露的电流信号；
对所述电流信号依次通过隔离放大器、高通滤波器和积分电路进行处理剔除工频电流信号形成所述高频电流信号。
请参阅图4，示出了本申请实施例中电流采集处理的硬件示意图，其中以罗氏线圈采集的电流数据为输入，依次连接隔离放大器、高通滤波器、积分电路和数据采集卡；隔离放大器用于改善罗氏线圈的带负载能力和降低对后级电路的干扰；高通滤波器用于通过高频信号下电缆接地线上的感应电流，排除工频感应电流的影响；积分电路用于将高通滤波器输出信号调理为与被测一次电流幅值成正比、相位相同的模拟信号；数据采集卡将积分电路输出的模拟电流信号转变为数字电流信号，并将该信号通过无线远程传输模块发送至上位机进行处理。
本申请实施例中，隔离放大器包括运放和隔离电路；采用1500Vrms光电隔离，带有TVS瞬态抑制防护功能，排除电磁干扰传导途径对电流信号采样的影响，提高电流信号采样的可靠性和稳定性。高通滤波器选用四阶滤波器，由于操作冲击、雷电冲击等作用下的高频电压或电流信号频率集中在1~20kHz范围内，能量分布占整体能量的70%，因此滤波器的滤波范围设置为1~20kHz，既能采集到有效的数据，也能抑制工频信号的干扰。电缆的泄露电流为mA级，高频冲击下电流具有幅值大、持续时间较短和频谱分布范围广的特点，对传感器要求高。罗氏线圈不含铁磁材料，可避免磁芯磁滞损耗，并具有高带宽、大容量、响应速度快、相位差小等优点，正好符合测量需求。
在一种可能的实现方式中，获取目标电缆在高频信号下的电压信号并剔除工频电压信号形成高频电压信号包括：
在高频信号产生时，通过并联于所述目标电缆的上杆与杆塔连接处的阻容分压器获取目标电缆的电压信号；
对所述电压信号依次通过前置电路、并联触发电路和信号处理电路剔除工频电压信号形成所述高频电压信号。
请参阅图3，示出了本申请实施例中电流采集处理的硬件示意图，其中电压电流信号同步同时采样的实现，一方面依赖数据采集卡的高精度同步采样，另一方面依赖NTP时间服务器提供的准确卫星授时，上位机计算电缆绝缘阻抗前首先会确认电压、电流数据的采样时间，时间一致确认为同时采样时才会继续计算。电压信号采集模块以阻容分压器采集的电压数据为输入，依次连接前置电路、并联触发电路与信号处理电路和数据采集卡；前置电路用于实现分压器输出信号的阻抗匹配、二次分压和过压保护；信号处理电路对前置电路输出的电压信号进行高通滤波；数据采集卡受到触发电路作用后开始存储由信号处理电路输出的模拟电压信号，并将该信号转变为数字电压信号并通过无线远程传输模块发送至上位机进行处理。
在一种可能的实现方式中，根据所述高频电流信号和所述高频电压信号计算高频下的电缆绝缘阻抗谱包括：
将所述高频电流信号和所述高频电压信号通过快速傅里叶变化由时域转换到频域形成转换电流信号和转换电压信号；
以所述转换电压信号和所述转换电流信号的比值作为所述电缆绝缘阻抗谱。
本申请实施例实施时，记录输入的数字电压信号Vhf(t)和数字电流信号Ihf(t)的波形、频率、有效值、最大值及相位信息，同时通过连接的NTP时间服务器记录信号的准确录入时间，仅对同时录入的电压信号与电流信号进行处理计算，确保电压信号与电流信号的同步采样；信号处理将电压信号Vhf(t)和电流信号Ihf(t)进行FFT快速傅里叶变换由时域转换到频域的电压信号Vhf(k)(0≤k≤N s-1；N s为采样点数)和电流信号Ihf(k)，根据公式Z(k)=Vhf(k)/Ihf(k)计算出高频下的电缆绝缘阻抗谱。
在一种可能的实现方式中，提取所述电缆绝缘阻抗谱中的相位频谱特征和幅值频谱特征包括：
从所述电缆绝缘阻抗谱的幅值频谱中提取对应第一特殊频率的幅值数据作为幅值频谱特征；所述第一特殊频率为电缆绝缘变化时，幅值变化大于预设值的多个频率；
从所述电缆绝缘阻抗谱的相位频谱中提取对应第二特殊频率的相位数据作为相位频谱特征；所述第二特殊频率为电缆绝缘变化时，相位变化大于预设值的多个频率。
本申请实施例实施时，对于电缆绝缘阻抗谱的分析主要基于频域下的幅值频谱和相位频谱，其中需要识别出第一特殊频率和第二特殊频率以进行相应的计算，其中第一特殊频率和第二特殊频率一般均对应多个频率，可以在对不同频率进行相应数据采样并排序后选出多个频率作为第一特殊频率或第二特殊频率。
在一种可能的实现方式中，所述分类模型的生成包括：
对电缆中高频信号的振荡进行绝缘浸润模拟试验；所述模拟试验中的试验电缆长度大于四倍的所述高频信号的波长；
在干燥情况下向所述试验电缆输入高频信号，并获取所述试验电缆的绝缘阻抗谱作为干燥阻抗谱；
通过雨水浸润所述试验电缆的绝缘层并输入高频信号，获取在不同浸润程度下所述试验电缆的绝缘阻抗谱作为浸润阻抗谱；
对比所述干燥阻抗谱和所述浸润阻抗谱，并选出幅值变化大于预设值的频率作为第一特殊频率，选出相位变化大于预设值的多个频率作为第二特殊频率；
提取干燥阻抗谱中对应所述第一特殊频率的幅值频谱数据和对应所述第二特殊频率的相位频谱数据作为干燥数据，并提取浸润阻抗谱中对应所述第一特殊频率的幅值频谱数据和对应所述第二特殊频率的相位频谱数据作为浸润数据；
根据所述干燥数据和所述浸润数据训练支持向量机形成所述分类模型；所述分类模型的输出为电缆干燥或电缆浸润。
本申请实施例实施，分类模型采用SVM支持向量机，其训练后会形成二分器，非常契合于本申请实施例中分类仅为干燥和浸润两种情况的分类模型；其中样本需要基于试验获取。在试验中，为了保证振荡效果的良好，需要将试验电缆长度大于四倍的高频信号的波长。通过在干燥情况和浸润情况下分别进行高频信号的输入来获取干燥阻抗谱和浸润阻抗谱，应当理解的是，为了保证试验的准确性，其所采用的高频信号的信号谱应当保持一致。
基于获取的干燥阻抗谱和浸润阻抗谱，可以进行在转换到频域后进行分析，从而选出第一特殊频率和第二特殊频率。而基于第一特殊频率和第二特殊数据所生成的干燥数据和浸润数据可以作为支持向量机训练的基础。
在一种可能的实现方式中，所述绝缘检测模型包括干燥模型和浸润模型；
所述干燥模型的训练包括：
降低干燥试验电缆的绝缘性能；降低手段包括绝缘层打磨和绝缘层加热；
在降低绝缘性能的过程中向所述干燥试验电缆输入高频信号，并获取所述干燥试验电缆随绝缘老化的绝缘阻抗谱作为干燥老化谱；
从所述干燥老化谱中提取对应第一特殊频率的幅值频谱数据和对应所述第二特殊频率的相位频谱数据作为干燥老化数据，并将绝缘老化情况和对应的所述干燥老化数据组成三元样本，最终形成第一样本库；
通过所述第一样本库训练神经网络模型形成所述干燥模型；
所述浸润模型的训练包括：
降低浸润试验电缆的绝缘性能；降低手段包括绝缘层打磨和绝缘层加热；
在降低绝缘性能的过程中浸润所述浸润试验电缆，并向所述浸润试验电缆输入高频信号，获取所述浸润试验电缆随绝缘老化和浸润程度变化的绝缘阻抗谱作为浸润老化谱；
从所述浸润老化谱中提取对应第一特殊频率的幅值频谱数据和对应所述第二特殊频率的相位频谱数据作为浸润老化数据，并将绝缘老化情况、对应的浸润程度和对应的所述浸润老化数据组成四元样本，最终形成第二样本库；
通过所述第二样本库训练神经网络模型形成所述浸润模型；
所述干燥试验电缆、所述浸润试验电缆和所述试验电缆采用参数相同的电缆；所述干燥模型和所述浸润模型的输入均为对应第一特殊频率的幅值频谱数据和对应所述第二特殊频率的相位频谱数据，所述干燥模型和所述浸润模型的输出均为绝缘老化情况。
本申请实施例实施时，提供了干燥模型和浸润模型的生成方案，其中需要模拟电缆老化过程，可以采用现有技术中的加速试验进行，一般多采用绝缘层加热进行电缆加速老化进行模拟，其中干燥模型和浸润模型的主要区别在于浸润模型的样本维度比干燥模型多一维度，即浸润程度，以较为精准的进行模型训练。
本申请实施例中，同样需要基于第一特殊频率和第二特殊频率进行样本采样，其中绝缘老化情况可以在试验中进行直接测量。应当理解的是，本申请实施例中的试验过程为对照试验，即干燥试验电缆、浸润试验电缆和试验电缆需要在相同的温度情况下使用相同参数的电缆进行，以提高样本获取的准确度。
在一种可能的实现方式中，根据所述触发类型选择对应的绝缘检测模型作为匹配模型包括：
当所述触发类型为电缆干燥时，将所述干燥模型作为所述匹配模型；
当所述触发类型为电缆浸润时，将所述浸润模型作为所述匹配模型。
基于相同的发明构思，请参阅图2~图4，示出了一种基于高频信号的电缆绝缘在线监测装置，包括：
电流信号采集模块，被配置为获取目标电缆在高频信号下的电流信号并剔除工频电流信号形成高频电流信号；
电压信号采集模块，被配置为获取目标电缆在高频信号下的电压信号并剔除工频电压信号形成高频电压信号；所述高频电流信号和所述高频电压信号为同步信号；
上位机；
所述上位机包括：
阻抗谱计算模块，被配置为根据所述高频电流信号和所述高频电压信号计算高频下的电缆绝缘阻抗谱；
分类模块，被配置为提取所述电缆绝缘阻抗谱中的相位频谱特征和幅值频谱特征输入分类模型获取所述电缆绝缘阻抗谱对应的触发类型；
选择模块，被配置为根据所述触发类型选择对应的绝缘检测模型作为匹配模型；
监测模块，被配置为将所述相位频谱特征和所述幅值频谱特征输入所述匹配模型，并接收所述匹配模型的输出结果作为电缆绝缘监测结果。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显然本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网格设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于高频信号的电缆绝缘在线监测方法，其特征在于，包括：
获取目标电缆在高频信号下的电流信号并剔除工频电流信号形成高频电流信号；
获取目标电缆在高频信号下的电压信号并剔除工频电压信号形成高频电压信号；所述高频电流信号和所述高频电压信号为同步信号；
根据所述高频电流信号和所述高频电压信号计算高频下的电缆绝缘阻抗谱；
提取所述电缆绝缘阻抗谱中的相位频谱特征和幅值频谱特征输入分类模型获取所述电缆绝缘阻抗谱对应的触发类型；
根据所述触发类型选择对应的绝缘检测模型作为匹配模型；
将所述相位频谱特征和所述幅值频谱特征输入所述匹配模型，并接收所述匹配模型的输出结果作为电缆绝缘监测结果；
提取所述电缆绝缘阻抗谱中的相位频谱特征和幅值频谱特征包括：
从所述电缆绝缘阻抗谱的幅值频谱中提取对应第一特殊频率的幅值数据作为幅值频谱特征；所述第一特殊频率为电缆绝缘变化时，幅值变化大于预设值的多个频率；
从所述电缆绝缘阻抗谱的相位频谱中提取对应第二特殊频率的相位数据作为相位频谱特征；所述第二特殊频率为电缆绝缘变化时，相位变化大于预设值的多个频率；
所述分类模型的生成包括：
对电缆中高频信号的振荡进行绝缘浸润模拟试验；所述模拟试验中的试验电缆长度大于四倍的所述高频信号的波长；
在干燥情况下向所述试验电缆输入高频信号，并获取所述试验电缆的绝缘阻抗谱作为干燥阻抗谱；
通过雨水浸润所述试验电缆的绝缘层并输入高频信号，获取在不同浸润程度下所述试验电缆的绝缘阻抗谱作为浸润阻抗谱；
对比所述干燥阻抗谱和所述浸润阻抗谱，并选出幅值变化大于预设值的频率作为第一特殊频率，选出相位变化大于预设值的多个频率作为第二特殊频率；
提取干燥阻抗谱中对应所述第一特殊频率的幅值频谱数据和对应所述第二特殊频率的相位频谱数据作为干燥数据，并提取浸润阻抗谱中对应所述第一特殊频率的幅值频谱数据和对应所述第二特殊频率的相位频谱数据作为浸润数据；
根据所述干燥数据和所述浸润数据训练支持向量机形成所述分类模型；所述分类模型的输出为电缆干燥或电缆浸润；
所述绝缘检测模型包括干燥模型和浸润模型；
所述干燥模型的训练包括：
降低干燥试验电缆的绝缘性能；降低手段包括绝缘层打磨和绝缘层加热；
在降低绝缘性能的过程中向所述干燥试验电缆输入高频信号，并获取所述干燥试验电缆随绝缘老化的绝缘阻抗谱作为干燥老化谱；
从所述干燥老化谱中提取对应第一特殊频率的幅值频谱数据和对应所述第二特殊频率的相位频谱数据作为干燥老化数据，并将绝缘老化情况和对应的所述干燥老化数据组成三元样本，最终形成第一样本库；
通过所述第一样本库训练神经网络模型形成所述干燥模型；
所述浸润模型的训练包括：
降低浸润试验电缆的绝缘性能；降低手段包括绝缘层打磨和绝缘层加热；
在降低绝缘性能的过程中浸润所述浸润试验电缆，并向所述浸润试验电缆输入高频信号，获取所述浸润试验电缆随绝缘老化和浸润程度变化的绝缘阻抗谱作为浸润老化谱；
从所述浸润老化谱中提取对应第一特殊频率的幅值频谱数据和对应所述第二特殊频率的相位频谱数据作为浸润老化数据，并将绝缘老化情况、对应的浸润程度和对应的所述浸润老化数据组成四元样本，最终形成第二样本库；
通过所述第二样本库训练神经网络模型形成所述浸润模型；
所述干燥试验电缆、所述浸润试验电缆和所述试验电缆采用参数相同的电缆；所述干燥模型和所述浸润模型的输入均为对应第一特殊频率的幅值频谱数据和对应所述第二特殊频率的相位频谱数据，所述干燥模型和所述浸润模型的输出均为绝缘老化情况；
根据所述触发类型选择对应的绝缘检测模型作为匹配模型包括：
当所述触发类型为电缆干燥时，将所述干燥模型作为所述匹配模型；
当所述触发类型为电缆浸润时，将所述浸润模型作为所述匹配模型。
2.根据权利要求1所述的一种基于高频信号的电缆绝缘在线监测方法，其特征在于，获取目标电缆在高频信号下的电流信号并剔除工频电流信号形成高频电流信号包括：
在高频信号产生时，通过安装于所述目标电缆的上杆接地线处的罗氏线圈获取所述目标电缆泄露的电流信号；
对所述电流信号依次通过隔离放大器、高通滤波器和积分电路进行处理剔除工频电流信号形成所述高频电流信号。
3.根据权利要求1所述的一种基于高频信号的电缆绝缘在线监测方法，其特征在于，获取目标电缆在高频信号下的电压信号并剔除工频电压信号形成高频电压信号包括：
在高频信号产生时，通过并联于所述目标电缆的上杆与杆塔连接处的阻容分压器获取目标电缆的电压信号；
对所述电压信号依次通过前置电路、并联触发电路和信号处理电路剔除工频电压信号形成所述高频电压信号。
4.根据权利要求1所述的一种基于高频信号的电缆绝缘在线监测方法，其特征在于，根据所述高频电流信号和所述高频电压信号计算高频下的电缆绝缘阻抗谱包括：
将所述高频电流信号和所述高频电压信号通过快速傅里叶变换由时域转换到频域形成转换电流信号和转换电压信号；
以所述转换电压信号和所述转换电流信号的比值作为所述电缆绝缘阻抗谱。
5.使用权利要求1~4任意一项所述方法的一种基于高频信号的电缆绝缘在线监测装置，其特征在于，包括：
电流信号采集模块，被配置为获取目标电缆在高频信号下的电流信号并剔除工频电流信号形成高频电流信号；
电压信号采集模块，被配置为获取目标电缆在高频信号下的电压信号并剔除工频电压信号形成高频电压信号；所述高频电流信号和所述高频电压信号为同步信号；
上位机；
所述上位机包括：
阻抗谱计算模块，被配置为根据所述高频电流信号和所述高频电压信号计算高频下的电缆绝缘阻抗谱；
分类模块，被配置为提取所述电缆绝缘阻抗谱中的相位频谱特征和幅值频谱特征输入分类模型获取所述电缆绝缘阻抗谱对应的触发类型；
选择模块，被配置为根据所述触发类型选择对应的绝缘检测模型作为匹配模型；
监测模块，被配置为将所述相位频谱特征和所述幅值频谱特征输入所述匹配模型，并接收所述匹配模型的输出结果作为电缆绝缘监测结果。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310925436.0A CN116643132B (zh) | 2023-07-26 | 2023-07-26 | 一种基于高频信号的电缆绝缘在线监测方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310925436.0A CN116643132B (zh) | 2023-07-26 | 2023-07-26 | 一种基于高频信号的电缆绝缘在线监测方法及装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116643132A CN116643132A (zh) | 2023-08-25 |
| CN116643132B true CN116643132B (zh) | 2023-10-13 |
Family
ID=87640432
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310925436.0A Active CN116643132B (zh) | 2023-07-26 | 2023-07-26 | 一种基于高频信号的电缆绝缘在线监测方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116643132B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117330917B (zh) * | 2023-11-21 | 2024-02-06 | 厦门慧感光电科技有限公司 | 一种用于实现绝缘电阻在线检测的系统及方法 |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103439639A (zh) * | 2013-09-06 | 2013-12-11 | 天津学子电力设备科技有限公司 | 一种xlpe电缆绝缘老化状态评估方法 |
| CN104237639A (zh) * | 2014-10-16 | 2014-12-24 | 国网重庆市电力公司永川供电分公司 | 基于冲击阻抗特征参数的中压电力电缆的绝缘状态在线监测方法 |
| CN105699843A (zh) * | 2016-02-04 | 2016-06-22 | 华中科技大学 | 一种电缆运行状态诊断方法及系统 |
| CN207516493U (zh) * | 2017-11-20 | 2018-06-19 | 云南电网有限责任公司玉溪供电局 | 一种电缆绝缘缺陷检测系统 |
| CN110763931A (zh) * | 2019-10-10 | 2020-02-07 | 华中科技大学 | 一种同轴电缆高频传输特性的测试方法及系统 |
| CN110794271A (zh) * | 2019-11-18 | 2020-02-14 | 四川大学 | 一种基于输入阻抗谱的电力电缆中间接头受潮定位诊断方法 |
| CN111650482A (zh) * | 2020-05-21 | 2020-09-11 | 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 | 一种高成功率电缆水树缺陷快速培养装置和方法 |
| CN112881806A (zh) * | 2020-12-21 | 2021-06-01 | 四川大学 | 一种基于冲击阻抗谱的中压电缆绝缘在线监测方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| NO341197B1 (no) * | 2012-10-24 | 2017-09-11 | Wirescan As | Fremgangsmåte og system for overvåkning av tilstanden til elektriske kabler |
-
2023
- 2023-07-26 CN CN202310925436.0A patent/CN116643132B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103439639A (zh) * | 2013-09-06 | 2013-12-11 | 天津学子电力设备科技有限公司 | 一种xlpe电缆绝缘老化状态评估方法 |
| CN104237639A (zh) * | 2014-10-16 | 2014-12-24 | 国网重庆市电力公司永川供电分公司 | 基于冲击阻抗特征参数的中压电力电缆的绝缘状态在线监测方法 |
| CN105699843A (zh) * | 2016-02-04 | 2016-06-22 | 华中科技大学 | 一种电缆运行状态诊断方法及系统 |
| CN207516493U (zh) * | 2017-11-20 | 2018-06-19 | 云南电网有限责任公司玉溪供电局 | 一种电缆绝缘缺陷检测系统 |
| CN110763931A (zh) * | 2019-10-10 | 2020-02-07 | 华中科技大学 | 一种同轴电缆高频传输特性的测试方法及系统 |
| CN110794271A (zh) * | 2019-11-18 | 2020-02-14 | 四川大学 | 一种基于输入阻抗谱的电力电缆中间接头受潮定位诊断方法 |
| CN111650482A (zh) * | 2020-05-21 | 2020-09-11 | 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 | 一种高成功率电缆水树缺陷快速培养装置和方法 |
| CN112881806A (zh) * | 2020-12-21 | 2021-06-01 | 四川大学 | 一种基于冲击阻抗谱的中压电缆绝缘在线监测方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 基于低频信号注入法的电缆绝缘在线监测;奚航 等;《绝缘材料》;第52卷(第10期);73-79 * |
| 水环境中10 kV交流XLPE电缆运行状态研究综述;柳怡晨 等;《电线电缆》(第5期);6-10 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116643132A (zh) | 2023-08-25 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| AU2020203291B2 (en) | Method and system for detecting insulation aging degree of PPLP of superconducting cable | |
| Liu et al. | Partial discharge behavior and ground insulation life expectancy under different voltage frequencies | |
| Contin et al. | Classification and separation of partial discharge signals by means of their auto-correlation function evaluation | |
| CN116643132B (zh) | 一种基于高频信号的电缆绝缘在线监测方法及装置 | |
| CN112881806B (zh) | 一种基于冲击阻抗谱的中压电缆绝缘在线监测方法 | |
| CN110514954B (zh) | 一种基于pmu数据的电力线路故障诊断方法及系统 | |
| CN110007198A (zh) | 一种新型的单相接地故障启动方法 | |
| CN110618338B (zh) | 一种电能质量瞬态测量方法、装置和设备 | |
| Farag et al. | On-line partial discharge calibration and monitoring for power transformers | |
| Peng et al. | SDMF based interference rejection and PD interpretation for simulated defects in HV cable diagnostics | |
| Keitoue et al. | Lightning caused overvoltages on power transformers recorded by on-line transient overvoltage monitoring system | |
| Naderi et al. | Modeling and detection of transformer internal incipient fault during impulse test | |
| Soltani et al. | Compensation of the effects of electrical sensors in measuring partial discharge signals | |
| CN211627687U (zh) | 一种高压绝缘套管在线频域介电谱检测系统 | |
| CN112485616A (zh) | 电缆绝缘老化检测方法、装置、存储介质及处理器 | |
| Hao et al. | A new method for automatic multiple partial discharge classification | |
| CN114156830A (zh) | 一种光电磁同步融合检测弧光保护方法及装置 | |
| CN113341223A (zh) | 一种适用于电网谐波分析及谐波源定位的方法 | |
| Goughari et al. | Detecting faults in VSC-HVDC systems by deep learning and K-means | |
| CN116953425B (zh) | 基于定频交流耦合的输电电缆金属护层接地故障定位方法 | |
| Wickert et al. | A method for representing non-standard waveform in factory tests using impulse waveforms | |
| Cselkó | Repetition Rate of Partial Discharges in Low Voltage Cables | |
| CN212514836U (zh) | 一种基于状态响应的变电站接地网故障诊断测试系统 | |
| Capelini et al. | Development of a system for detecting and locating damaged insulator strings with signals collected at substations | |
| CN113671239B (zh) | 一种高压开关pt柜过电压智能识别方法、装置及系统 |
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 | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |