CN116796651B - 一种电力电缆老化故障分析方法、电子设备及存储介质 - Google Patents

一种电力电缆老化故障分析方法、电子设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种电力电缆老化故障分析方法、电子设备及存储介质,涉及电力电缆维护技术领域,该方法包括:获取待布设区域的土壤环境信息;根据土壤环境信息对待布设区域进行划分,得到多个子区域;根据各子区域的土壤环境信息构建各子区域中电缆对应的时间与老化程度级别对应关系;根据时间与老化程度级别对应关系确定在同一时间节点时,各子区域中电缆的老化程度预估级别;根据老化程度预估级别确定电缆的老化故障预估情况,当各老化程度预估级别中的任意一个达到第一预设级别时,确定老化故障预估情况为第一类情况;当各老化程度预估级别均达到第一预设级别时,确定老化故障预估情况为第二类情况。有益效果:便于实现电力电缆的精准维护。

Description

一种电力电缆老化故障分析方法、电子设备及存储介质
技术领域
本发明涉及电力电缆维护技术领域,具体而言,涉及一种电力电缆老化故障分析方法、电子设备及存储介质。
背景技术
电缆作为城市供电网的主体,电缆运行的可靠性直接关系到整个电力系统的稳定,电缆运行过程中,若发生一些突发性故障,对电力系统的安全运行、国民经济生产、人民生活带来影响。
根据统计表明,造成电缆停电的一个主要原因在于电缆的绝缘老化,通常情况下,电缆的绝缘老化主要有以下原因:电缆的局部缺陷会导致电场分布不均,造成局部放电导致绝缘老化;负荷电流过大或者短路电流都会引起绝缘材料发热引起材料变性、劣化,最终导致绝缘老化;土壤环境中的水分进入电缆绝缘,再在电场的作用下发展成水树,水树进一步发展成电树,最终导致绝缘老化击穿。
通常情况下,对电缆的维护往往只能在电缆出现故障导致供电受影响后进行,并且,对于大范围的电缆布设,往往难以准确评估出电缆出现绝缘老化问题的位置,最终,造成电缆的维护困难。
发明内容
本发明解决的问题是如何便于实现电力电缆的精准维护。
为解决上述问题,本发明提供了一种电力电缆老化故障分析方法,包括步骤:
获取待布设区域的土壤环境信息;
根据所述土壤环境信息对所述待布设区域进行划分,得到多个子区域;
根据各所述子区域的所述土壤环境信息构建各所述子区域中电缆对应的时间与老化程度级别对应关系;
根据所述时间与老化程度级别对应关系确定在同一时间节点时,各所述子区域中所述电缆的老化程度预估级别;
根据所述老化程度预估级别确定所述电缆的老化故障预估情况,其中,当各所述老化程度预估级别中的任意一个达到第一预设级别时,确定所述老化故障预估情况为第一类情况;当各所述老化程度预估级别均达到所述第一预设级别时,确定所述老化故障预估情况为第二类情况。
本发明中的电力电缆老化故障分析方法,基于土壤环境对待布设区域进行划分,以得到不同的子区域,这些子区域中土壤环境对区域内的电缆的老化影响不同,由此,基于土壤环境信息,对各个子区域对电缆的老化进行模拟,以构建时间与老化程度级别对应关系,进而确定在同一时间节点时各子区域中电缆的老化程度预估级别,以根据老化程度预估级别确定待布设区域中的电缆老化情况,进而便于用户根据预估结果,对各子区域进行电缆维护,一方面,通过老化情况预估能够便于在电缆铺设后提前进行电缆维护,而避免电缆故障后维修,以此防止电缆故障造成供电影响,以及方便作业人员提前规划维护方案,避免对道路交通影响,另一方面,该老化情况的预估分析对应的是划分后的子区域,使得能够尽可能精准定位电缆所需维护的位置,节省了工程量,便于作业效率的提升。
进一步地,所述根据所述老化程度预估级别确定所述电缆的老化故障预估情况包括:当相邻两个所述子区域中所述电缆的所述老化程度预估级别中的一个达到第二预设级别,且两个所述老化程度预估级别的差值大于第一预设差值时,确定所述老化故障预估情况为第三类情况。
进一步地,电力电缆老化故障分析方法还包括步骤:
当所述老化故障预估情况为所述第一类情况时,标记老化程度预估级别达到所述第一预设级别的所述电缆所处的所述子区域,以及,在第一时间节点时生成用于提示作业人员在所述子区域维护所述电缆的指示信息,其中,所述第一时间节点位于所述电缆预估发生所述第一类情况之前;和/或
当所述老化故障预估情况为所述第二类情况时,在第二时间节点生成用于提示所述作业人员在所述待布设区域维护所有的所述电缆的指示信息,其中,所述第二时间节点位于所述电缆预估发生所述第二类情况之前;和/或
当所述老化故障预估情况为所述第三类情况时,标记老化程度预估级别达到所述第二预设级别的所述电缆所处的所述子区域,以及,在第三时间节点时生成用于提示作业人员在所述子区域维护所述电缆的指示信息,其中,所述第三时间节点位于所述电缆预估发生所述第三类情况之前。
进一步地,所述根据各所述子区域的所述土壤环境信息构建各所述子区域中电缆对应的时间与老化程度级别对应关系包括步骤:
在各所述子区域的土壤模拟环境下,对所述电缆分别施加极化电压以得到所述电缆的直流电导率和/或非线性系数;
根据所述直流电导率和/或所述非线性系数确定所述电缆的老化程度级别;
基于多个时间节点的所述老化程度级别以及与所述老化程度级别对应的时间参数构建所述时间与老化程度级别对应关系。
进一步地,所述老化程度级别的确定公式包括:
其中,Ad表示所述老化程度级别,表示所述直流电导率,D表示所述非线性系数,表示电导率影响因子,/>表示非线性系数影响因子。
进一步地,所述直流电导率的确定公式包括:
所述非线性系数的确定公式包括:
其中,表示所述直流电导率,D表示所述非线性系数,/>表示真空介电常数,/>表示所述极化电压,/>表示所述电缆的绝缘电容,/>表示极化电流/>的平均值,表示去极化电流/>的平均值,/>表示所述极化电压为U 2时的所述直流电导率,/>表示所述极化电压为U 1时的所述直流电导率。
进一步地,所述土壤环境信息包括土壤平均含水量;所述根据所述直流电导率和/或所述非线性系数确定所述电缆的老化程度级别包括步骤:
在标定时间段内,确定各所述子区域中单位时间降水量大于预设降水量的时长数据;
确定所述时长数据与所述标定时间段的比值;
根据所述比值与所述土壤平均含水量确定各所述子区域的老化程度修正系数,以通过所述老化程度修正系数对所述老化程度级别进行修正。
进一步地,所述根据所述比值与所述土壤平均含水量确定各所述子区域的老化程度修正系数,以通过所述老化程度修正系数对所述老化程度级别进行修正包括步骤:
当所述比值大于或等于第一预设比值,或所述土壤平均含水量大于第一预设含水量时,所述老化程度修正系数大于1;
当所述比值小于或等于第二预设比值,且所述土壤平均含水量小于第二预设含水量时,所述老化程度修正系数小于1,其中,所述第二预设比值小于所述第一预设比值,所述第二预设含水量小于所述第一预设含水量。
本发明还提出了一种电子设备,所述电子设备包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器用于执行所述程序时实现如上所述的电力电缆老化故障分析方法。
本发明中的电子设备具有与上述电力电缆老化故障分析方法相近似的技术效果,在此不再进行赘述。
本发明还提出了一种计算机可读存储介质,所述存储介质上存储有计算机程序,当所述计算机程序被处理器执行时,实现如上所述的电力电缆老化故障分析方法。
本发明中的计算机可读存储介质具有与上述电力电缆老化故障分析方法相近似的技术效果,在此不再进行赘述。
附图说明
图1为本发明实施例所述的电力电缆老化故障分析方法的流程示意图;
图2为本发明实施例中对电缆进行检测的电路原理图;
图3为本发明实施例中直流电导率与老化时间的关系图;
图4为本发明实施例中非线性系数与老化时间的关系图;
图5为本发明实施例所述的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂,下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。虽然附图中显示了本发明的某些实施例,然而应当理解的是,本发明可以通过各种形式来实现,而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例,相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本发明。应当理解的是,本发明的附图及实施例仅用于示例性作用,并非用于限制本发明的保护范围。
应当理解,本发明的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行,和/或并行执行。此外,方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本发明的范围在此方面不受限制。
本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括,即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”;术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”;术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”;术语“可选地”表示“可选的实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。需要注意,本发明中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分,并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
目前,电力电缆主要布设于地下,受直埋电缆的土壤中盐碱、水分以及温度等影响,会造成电缆绝缘部分老化变性,例如土壤环境中的水分进入电缆绝缘,再在电场的作用下发展成水树,水树进一步发展成电树,最终导致绝缘老化击穿,从而影响电缆的正常工作。而对于电缆大面积的布设,不同区域的土壤环境不同,会对电缆的老化造成不同程度的影响。
对此,参照图1所示,本发明实施例提出了一种电力电缆老化故障分析方法,包括步骤:
获取待布设区域的土壤环境信息。
其中,待布设区域可以为当前所要布设的电缆的施工区域的全部或部分,土壤环境信息可以包括区域中土壤的水分,盐碱度、温度等。
由于电缆老化过程是一个长期的过程,不同季节因此该土壤环境信息可以是一段时间中分别标记的时间节点或时间段所确定的土壤环境信息的平均数据,同时,受待布设区域范围的影响,待布设区域范围内各部分受地势、排水等影响,其土壤环境信息也会不同,因此对于所采集的土壤环境信息,可以是在待布设区域中间隔预设间距进行分别采集。最终,所获取到的土壤环境信息可以为不同时间节点上,在待布设区域的不同位置得到的土壤环境信息。
根据所述土壤环境信息对所述待布设区域进行划分,得到多个子区域。
对于上述得到的土壤环境信息,通过对比,可以对待布设区域进行分类,例如连续若干距离的区间土壤环境信息相近似,此时可以将这部分划分为一个类型的子区域,最终实现待布设区域的全部划分,例如,对于一个1km长待布设区域的划分,其中,分为5节子区域,这些子区域因受地势高度(坡路、低洼地带)、附近的排水情况、植被的覆盖密度、太阳照射情况等影响,分别具有不同的土壤含水量特征,此时通过对土壤环境信息的采集获取,实现区域的划分,以此得到多个土壤环境信息相对单一的子区域。可以理解,后续在待布设区域进行电缆布设时,不同子区域中电缆受子区域土壤环境影响的而具有不同的老化趋势。
根据各所述子区域的所述土壤环境信息构建各所述子区域中电缆对应的时间与老化程度级别对应关系。
可以通过实验模拟各种土壤环境信息情况下的电缆的老化情况,从而得到时间与老化程度级别对应关系,并进行记录。
由于不同区域的土壤实际环境信息均会存在一定的差异,因此,在模拟各种时间与老化程度级别对应关系时,可以将土壤环境信息进行不同情况的分类,以将数据整合,后续以相对统一的标准进行时间与老化程度级别对应关系,例如,将不同子区域中不同时间段的土壤含水量划分为不同类别,以建立不同类别的土壤环境情况的时间与老化程度级别对应关系,后续若出现土壤环境情况存在一定差异,但判定处于相同类别的土壤环境时,可以采用一致的时间与老化程度级别对应关系,以此降低计算量。
其中,时间与老化程度级别对应关系表示的是随时间的发展,电缆老化程度级别变化情况,老化程度级别可以根据实际作业需求进行设定,如极度老化、严重老化、轻微老化等级别,或者是基于数字,如1-9级,以分别表示不同的老化程度,与不同的电缆实验老化情况进行关联,不同级别对应不同的维护情况,如检查、维修、更换等维护,后续基于时间预估确定的老化程度级别即为老化程度预估级别。
根据所述时间与老化程度级别对应关系确定在同一时间节点时,各所述子区域中所述电缆的老化程度预估级别。
根据所述老化程度预估级别确定所述电缆的老化故障预估情况,其中,当各所述老化程度预估级别中的任意一个达到第一预设级别时,确定所述老化故障预估情况为第一类情况;当各所述老化程度预估级别均达到所述第一预设级别时,确定所述老化故障预估情况为第二类情况。
本发明实施例中,对老化故障预估情况进行了分类,分别为第一类情况和第二类情况,基于时间与老化程度级别对应关系,对于各个子区域,可以预估其内布设电缆其在未来的时间节点中的老化程度预估级别,其中,第一预设级别可以表示为电缆老化较为严重的程度。
此时,当所有的子区域中的电缆的老化程度预估级别中的任一个达到第一预设级别时,则表明,当前时间节点中,有一个子区域的电缆老化较为严重,以此,对于预估该第一类情况出现时,可以指导技术人员提前进行维护准备,并对该出现第一类情况的子区域的电缆进行针对性维护。
当所有的子区域中的电缆的老化程度预估级别均达到第一预设级别时,则表明,当前时间节点中,所有子区域的电缆老化程度均比较接近,且均为较严重的情况,以此,对于预估该第二类情况出现时,指导技术人员提前进行维护准备,并对所有子区域的电缆进行统一维护,以此提高维护效率,降低作业成本。
可以理解,当某个子区域的电缆维护后,其时间与老化程度级别对应关系可相应进行重置,以进行后续的老化情况预估和监控。时间节点可以设定或者为某个时间段中,如某周内,某月内,根据实际维护需求进行限定。基于持续有针对性地维护每个电缆,最终各区域电缆的老化程度能够相对同步地在某一个时间节点达到第一预设级别,出现第二类情况,此时,可以提前规划统一进行维护。
由此,基于各子区域的时间与老化程度级别对应关系,可以在时间上预估不同子区域电缆发生老化故障的情况,以此,可以根据该预测结果,进行电缆的维护。
本发明实施例中的电力电缆老化故障分析方法,基于土壤环境对待布设区域进行划分,以得到不同的子区域,这些子区域中土壤环境对区域内的电缆的老化影响不同,由此,基于土壤环境信息,对各个子区域对电缆的老化进行模拟,以构建时间与老化程度级别对应关系,进而确定在同一时间节点时各子区域中电缆的老化程度预估级别,以根据老化程度预估级别确定待布设区域中的电缆老化情况,进而便于用户根据预估结果,对各子区域进行电缆维护,一方面,通过老化情况预估能够便于在电缆铺设后提前进行电缆维护,而避免电缆故障后维修,以此防止电缆故障造成供电影响,以及方便作业人员提前规划维护方案,避免对道路交通影响,另一方面,该老化情况的预估分析对应的是划分后的子区域,使得能够尽可能精准定位电缆所需维护的位置,节省了工程量,便于作业效率的提升。
在本发明的一个选的实施例中,所述老化故障预估情况还包括第三类情况;所述根据所述老化程度预估级别确定所述电缆的老化故障预估情况包括:
当相邻两个所述子区域中所述电缆的所述老化程度预估级别中的一个达到第二预设级别,且两个所述老化程度预估级别的差值大于第一预设差值时,确定所述老化故障预估情况为第三类情况。
本发明实施例中,对于老化故障预估情况,还进行了第三类情况的设定,对于待布设区域,其在进行子区域的划分时,因相邻子区域的土壤环境信息可能存在较大的区别,例如对于不易积水区域和容易积水区域相邻时,容易积水区域因其土壤环境影响,该区域的电缆老化程度会更快,而在整个待布设区域的运行过程中,因某个子区域的电缆过快老化,可能会造成其它子区域的连带影响,进而使得相邻区域的电缆老化受损加快,甚至造成整体待布设区域的电缆寿命降低。
因此,本实施例中,在预估同一时间节点的所有子区域的电缆的老化程度预估级别时,同时基于两两为单位对相邻两个子区域的情况进行预估,若其中一个子区域的电缆的老化程度预估级别达到第二预设级别,则表明该子区域的电缆老化程度相对较高,若此时,另一相邻区域的电缆的老化程度预估级别与该达到第一预设级别的电缆的老化程度预估级别大于第一预设差值,则表明两个相邻子区域的电缆的老化程度差异较大,老化程度较高的子区域电缆可能会影响相邻子区域的电缆而使得其相比较自身的老化过程而过快受损,因此,此时可以确定为第三类情况,可以提前规划进行针对性的维护,避免出现故障情况,以及避免整体电缆的寿命受影响而降低。
而对于两相邻子区域电缆老化程度差异较小的情况,则可视为暂无必要单独进行处理,待识别为第二类情况或者第一类情况时进行维护处理,以降低维护成本。
其中,第一预设级别、第二预设级别以及第一预设差值等均可以根据实际的维护需求进行设定。如对于时间与老化程度级别对应关系,老化程度级别随时间的增加而进行增加,通过将其趋势进行划分,而每个区间范围定义为不同的老化程度级别,第一预设级别可以设定为老化程度相对较为严重,需要进行及时维护的级别,第二预设级别可设定为严重程度低于第一预设级别的老化程度级别。
在本发明的一个可选的实施例中,电力电缆老化故障分析方法还包括步骤:
当所述老化故障预估情况为所述第一类情况时,标记老化程度预估级别达到所述第一预设级别的所述电缆所处的所述子区域,以及,在第一时间节点时生成用于提示作业人员在所述子区域维护所述电缆的指示信息,其中,所述第一时间节点位于所述电缆预估发生所述第一类情况之前。
本实施例中,当预估出现第一类情况时,可以标记出导致出现第一类情况的子区域,同时标记出出现该情况的时间节点,相应地,基于该时间节点,提前设定出一第一时间节点,以在第一时间节点时,生成提示信息,以指示作业人员在标记的子区域中进行电缆维护,以此使得维护更有针对性,以及确保维护过程地快速以及便捷性。
当所述老化故障预估情况为所述第二类情况时,在第二时间节点生成用于提示所述作业人员在所述待布设区域维护所有的所述电缆的指示信息,其中,所述第二时间节点位于所述电缆预估发生所述第二类情况之前。
当预估出现第二类情况时,此时需要对电缆整体进行维护,因此可以设定出在第二类情况出现的世界节点前的第二时间节点,以生成提示信息,指示作业人员进行整体维护。
当所述老化故障预估情况为所述第三类情况时,标记老化程度预估级别达到所述第二预设级别的所述电缆所处的所述子区域,以及,在第三时间节点时生成用于提示作业人员在所述子区域维护所述电缆的指示信息,其中,所述第三时间节点位于所述电缆预估发生所述第三类情况之前。
当预估出现第三类情况时,可以标记出导致出现第三类情况的子区域,也即两个相邻区域中,老化程度预估级别达到第二预设级别的电缆所处的子区域,同时标记出出现该情况的时间节点,相应地,基于该时间节点,提前设定出一第三时间节点,以在第三时间节点时,生成提示信息,以指示作业人员在标记的子区域中进行电缆维护,以此及时降低电缆运行受影响的几率。
在本发明的一个可选的实施例中,所述根据各所述子区域的所述土壤环境信息确定各所述子区域中电缆对应的时间与老化程度级别对应关系包括步骤:
在各所述子区域的土壤模拟环境下,对所述电缆分别施加极化电压以得到所述电缆的直流电导率和/或非线性系数;
根据所述直流电导率和/或所述非线性系数确定所述电缆的老化程度级别;
基于多个时间节点的所述老化程度级别以及与所述老化程度级别对应的时间参数确定所述时间与老化程度级别对应关系。
参照图2所示,其为对电缆进行检测的电路原理图,其中,右侧柱状结构为电缆,左侧两个电阻为限流保护电阻,通过直流电源给电缆施加极化电压,进入极化阶段,极化电流即为。经过一段确定的极化时间后,将开关切换到去极化回路,通过限流电阻放电,进入去极化阶段,去极化电流为/>
通过电缆的直流电导率能够一定程度表征电缆绝缘在环境下运行时间的水树老化情况,据极化理论和介质响应理论,当电缆的充电时间足够长时,电缆绝缘部分的直流电导率σ0的确定公式如下:
其中,表示真空介电常数,/>表示所述极化电压,/>表示所述电缆的绝缘电容,表示极化电流/>的平均值,/>表示去极化电流/>的平均值。对于具体的某组模拟实验,极化电压U是常数,通过确定电缆的绝缘电容,即能够确定出直流电导率。
参照图3所示,为一具体场景中的直流电导率与老化时间的关系图,包括模拟土壤环境的变化曲线以及实际布设的变化曲线,直流电导率越大,对应的电缆老化程度越大,相应地,可以根据确定的直流电导率的变化趋势,划分特定范围以对应电缆的老化程度级别,进而与老化时间进行对应,形成时间与老化程度级别对应关系。
在一个可选的实施例中,电缆的非线性系数能够直观反映电缆的非线性程度,以此检测电缆绝缘中的水树等缺陷,进而一定程度评估电缆的老化程度。具体地,非线性系数的确定公式包括:
其中,表示所述直流电导率,D表示所述非线性系数,/>表示所述极化电压为U 2时的所述直流电导率,/>表示所述极化电压为U 1时的所述直流电导率。
在一个具体的实施例中,选择为2.0-3.0kV范围内的极化电压,如2.5kV,/>选择1kV左右的计划电压,以此得到的两个直流电导率的比值,作为非线性系数。
参照图4所示,为一具体场景中的非线性系数与老化时间的关系图,包括模拟土壤环境的变化曲线以及实际布设的变化曲线,非线性系数越大,对应的电缆老化程度越大,另外,随着时间的进一步增加,非线性系数的数值呈现指数型增长。本实施例中,正常情况下的非线性系数应该等于1左右,当非线性系数大于1.3时,可以认为电缆已经存在一定程度的老化,可以考虑对电缆进行维护。
由此,可以根据确定的非线性系数的变化趋势,划分特定范围以对应电缆的老化程度级别,进而与老化时间进行对应,形成时间与老化程度级别对应关系。
其中,实验模拟情况与自然老化情况存在一定区别,可以基于实际检测的自然老化结果相应进行一定的修正,以提升时间与老化程度级别对应关系的准确性。
在一个可选的实施例中,可以结合非线性系数和直流电导率对老化程度进行更为精准地预估,具体地所述老化程度级别的确定公式包括:
其中,Ad表示所述老化程度级别,表示所述直流电导率,D表示所述非线性系数,表示电导率影响因子,/>表示非线性系数影响因子。
具体地,可以根据实际试验观测情况,对电导率影响因子和非线性系数影响因子进行设定,以此综合直流电导率和非线性系数共同预估老化程度级别,以此使得时间与老化程度级别对应关系更为精准,数值可以设定为大于/>以增加非线性系数的评估权重。在一个具体的实施例中,最终确定的时间与老化程度级别对应关系可以形成表格或坐标图形式的对照,以供作业人员参照。
在本发明的一个可选的实施例中,所述土壤环境信息包括土壤平均含水量;所述根据所述直流电导率和/或所述非线性系数确定所述电缆的老化程度级别包括步骤:
在标定时间段内,确定各所述子区域中单位时间降水量大于预设降水量的时长数据;
确定所述时长数据与所述标定时间段的比值;
根据所述比值与所述土壤平均含水量确定各所述子区域的老化程度修正系数,以通过所述老化程度修正系数对所述老化程度级别进行修正。
土壤中土壤含水量过大为影响电缆老化的重要原因,同时因受降雨的影响,如降雨量过大,在土壤中短时间聚集过多,而使电缆处于浸泡状态,会在短时间中加剧电缆的老化,因此,本发明实施例中,确定各子区域的土壤平均含水量和降水量以进行老化程度级别的确定,平均土壤含水量可以综合判断电缆长时间所处情况,而单位时间降水量可以一定程度评估电缆短时期内所处情况。
其中,根据实际需求,土壤平均含水量可以为季度或月为单位确定的平均含水量,而单位时间降水量可以为每年中按月份统计的降水量,相应地,本发明实施例的标定时间可以为全年,对此,确定的区域中单位时间降水量大于预设降水量的时长数据即可为12个月中降水量大于预设降水量的月数量,若降水量大于预设降水量,且月数量较多(时长数据与标定时间段的比值),则表明线缆可能会较长时间、较频繁的处于高土壤水分环境中,以此较高单位时间降水量和土壤平均含水量这一变化数据可能会较大程度地影响电力电缆的老化程度,因此可结合比值和土壤平均降水量确定一定的老化程度修正系数,以对老化程度级别进行修正,如适当性增加老化程度级别,进而在确定时间与老化程度级别对应关系时,能够在后续的预估过程中,对严重的老化进行更早的预警,在此基础上提示作业人员进行维护,以尽可能避免电缆老化故障后出现供电异常的情况。
对于划分的各子区域,其处于待布设区域的降水量相对一致,因此可检测待布设区域的降水量作为各子区域的降水量。
在本发明的一个可选的实施例中,所述根据所述比值与所述土壤平均含水量确定各所述子区域的老化程度修正系数,以通过所述老化程度修正系数对所述老化程度级别进行修正包括:
当所述比值大于或等于第一预设比值,或所述土壤平均含水量大于第一预设含水量时,所述老化程度修正系数大于1;
当所述比值小于或等于第二预设比值,且所述土壤平均含水量小于第二预设含水量时,所述老化程度修正系数小于1,其中,所述第二预设比值小于所述第一预设比值,所述第二预设含水量小于所述第一预设含水量。
本发明实施例中,当上述确定的所述时长数据与所述标定时间段的比值大于或等于第一预设比值时,或者是土壤平均含水量大于第一预设含水量时,均能够表示所布设的子区域中的线缆受土壤水分的影响,可能加快电缆绝缘老化,因此,此时可以确定大于第一修正系数的老化程度修正系数对老化程度进行修正,如一个具体实施例中,确定的老化程度级别为1-9级,其中9级表示最严重级别,当确定土壤平均含水量较大或者比值较大时,确定老化程度修正系数为1.5,若此时根据直流电导率和非线性系数确定的老化程度级别为4,则可进一步修正老化程度级别为6,以此认定该子区域的老化程度变化会较快,在此基础上确定出该子区域的时间与老化程度级别对应关系。
当上述确定的所述时长数据与所述标定时间段的比值小于第二预设比值,且土壤平均含水量小于第二预设含水量时,则表明当前子区域的土壤环境对于电缆的铺设较友好,该子区域的电缆老化程度变化会较缓,此时可以适应性下调该子区域的老化程度级别的模拟结果,也即确定老化程度修正系数小于1,进而在此基础上确定出该子区域的时间与老化程度级别对应关系。
在实际的应用场景中,实际的老化程度修正系数可根据实际需要进行确定,如考虑作业难度,成本控制等进行具体调整。第一预设比值和第二预设比值以及第一预设含水量和第二预设含水量可以根据实际情况进行设定,在此不再进行赘述。
本发明另一实施例的一种电子设备,所述电子设备包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器用于执行所述程序时实现如上所述的电力电缆老化故障分析方法。
如图5所示,电子设备包括中央处理单元(CPU)301,其可以根据存储在只读存储器(ROM)302中的程序或者从存储部分308加载到随机访问存储器(RAM)303中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 303中,还存储有电子设备300操作所需的各种程序和数据。CPU 301、ROM 302以及RAM 303通过总线304彼此相连。输入/输出(I/O)接口305也连接至总线304。在一些实施例中,以下部件连接至I/O接口305:包括键盘、鼠标等的输入部分306;包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分307;包括硬盘等的存储部分308;以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分309。通信部分309经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器310也根据需要连接至I/O接口305。可拆卸介质311,诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等,根据需要安装在驱动器310上,以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分308。
本发明中的电子设备具有与上述电力电缆老化故障分析方法相近似的技术效果,在此不再进行赘述。
本发明另一实施例的一种计算机可读存储介质,所述存储介质上存储有计算机程序,当所述计算机程序被处理器执行时,实现如上所述的电力电缆老化故障分析方法。
本发明中的计算机可读存储介质具有与上述电力电缆老化故障分析方法相近似的技术效果,在此不再进行赘述。
一般来说,用于实现本发明方法的计算机指令的可以采用一个或多个计算机可读的存储介质的任意组合来承载。非临时性计算机可读存储介质可以包括任何计算机可读介质,除了临时性地传播中的信号本身。
计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的程序代码,所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言,特别是可以使用适于神经网络计算的Python语言和基于TensorFlow、PyTorch等平台框架。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
虽然本发明披露如上,但本发明的保护范围并非仅限于此。本领域技术操作工在不脱离本发明的精神和范围的前提下,可进行各种变更与修改,这些变更与修改均将落入本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种电力电缆老化故障分析方法,其特征在于,包括:
获取待布设区域的土壤环境信息;
根据所述土壤环境信息对所述待布设区域进行划分,得到多个子区域;
根据各所述子区域的所述土壤环境信息构建各所述子区域中电缆对应的时间与老化程度级别对应关系;
根据所述时间与老化程度级别对应关系确定在同一时间节点时,各所述子区域中所述电缆的老化程度预估级别;
根据所述老化程度预估级别确定所述电缆的老化故障预估情况,其中,当各所述老化程度预估级别中的任意一个达到第一预设级别时,确定所述老化故障预估情况为第一类情况;当各所述老化程度预估级别均达到所述第一预设级别时,确定所述老化故障预估情况为第二类情况;
所述根据各所述子区域的所述土壤环境信息构建各所述子区域中电缆对应的时间与老化程度级别对应关系包括:
在各所述子区域的土壤模拟环境下,对所述电缆分别施加极化电压以得到所述电缆的直流电导率和/或非线性系数;
根据所述直流电导率和/或所述非线性系数确定所述电缆的老化程度级别;
基于多个时间节点的所述老化程度级别以及与所述老化程度级别对应的时间参数构建所述时间与老化程度级别对应关系。
2.根据权利要求1所述的电力电缆老化故障分析方法,其特征在于,所述根据所述老化程度预估级别确定所述电缆的老化故障预估情况包括:
当相邻两个所述子区域中所述电缆的所述老化程度预估级别中的一个达到第二预设级别,且两个所述老化程度预估级别的差值大于第一预设差值时,确定所述老化故障预估情况为第三类情况。
3.根据权利要求2所述的电力电缆老化故障分析方法,其特征在于,还包括:
当所述老化故障预估情况为所述第一类情况时,标记老化程度预估级别达到所述第一预设级别的所述电缆所处的所述子区域,以及,在第一时间节点时生成用于提示作业人员在所述子区域维护所述电缆的指示信息,其中,所述第一时间节点位于所述电缆预估发生所述第一类情况之前;和/或
当所述老化故障预估情况为所述第二类情况时,在第二时间节点生成用于提示所述作业人员在所述待布设区域维护所有的所述电缆的指示信息,其中,所述第二时间节点位于所述电缆预估发生所述第二类情况之前;和/或
当所述老化故障预估情况为所述第三类情况时,标记老化程度预估级别达到所述第二预设级别的所述电缆所处的所述子区域,以及,在第三时间节点时生成用于提示作业人员在所述子区域维护所述电缆的指示信息,其中,所述第三时间节点位于所述电缆预估发生所述第三类情况之前。
4.根据权利要求1所述的电力电缆老化故障分析方法,其特征在于,所述老化程度级别的确定公式包括:
其中,Ad表示所述老化程度级别,表示所述直流电导率,D表示所述非线性系数,/>表示电导率影响因子,/>表示非线性系数影响因子。
5.根据权利要求1所述的电力电缆老化故障分析方法,其特征在于,所述直流电导率的确定公式包括:
所述非线性系数的确定公式包括:
其中,表示所述直流电导率,D表示所述非线性系数,/>表示真空介电常数,/>表示所述极化电压,/>表示所述电缆的绝缘电容,/>表示极化电流/>的平均值,表示去极化电流/>的平均值,/>表示所述极化电压为U 2时的所述直流电导率,/>表示所述极化电压为U 1时的所述直流电导率。
6.根据权利要求1所述的电力电缆老化故障分析方法,其特征在于,所述土壤环境信息包括土壤平均含水量;所述根据所述直流电导率和/或所述非线性系数确定所述电缆的老化程度级别包括:
在标定时间段内,确定各所述子区域中单位时间降水量大于预设降水量的时长数据;
确定所述时长数据与所述标定时间段的比值;
根据所述比值与所述土壤平均含水量确定各所述子区域的老化程度修正系数,以通过所述老化程度修正系数对所述老化程度级别进行修正。
7.根据权利要求6所述的电力电缆老化故障分析方法,其特征在于,所述根据所述比值与所述土壤平均含水量确定各所述子区域的老化程度修正系数,以通过所述老化程度修正系数对所述老化程度级别进行修正包括:
当所述比值大于或等于第一预设比值,或所述土壤平均含水量大于第一预设含水量时,所述老化程度修正系数大于1;
当所述比值小于或等于第二预设比值,且所述土壤平均含水量小于第二预设含水量时,所述老化程度修正系数小于1,其中,所述第二预设比值小于所述第一预设比值,所述第二预设含水量小于所述第一预设含水量。
8.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器用于执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述的电力电缆老化故障分析方法。
9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述存储介质上存储有计算机程序,当所述计算机程序被处理器执行时,实现如权利要求1至7任一项所述的电力电缆老化故障分析方法。
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Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3008479A1 (fr) * 2013-06-11 2016-04-20 Commissariat à l'Énergie Atomique et aux Énergies Alternatives Procede de reflectometrie pour l'identification de defauts non francs impactant un cable
WO2018232937A1 (zh) * 2017-06-23 2018-12-27 深圳市盛路物联通讯技术有限公司 一种电力电缆故障监测方法及装置
WO2019166859A1 (en) * 2018-03-01 2019-09-06 Barreto Nogueira Adriano Determination or prediction of biological age, rate of aging, or disease installation or outcome by monitoring of the cyclic variation of temperature or other body parameters
CN111426909A (zh) * 2020-04-02 2020-07-17 江苏能电科技有限公司 电缆老化检测方法、装置、计算机设备及存储介质
CN111582597A (zh) * 2020-05-14 2020-08-25 国网通用航空有限公司 一种输电线路滑坡危险性预测方法及其设备
CN112966374A (zh) * 2021-02-23 2021-06-15 南京乐之飞科技有限公司 智能电网电力线路安全实时在线预测预警管理系统
CN114371374A (zh) * 2021-12-21 2022-04-19 国电南瑞南京控制系统有限公司 一种电缆绝缘电热联合老化程度预估方法及系统
CN114707674A (zh) * 2022-03-28 2022-07-05 广东电网有限责任公司 电力电缆破坏事件预警方法、装置、设备及存储介质
WO2023273971A1 (zh) * 2021-06-30 2023-01-05 中国第一汽车股份有限公司 电池包泄露检测的方法、装置、电子设备及存储介质
CN115640895A (zh) * 2022-10-21 2023-01-24 华能烟台新能源有限公司 一种变压器故障预测方法、装置及电子设备
CN115796395A (zh) * 2023-02-02 2023-03-14 广东南海电力设计院工程有限公司 一种电网线缆铺设环境预测系统
CN116256596A (zh) * 2023-03-16 2023-06-13 杭州柯林电气股份有限公司 一种电缆数据在线采集系统和方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6420714B2 (ja) * 2015-04-28 2018-11-07 株式会社日立製作所 鉄道地上設備の保守支援システム、保守支援方法、及び保守支援プログラム

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3008479A1 (fr) * 2013-06-11 2016-04-20 Commissariat à l'Énergie Atomique et aux Énergies Alternatives Procede de reflectometrie pour l'identification de defauts non francs impactant un cable
WO2018232937A1 (zh) * 2017-06-23 2018-12-27 深圳市盛路物联通讯技术有限公司 一种电力电缆故障监测方法及装置
WO2019166859A1 (en) * 2018-03-01 2019-09-06 Barreto Nogueira Adriano Determination or prediction of biological age, rate of aging, or disease installation or outcome by monitoring of the cyclic variation of temperature or other body parameters
CN111426909A (zh) * 2020-04-02 2020-07-17 江苏能电科技有限公司 电缆老化检测方法、装置、计算机设备及存储介质
CN111582597A (zh) * 2020-05-14 2020-08-25 国网通用航空有限公司 一种输电线路滑坡危险性预测方法及其设备
CN112966374A (zh) * 2021-02-23 2021-06-15 南京乐之飞科技有限公司 智能电网电力线路安全实时在线预测预警管理系统
WO2023273971A1 (zh) * 2021-06-30 2023-01-05 中国第一汽车股份有限公司 电池包泄露检测的方法、装置、电子设备及存储介质
CN114371374A (zh) * 2021-12-21 2022-04-19 国电南瑞南京控制系统有限公司 一种电缆绝缘电热联合老化程度预估方法及系统
CN114707674A (zh) * 2022-03-28 2022-07-05 广东电网有限责任公司 电力电缆破坏事件预警方法、装置、设备及存储介质
CN115640895A (zh) * 2022-10-21 2023-01-24 华能烟台新能源有限公司 一种变压器故障预测方法、装置及电子设备
CN115796395A (zh) * 2023-02-02 2023-03-14 广东南海电力设计院工程有限公司 一种电网线缆铺设环境预测系统
CN116256596A (zh) * 2023-03-16 2023-06-13 杭州柯林电气股份有限公司 一种电缆数据在线采集系统和方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Influence of Long-chain Siloxane Rejuvenate Liquid on Long-term Rejuvenation Effect of Water Tree Aged Cable;Yin You等;《Insulating Materials》;第52-57页 *
XLPE电缆绝缘加速热老化特性;胡丽斌;陈杰;李陈莹;张志坚;张明泽;曹京荥;谭笑;刘骥;;绝缘材料(02);全文 *
基于PDC法的水树老化电缆绝缘诊断;蔡钢;刘曦;濮峻嵩;周凯;黄明;;绝缘材料(07);全文 *
基于非线性的水树老化XLPE电缆绝缘状态评估;张涛;雷勇;朱英伟;王鹏;周凯;涂国强;黄明;;绝缘材料(02);全文 *

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