简介:摘要:电力电缆在运行期间,由于施工安装、运行环境等因素,可能会形成微小缺陷,这些缺陷多数情况下均伴随有局部放电的发生。因此,开展电缆局部放电检测,是及时发现电缆故障隐患的重要方法。目前,电缆局部放电检测主要可分为在线检测与离线检测两大类。在线检测方法中,高频耦合法由于其测试简便,是目前应用较多的在线检测手段。离线检测方法中,由于阻尼振荡电压与交流电压等效性好,且设备容量小、操作方便,能够对电缆线路上的局部放电点进行定位,是目前广泛使用的检测手段。结合日常工作中某条电缆线路的局部放电检测情况,介绍了应用高频及振荡波检测技术的综合测试方法,并通过信号分析处理发现电缆中间接头局部放电缺陷的过程。
简介:摘要:随着我国经济在快速发展,社会在不断进步,尽早发现高压电缆局部放电信号类型并采取相应措施,对于有效避免绝缘系统遭受破坏至关重要。针对高压电缆中4类常见的典型缺陷产生的局部放电信号,本文提出一种基于卷积神经网络的高压电缆局部放电信号分类方法。首先构建缺陷模型,采集4类缺陷的局部放电信号作为样本,并用电压幅值-相位谱图作为输入数据集;然后利用多层卷积核进行特征提取,多分类器进行分类回归;最终得到训练完成的卷积神经网络。比较而言,基于反向传播(backpropagation,BP)神经网络和自编码神经网络的分类方法分类效果不稳定,整体准确率较差,本文方法的特征提取能力更强,对每一类信号的分类效果都较好,具有更广阔的应用前景。
简介:摘要:随着我国经济在快速发展,社会在不断进步,尽早发现高压电缆局部放电信号类型并采取相应措施,对于有效避免绝缘系统遭受破坏至关重要。针对高压电缆中4类常见的典型缺陷产生的局部放电信号,本文提出一种基于卷积神经网络的高压电缆局部放电信号分类方法。首先构建缺陷模型,采集4类缺陷的局部放电信号作为样本,并用电压幅值-相位谱图作为输入数据集;然后利用多层卷积核进行特征提取,多分类器进行分类回归;最终得到训练完成的卷积神经网络。比较而言,基于反向传播(backpropagation,BP)神经网络和自编码神经网络的分类方法分类效果不稳定,整体准确率较差,本文方法的特征提取能力更强,对每一类信号的分类效果都较好,具有更广阔的应用前景。
简介:摘要:在10kV配网中,电缆是保障其供电可靠性的关键组成要素,必须具备一定的运行性能。但由于电缆绝缘层在长期运行过程中会经常受到电、热、化学等因素所影响,所以就会经常使其局部电场因过于集中出现放电现象,这在一定程度上就会给电缆的安全可靠运行造成很大影响。因此,要想改善现状,就要在电缆日常运行过程中,积极采用振荡波电压法来对其局部放电进行定期试验检测,这样才能将其中存在的放电故障及时挖掘出来,进而为整个10kV配网的可靠性运行打下良好的基础。本文也会通过实际案例对振荡波电压法在10kV电缆局部放电定位检测中的操作要点及应用实践方案进行着重分析,以便为有关人士提供参考。
简介:摘要本文简单介绍了OWTS振荡波局放检测系统检测电缆局部放电状态的基本原理、技术参数及测试步骤等相关内容。通过振荡波检测技术发现的电缆中间接头缺陷的应用案例,对比分析OWTS振荡波检测技术在10kVXLPE电缆局部放电检测中的应用。