一种交联聚乙烯绝缘电力电缆中间接头受潮状态分析方法与流程

文档序号:36321620发布日期:2023-12-08 22:42阅读:47来源:国知局
一种交联聚乙烯绝缘电力电缆中间接头受潮状态分析方法与流程

本发明涉及电力电缆受潮分析,具体来说,涉及一种交联聚乙烯绝缘电力电缆中间接头受潮状态分析方法。


背景技术:

1、交联聚乙烯(xlpe)绝缘电力电缆是一种常用于输电和分配电能的电缆类型,xlpe电缆的主要绝缘材料是交联聚乙烯,通过在高温和高压条件下处理聚乙烯而制成的,这种绝缘材料具有出色的电气性能,可以承受较高的电压。同时,xlpe绝缘具有优秀的电气特性,包括低电阻、低电介质损耗和高绝缘阻力,这使得xlpe电缆适用于输电和分配电能,可以在高电压下工作,而且稳定性好。交联聚乙烯绝缘电力电缆还具有出色的热稳定性,可以在较高温度下工作而不失效,对于电力输送和分配系统中长时间运行非常重要。

2、近年来,xlpe电缆因其良好的电气性能和机械性能,在电力系统中得到了日益广泛的应用。为了连接两段交联聚乙烯(xlpe)绝缘电力电缆,通常需要使用中间接头,中间接头是一种电缆连接装置,它允许将两根电缆的绝缘部分连接在一起,以确保电力传输的连续性和可靠性。

3、然而,随着应用规模的增长,xlpe电缆及其中间接头的故障率也随之剧增,相关电缆与中间接头故障统计表明,环境问题是引发电缆绝缘故障的主要因素。而其中最常见的环境问题就是潮湿因素,在阴雨天气中,空气湿度一般达到95%,有时甚至高达100%。在这种潮湿天气下制作电缆接头,空气中的潮气容易通过接头进入电缆内部,造成电缆绝缘性能劣化。此外,常见的10kvxlpe电缆采用电缆沟敷设和直埋敷设,电缆的外部运行环境十分恶劣,电缆沟道中常有大量污水淤积,运行中的电缆直接浸泡在污水中,而直埋敷设的电缆直接与潮湿的土壤接触,潮气和水分容易通过外护套破损处侵入电缆内部,造成绝缘劣化,最终引发电缆绝缘故障。

4、因此,电缆及中间接头的受潮缺陷的及时检出对于评估电缆线路的绝缘健康水平,制定针对性检修策略具有十分重要的意义。

5、针对相关技术中的问题,目前尚未提出有效的解决方案。


技术实现思路

1、针对相关技术中的问题,本发明提出一种交联聚乙烯绝缘电力电缆中间接头受潮状态分析方法,以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。

2、为此,本发明采用的具体技术方案如下:

3、一种交联聚乙烯绝缘电力电缆中间接头受潮状态分析方法,该方法包括以下步骤:

4、s1、选取多个交联聚乙烯绝缘电力电缆中间接头作为受潮试验样本;

5、s2、分别将受潮试验样本置于不同受潮场景中进行受潮试验,依次测量每个受潮试验样本的介电谱曲线,并搭建相应的等效电路模型;

6、s3、利用仿真软件对等效电路模型进行仿真,调节电路模型参数,并记录不同电路模型参数下的脉冲波形图像,形成脉冲波形库;

7、s4、在实际中间接头测试端注入脉冲信号,测量与记录实测脉冲波形图像,并与脉冲波形库进行匹配,分析实际中间接头的受潮状态。

8、进一步的,分别将受潮试验样本置于不同受潮场景中进行受潮试验,依次测量每个受潮试验样本的介电谱曲线,并搭建相应的等效电路模型包括以下步骤:

9、s21、在封闭的试验环境中设定不同潮湿环境与不同受潮时长构成的受潮场景,使得每个受潮试验样本均达到各自预设的受潮程度;

10、s22、将受潮程度的数值区间按照升序命名为不同级别的受潮状态;

11、s23、利用频域介电谱技术测量每个受潮试验样本的介电谱曲线;

12、s24、依据交联聚乙烯绝缘电力电缆中间接头的结构特性与介电谱曲线的介电参数构建每个受潮试验样本对应的等效电路模型;

13、s25、提取介电谱曲线中的介电指纹与拟合指纹搭建向量机模型,建立受潮程度与等效电阻r之间的关联关系。

14、进一步的,等效电路模型包括等效电阻r、等效电容c1、等效电容c2、等效电容c3、等效电感l1、等效电感l2、等效电感l3、等效电感l4及波阻抗z;

15、其中,等效电阻r为水与导电硅胶的等效电阻,等效电容c1为交联聚乙烯绝缘电力电缆与纤芯交联聚乙烯绝缘电力电缆的等效电容,电容c2为交联聚乙烯绝缘电力电缆与纤芯交联聚乙烯绝缘电力电缆之间导电硅胶的等效电容,电容c3为与等效电容c1对称的等效电容,等效电感l1与等效电感l2分别中间接头一侧线芯与导电硅胶处的等效电感,等效电感l3与等效电感l4分别中间接头另一侧线芯与导电硅胶处的等效电感。

16、进一步的,提取介电谱曲线中的介电指纹与拟合指纹搭建向量机模型,建立受潮程度与等效电阻之间的关联关系包括以下步骤:

17、s251、提取受潮试验样本对应的介电谱曲线中的介电指纹;

18、s252、利用扩展源数据的拟合分析算法对介电指纹进行扩充,构建用于搭建向量机模型的训练数据集;

19、s253、利用训练数据集对向量机模型进行训练,建立实现受潮程度与等效电阻之间关联预测的向量机模型。

20、进一步的,提取受潮试验样本对应的介电谱曲线中的介电指纹包括以下步骤:

21、s2511、提取介电谱曲线中的 tanδ曲线;

22、s2512、选取 tanδ曲线中高频段四个特征范围内的积分值并提取四组介电指纹,该介电指纹的提取表达式为:

23、;

24、式中, d 1、 d 2、 d 3及 d 4分别表示四组介电指纹; f表示 tanδ曲线;

25、s2513、提取交联聚乙烯绝缘电力电缆中间接头内部的导电硅胶的电导率作为辅助介电指纹,并与四组介电指纹合并为五组介电指纹。

26、进一步的,利用扩展源数据的拟合分析算法对介电指纹进行扩充,构建用于搭建向量机模型的训练数据集包括以下步骤:

27、s2521、将受潮试验样本的介电常数作为自变量 x,将受潮程度数值作为自变量 y,将介电指纹数值分别作为因变量 z i,且 i∈(1,5);

28、s2522、将已知的自变量 x、自变量 y及因变量 z i代入拟合分析模型,利用拟合计算求解拟合模型参数,得到参数确定的拟合分析模型;

29、s2523、将自变量 x与自变量 y的变化步长设定为0.5与0.1,将自变量数组( x, y)代入拟合分析模型,得到扩充的训练数据集。

30、进一步的,将已知的自变量 x、自变量 y及因变量 z i代入拟合分析模型,利用拟合计算求解拟合模型参数,得到参数确定的拟合分析模型包括以下步骤:

31、s25221、构建拟合分析模型的多项式拟合方程,拟合分析模型的多项式拟合方程的表达式为:

32、;

33、式中, β0- β9均表示拟合分析模型的拟合模型参数;

34、s25222、将已知的自变量 x、自变量 y及因变量 z i代入拟合分析模型,利用最小二乘法计算拟合模型参数的数值。

35、进一步的,利用仿真软件对等效电路模型进行仿真,调节电路模型参数,并记录不同电路模型参数下的脉冲波形,形成脉冲波形库包括以下步骤:

36、s31、将等效电路模型输入至仿真软件,将电路内各个元器件的参数调整至受潮场景对应的电路模型参数,再向等效电路模型中注入模拟脉冲信号,在首端测量反射波形得到初始脉冲波形图像;

37、s32、在仿真软件中调整电路模型参数,设定调整周期与参数间隔,依次测量不同电路模型参数下等效电路模型的脉冲波形及其脉冲波形图像,并将所有脉冲波形图像合并形成脉冲波形库。

38、进一步的,在实际中间接头测试端注入脉冲信号,测量与记录实测脉冲波形图像,并与脉冲波形库进行匹配,分析实际中间接头的受潮状态包括以下步骤:

39、s41、对待检测的实际中间接头的位置进行定位,并采用脉冲电流法检测实际中间接头的局放信号,注入脉冲信号后获取实测脉冲波形图像;

40、s42、提取实测脉冲波形图像的特征参数,实现实测脉冲波形图像与脉冲波形库之间的匹配,搜索最优匹配结果;

41、s43、依据最优匹配结果确定实际中间接头对应的介电谱曲线及其电路模型参数,再利用向量机模型预测实际中间接头的受潮程度,最终依据受潮程度数值确定实际中间接头的受潮状态。

42、进一步的,提取实测脉冲波形图像的特征参数,实现实测脉冲波形图像与脉冲波形库之间的匹配,搜索最优匹配结果包括以下步骤:

43、s421、对实测脉冲波形图像进行去噪、滤波及归一化处理;

44、s422、设定固定窗口与相似容限阈值,利用互近似熵算法计算实测脉冲波形图像的互近似熵,体现该实测脉冲波形图像的复杂性与规则性;

45、s423、利用最小距离匹配算法,将实测波形图像的互近似熵值与脉冲波形库中的互近似熵值进行比对,计算波形图像之间的距离得分;

46、s424、按照距离得分对脉冲波形库中的脉冲波形图像进行升序排列,选取距离得分最高的脉冲波形图像作为最优匹配结果。

47、本发明的有益效果为:

48、1、通过设定受潮试验样本,结合等效电路模型进行仿真,建立脉冲波形库,将不同受潮状态下的电缆中间接头的介电谱曲线与脉冲波形关联起来,实现了受潮状态的分析,从而能够有效地检测和分析交联聚乙烯绝缘电力电缆中间接头的受潮状态,通过比对实际测试脉冲波形与库中的波形,可精确识别不同受潮情况,从而提高了电缆绝缘系统的可靠性和安全性,有助于及时采取维护和绝缘修复措施,减少潜在故障风险。

49、2、通过模拟不同受潮程度的场景和测量介电谱曲线,构建交联聚乙烯绝缘电力电缆中间接头不同受潮状态下的等效电路模型,并建立了受潮程度与等效电阻之间的关联关系,可准确模拟不同受潮情况下的电缆中间接头的电性特性,实现更准确的受潮程度预测和绝缘系统状态监测,有助于及时采取维护措施,减少潜在故障风险,提高电力系统的可靠性和安全性。

50、3、通过构建脉冲波形库,允许实际中间接头的脉冲波形与库中的波形进行比对,从而确定其受潮状态,实现了非侵入性的电缆中间接头受潮状态监测,避免了损坏或干扰电缆的需要,提供了一种高度准确的分析方法,可以及时识别受潮情况,减少电缆绝缘系统的潜在故障风险;通过向量机模型,实现了受潮程度的预测和状态划分,有助于及时采取维护措施。

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