电缆接头监测与故障预警研究

电缆接头监测与故障预警研究

史海涛

身份证号码：132423198209144915

摘要：电缆接头是电力传输系统中的薄弱环节，其故障会严重威胁电网的安全稳定运行。本文针对电缆接头的常见故障类型和发生机理，研究了基于多源监测数据的接头状态评估和故障预警方法。首先，分析了电缆接头温度场、电场和声学特征，提出了多参数加权的状态综合评估模型，结合异常检测、故障趋势外推等方法实现了接头故障的早期预警。在此基础上，设计了一套智能监测与预警系统，采用边缘计算、云计算等技术，构建了分层系统架构，实现了海量监测数据的高效处理和接头状态的实时分析。研究成果对提高电缆接头的运维水平和电网的可靠性具有重要意义。

关键词：电缆接头；故障预警；状态评估；智能监测

引言：电力电缆是输配电网络中不可或缺的重要设备，其可靠性直接关系到电网的安全稳定运行。然而，电缆线路长期处于恶劣的运行环境中，各种外力作用和绝缘老化会导致电缆及其接头的故障风险不断增加。其中，电缆接头因其结构复杂、生产工艺难以保证一致性等原因，成为了电缆线路中的薄弱部位，其故障率远高于电缆本体。接头故障的发生不仅会导致线路停运，影响供电可靠性，还可能引发火灾、爆炸等二次事故，造成严重的经济损失和社会影响。因此，亟需加强电缆接头状态的在线监测，及时发现和预警潜在的故障隐患，保障电力系统的可靠运行。

一、电缆接头故障机理与征兆特性分析

（一）电缆接头的常见故障类型

电缆接头是电力传输系统中的关键组成部分，其常见故障类型主要包括绝缘失效、过热、机械损伤和电晕放电等。绝缘失效通常由绝缘材料老化、受潮或受到机械应力而引起，导致绝缘电阻下降，甚至出现击穿现象。过热故障多由接触电阻增大、过负荷运行等原因造成，使接头温度异常升高，加速绝缘材料劣化。机械损伤如挤压、震动和拉伸等，会破坏接头结构完整性，引发接触不良或绝缘破坏。电晕放电则在高电场区域产生，促使绝缘性能下降，最终导致闪络事故。这些故障类型往往相互关联，如绝缘受损可诱发放电，放电又会加剧绝缘劣化，形成恶性循环，因此有必要采取有效的预防和诊断措施，及时发现和消除电缆接头的各类缺陷隐患。

（二）电缆接头的故障发生机理

电缆接头故障的发生机理通常起源于材料、结构、工艺和环境等因素的复杂作用。在高电压和大电流的长期作用下，绝缘材料会发生电解质分解、热氧化等现象，引起绝缘性能下降。同时，接头结构中的缺陷，如气隙、杂质和尖端放电等，会在电场作用下逐渐发展，形成"树枝"状放电通道。此外，接头受到的热、机械和环境应力，如温度循环、振动冲击、湿度变化等，会加速绝缘老化和结构损伤的进程。当绝缘强度降至某一临界值，或者缺陷尺寸扩展至临界长度时，就可能发生击穿、闪络等故障，导致接头失效。

（三）电缆接头故障前的征兆特性

电缆接头在发生故障前，往往会表现出一些征兆特性，这些特性包括电学、热学、声学和化学等方面。在电学特性上，故障前接头的绝缘电阻和介质损耗因数通常会出现异常变化，高于正常值。同时，接头处可能会出现局部放电信号，表现为电流脉冲和电磁波的增加。在热学特性方面，接头温度会逐渐升高，热斑面积扩大，红外成像能够捕捉到异常的温度分布。声学特性则表现为超声波信号的增强，频率和幅值高于正常水平[1]。此外，接头故障前还可能伴随化学特性变化，如绝缘材料分解、金属氧化等，产生特征性气体。

二、电缆接头多源状态信息感知方法

（一）接头温度场特征提取

电缆接头的温度场特征提取是基于红外热像技术实现的。通过红外热像仪采集接头表面的温度分布图像，再进行图像预处理，如去噪、增强和分割等，以突出接头区域的温度信息。然后，提取接头温度场的特征参数，如最高温度、平均温度、温度梯度和热斑面积等。同时，还可以分析接头温度随时间的变化趋势，提取温度－时间曲线的特征，如上升率、波动周期等。此外，还可以通过机器学习算法，如支持向量机、决策树等，建立温度场特征与接头状态的映射模型，实现接头温度异常的自动识别和诊断。

（二）接头电场特征提取

电缆接头的电场特征提取主要依托于局部放电测试技术。通过在接头表面或内部安装电场传感器，如高频电流互感器、超高频天线等，可以检测到局部放电产生的电流脉冲和电磁波信号。对采集到的放电信号进行时域和频域分析，提取放电的幅值、相位、频谱等特征参数。同时，还可以计算放电的重复率、平均电荷量等统计特征，反映放电活动的强度和规律性。此外，还可以应用时－频分析方法，如小波变换、希尔伯特-黄变换等，提取放电信号的时频特征，揭示放电发生的时间和频带分布规律。

（三）接头声学特征提取

电缆接头的声学特征提取是基于超声波检测技术实现的。通过在接头表面布置压电传感器阵列，可以采集到局部放电、局部过热等缺陷产生的超声波信号。对采集到的超声波信号进行时域和频域分析，提取声音信号的幅值、持续时间、频率等特征参数。同时，还可以计算超声信号的能量、峰值因数等统计特征，反映声发射事件的强度和密集程度。此外，还可以应用声发射定位算法，如线性定位、平面定位等，结合传感器阵列的几何布置，计算声源的空间位置坐标，实现接头缺陷的精确定位

[2]。

三、电缆接头状态综合评估模型

（一）多源异构监测数据的融合方法

电缆接头状态综合评估中，需要融合温度、电场、声学、环境和负荷等多源异构监测数据。数据融合方法主要包括三个层次：数据层融合、特征层融合和决策层融合。数据层融合是将不同来源的原始数据进行时空对齐、同步和归一化处理，形成统一的数据格式和尺度。特征层融合是提取不同监测量的特征参数，通过特征选择、特征变换等方法，将多域特征映射到同一特征空间，实现特征的降维和优化。

（二）多参数加权的状态综合评估模型

电缆接头状态综合评估需要建立多参数加权模型，合理确定各监测参数的权重，以准确反映不同参数对接头状态的影响程度。首先，通过专家经验、历史数据分析等方法，对各监测参数进行重要性排序和初始权重分配。然后，采用客观赋权方法，如熵权法、变异系数法等，根据参数数据的分散程度和差异性，计算参数的客观权重。在此基础上，结合主观和客观权重，运用组合赋权方法，如综合加权平均法、乘积法等，得到参数的组合权重。最后，运用加权综合评判方法，如加权平均法、加权几何平均法等，将各参数的测量值与相应权重进行加权求和或乘积，得到综合评估指标，量化表征接头的整体健康水平。

四、电缆接头故障预警方法研究

（一）基于异常检测的早期预警方法

基于异常检测的电缆接头早期预警方法利用数据挖掘技术，从海量监测数据中自动识别出接头状态的异常模式和趋势，实现故障的早期预警。常用的异常检测算法包括统计学方法、聚类分析、一类分类等。首先，通过对正常状态下接头监测数据的统计建模，如高斯分布、指数分布等，获得反映正常状态的概率密度函数。然后，计算新采集数据的异常得分，如马氏距离、KL散度等，量化其偏离正常模式的程度。当异常得分超过预设阈值时，即判定为潜在的异常状态。同时，采用滑动窗口技术，动态更新数据统计模型，适应接头状态的渐变趋势[3]。此外，还可以融合专家知识，建立基于规则的异常模式库，进一步提高异常检测的准确性和可解释性。

（二）基于故障趋势外推的预警方法

基于故障趋势外推的电缆接头预警方法利用数据驱动建模，从历史监测数据中提取接头状态演变的趋势规律，实现故障的前瞻性预警。常用的趋势外推模型包括时间序列分析、灰色预测、支持向量回归等。首先，对接头的关键监测指标进行时间序列建模，如ARIMA、LSTM等，刻画指标的动态变化过程。然后，利用模型对未来时间窗口内的指标值进行多步向前预测，得到接头状态的演变趋势。同时，结合专家经验，设定预警阈值，当预测指标值超出阈值范围时，即发出故障预警信号。在预测过程中，采用滚动更新机制，持续学习最新的监测数据，动态修正预测模型，提高预警的自适应性。此外，还可以引入误差补偿和置信度估计，量化预警结果的不确定性。

五、智能监测与预警系统设计

（一）系统总体架构设计

基于多模态数据融合的电缆接头预警方法综合利用温度、电场、声学等多源监测数据，通过数据层、特征层和决策层的多级融合，构建全面、准确的故障预警模型。在数据层融合中，采用时空对齐、数据同步等技术，实现不同模态数据的匹配和关联。在特征层融合中，运用特征选择、特征变换等方法，提取多模态数据的互补和冗余特征，降低特征维度。在决策层融合中，运用贝叶斯推断、D-S证据理论等方法，建立概率化的融合决策模型，综合判断接头的故障风险。同时，引入增量学习机制，持续融合新的监测数据，动态更新预警模型。此外，还可以融入物理机理知识，构建灰箱预警模型，提高预警结果的可解释性。

（二）物联网感知终端设计

电缆接头智能监测与预警系统采用分层架构设计，主要包括数据采集层、数据传输层、数据处理层和应用服务层。数据采集层由各类传感器和数据采集终端组成，实现温度、电场、声学、环境等多源监测数据的实时采集。数据传输层基于工业以太网、无线通信等技术，构建可靠、高效的数据传输通道，将采集数据传输至数据处理中心。数据处理层采用云计算、边缘计算等技术，对海量监测数据进行清洗、存储和挖掘分析，提取接头状态特征，实现故障诊断与预警[4]。应用服务层基于Web、移动终端等，为用户提供数据可视化、健康评估、预警推送等服务，支持智能决策。

（三）智能监测与预警平台设计

电缆接头智能监测与预警平台是系统的核心组成部分，负责汇聚和分析多源监测数据，实现接头状态的综合评估和故障预警。平台采用微服务架构设计，由数据管理、算法引擎、业务逻辑、可视化展示等多个服务模块组成。数据管理模块基于分布式数据库和大数据处理框架，实现海量监测数据的高效存储、检索和管理。算法引擎模块集成了机器学习、深度学习等智能算法模型，支持数据挖掘、特征融合、状态评估、趋势预测等分析任务。业务逻辑模块封装了领域知识和专家经验，构建了基于规则的诊断推理和预警决策模型。可视化展示模块采用Web技术和GIS组件，提供直观、交互式的数据展示和分析界面，支持多维度、多粒度的数据挖掘。各服务模块之间通过RESTful API进行解耦合，保证平台的灵活性和可扩展性。智能监测与预警平台的设计融合了大数据、人工智能等新兴技术，为接头全生命周期管理提供了强大的数据支撑和智能分析能力。

结语：

本文针对电缆接头故障问题，开展了多源监测信息融合、状态评估和故障预警方法的研究。提出了温度场、电场和声学特征提取方法，构建了多参数加权的状态综合评估模型，结合机器学习算法实现了接头故障的异常检测和趋势预警。设计了基于边缘计算的智能监测与预警系统架构，实现了海量监测数据的高效处理和接头状态的实时分析。后续还需完善数据融合机制，优化预警算法性能，拓展故障诊断知识库，推动在线监测系统的工程应用，建立接头全生命周期健康档案，提升配电网智能化运维水平。

参考文献：

[1]叶漳桂.10 kV电缆接头监测与故障预警研究[J].机电技术,2022(04):69-71.

[2]梁洪源.基于红外与可见光图像融合的电缆接头故障监测与预警技术研究[D].中国矿业大学,2023.

[3]王立军,王勇,李懿.城区电缆接头故障在线监测与预警系统[J].中国电业(技术版)，2013(01):18-21.

[4]朱晓华，王一.输电电缆在线监测及故障预警技术的研究和应用[C]//江苏省电机工程学会城市供用电专业委员会.2012年江苏省城市供用电专业学术年会论文集.[出版者不详],2012:5.

[5]杜长军.城区电力电缆接头故障在线监测与预警系统[D].东北电力大学,2009.