1. 方案背景

電力電纜作為輸配電系統(tǒng)的關鍵組成部分，其運行狀態(tài)直接影響電網的可靠性和安全性。局部放電(Partial Discharge, PD)是電纜絕緣劣化的早期征兆，若不及時監(jiān)測和處理，可能導致絕緣擊穿甚至重大故障。傳統(tǒng)離線檢測方式效率低、實時性差，而高頻局部放電在線監(jiān)測系統(tǒng)可實現對電纜運行狀態(tài)的實時監(jiān)控與預警，有效提升電網運維水平。

2. 系統(tǒng)概述

本方案采用高頻電流互感器(HFCT)和超高頻(UHF)傳感器相結合的方式，結合智能分析算法，構建一套高靈敏度、抗干擾能力強的電纜高頻局放在線監(jiān)測系統(tǒng)。系統(tǒng)可實時采集局放信號，并通過大數據分析實現故障預警與定位，適用于高壓電纜、變電站、新能源場站、地鐵供電系統(tǒng)等場景。

3. 系統(tǒng)組成

3.1 監(jiān)測層

HFCT傳感器：耦合電纜接地線中的高頻局放信號(頻段3-30MHz)，適用于中高壓電纜監(jiān)測。

UHF傳感器：檢測300MHz-3GHz頻段的電磁波信號，適用于GIS終端或電纜接頭監(jiān)測。

暫態(tài)地電壓(TEV)傳感器：輔助檢測電纜表面局放信號，提高監(jiān)測可靠性。

3.2 數據采集與傳輸層

數據采集單元(DAQ)：采用高采樣率(≥100MS/s)AD轉換，確保信號完整性。

邊緣計算網關：本地預處理數據，降低云端計算負載，支持4G/5G/WiFi/光纖通信。

電纜高頻局部放電在線監(jiān)測系統(tǒng)技術方案

3.3 數據分析與診斷層

智能算法分析：

模式識別：基于深度學習的局放類型分類(如電暈放電、內部放電)。

趨勢預測：結合歷史數據預測絕緣劣化趨勢。

噪聲抑制：采用小波變換、自適應濾波技術提升信噪比。

云平臺管理：提供可視化監(jiān)測界面，支持PC/移動端遠程訪問。

3.4 預警與運維層

多級報警機制：根據局放強度設定閾值(如輕微、中度、嚴重報警)。

自動生成報告：輸出局放活動統(tǒng)計、風險評估及維護建議。

4. 技術優(yōu)勢

高靈敏度：HFCT+UHF雙模式檢測，局放信號檢出率≥95%。

抗干擾能力強：采用數字濾波和AI降噪技術，適應復雜電磁環(huán)境。

實時性強：數據采集與分析延遲<1s，支持快速響應。

可擴展性：模塊化設計，支持多監(jiān)測點組網，兼容現有SCADA系統(tǒng)。

5. 應用場景

高壓電纜隧道：實時監(jiān)測電纜接頭、終端局放情況。

新能源電站：光伏/風電場集電線路電纜狀態(tài)監(jiān)測。

城市配電網：地下電纜環(huán)網柜、開關柜局放檢測。

軌道交通：地鐵供電電纜絕緣狀態(tài)在線評估。

6. 實施步驟

現場勘察：確定監(jiān)測點(如電纜接頭、接地箱等)。

設備安裝：部署HFCT/UHF傳感器及數據采集單元。

系統(tǒng)調試：校準傳感器靈敏度，優(yōu)化算法參數。

試運行與驗收：連續(xù)監(jiān)測1-3個月，驗證系統(tǒng)穩(wěn)定性。

運維培訓：提供操作手冊及故障處理指南。

7. 預期效益

降低故障率：提前發(fā)現絕緣缺陷，減少非計劃停電。

延長電纜壽命：通過早期干預延緩絕緣老化。

智能運維轉型：從“定期檢修”升級為“狀態(tài)檢修”，降低運維成本。

8. 結論

本方案通過高頻局放在線監(jiān)測技術，實現電纜絕緣狀態(tài)的實時感知與智能診斷，為電力系統(tǒng)安全運行提供可靠保障。未來可結合數字孿生技術，進一步優(yōu)化預測性維護能力。