一种基于温声混合法的环网柜电缆接头故障检测方法技术

技术编号:33802858 阅读:21 留言:0更新日期:2022-06-16 10:08
本发明专利技术公开了一种基于温声混合法的环网柜电缆接头故障检测方法,一种基于温声混合法的环网柜电缆接头故障检测方法,通过采集电缆头与标准套管配合处的温升及放电声波信息来间接获得电缆接头局部放电信息,建立故障模型,对温度和声波信号进行处理并与故障模型进行对比,最后信号加密传输到云服务器,准确可靠地获得电缆接头故障信息,对提高供电安全具有重要的意义。有重要的意义。

【技术实现步骤摘要】
一种基于温声混合法的环网柜电缆接头故障检测方法


[0001]本专利技术属于电缆接头检测领域,具体涉及一种基于温声混合法的环网柜电缆接头故障检测方法。

技术介绍

[0002]环网充气开关柜的输出电缆一般采用绝缘套管和肘型插头等电缆附件连接而成,据电力行业的权威数据分析,全充气全绝缘的开关柜,90%的故障是在进出线电缆连接处出的问题,大多是由于现场人员没有严格按照电缆的操作规范工作,造成安装处接触不可靠。安装好的电缆无法检测安装的可靠性,运行时,由于接触电阻过大,引起连接点的导电体发热,接触部分温升超出国家规定的允许范围,使得电缆终端的绝缘老化,破坏了绝缘能力,造成单相接地故障或相间短路的事故,仅2019年一季度上海市电力公司就发生四十余起电缆桩头烧毁事故,江苏宜兴供电公司、金坛供电公司等地也发生二十余起电缆头烧毁事故,福建厦门也发生多起电缆桩头烧毁事故发生,提前预判电缆桩头故障,及早发现故障隐患,保障供电安全已势在必行,目前存在的主要问题是:目前对于电缆桩头烧毁的主要原因大家普遍认为是由于电缆附件内部连接出现问题,引起接触电阻电阻增加,导致电缆桩头发热烧毁事故,当前的做法是试图通过测量电缆附件表面温度来反应电缆接头连接不良引起的温升故障。
[0003]例如,一种在中国专利文献上公开的“电缆接头的故障诊断方法及装置”,其公告号为“CN105301427B”,本专利技术的实施例提供了一种电缆接头的故障诊断方法及装置。所述电缆接头的故障诊断方法包括:获取至少两根电缆接头处各自监测点的第一温度,以及所述至少两根电缆接头所处环境的第二温度;根据获取到的第一温度和第二温度,计算每根所述电缆接头处监测点相对于所述环境的温升数据;根据所述温升数据判断每根所述电缆接头是否发生故障。通过本专利技术的电缆接头的故障诊断方法及装置,能够实现对电缆接头的故障监测,避免了因电缆接头故障带来的安全隐患,同时对温度传感器的精度要求较低,从而降低了成本。但并未涉及到对于电缆接头放电声波的检测和分析。

技术实现思路

[0004]本专利技术是为解决了传统仅依靠测量电缆接头表面温升方式判断电缆接头故障,存在误判、漏判等问题,提供一种基于温声混合法的环网柜电缆接头故障检测方法,通过采集电缆头与标准套管配合处的温升及放电声波信息来间接获得电缆接头局部放电信息,建立故障模型,对温度和声波信号进行处理并与故障模型进行对比,最后信号加密传输到云服务器,准确可靠地获得电缆接头故障信息,对提高供电安全具有重要的意义。
[0005]为了实现上述目的,本专利技术采用以下技术方案:一种基于温声混合法的环网柜电缆接头故障检测方法,其特征是,包括以下步骤:S1,建立深度学习的环网柜电缆接头故障检测模型并训练;S2,采集模块采集环网柜电缆接头处的温度和声波信号;
S3,接收装置接收到温度和声波信号,经过预处理后得到新的信号并与环网柜电缆接头故障检测模型进行对比;S4,新的信号与存储单元中的电缆接头故障检测模型比对成功后,接收装置自动报警,并生成故障类型;S5,对比后出现故障的信号和故障类型全部加密传输给云服务器中进行备份;在利用安装在环网柜电缆接头集成式温升传感器和声波传感器检测采集到温度和声波信号后,信号通过无线射频技术传输到接收装置,建立的环网柜电缆接头故障检测模型构建完成后导入大量环网柜电缆接头正常以及故障时的温度和声波信息,并且以外部环境温度信息作为参考,深度学习,不断完善模型,在采集到的温度和声波信号传输到接收装置的存储单元,声波信号进行滤波后与温度信号进行卷积处理得到新的信号,新的信号通过除杂滤波后与环网柜电缆接头故障检测模型进行对比并且生成故障类型,故障信号和故障类型同时导出并且故障信号加密传输到云服务器中备份,这种方法解决了传统仅依靠测量电缆接头表面温升方式判断电缆接头故障的问题,准确可靠地获得电缆接头故障信息,防止误判、漏判。
[0006]作为优选,所述步骤S1包括以下步骤:S11,分别采集环网柜电缆接头与标准套管配合时的正常工作温度信息和声波信息、环网柜电缆接头出现烧毁和故障时的工作温度信息和声波信息、外部环境温度信息;S12,对采集到的温度和声波信号进行卷积处理,并提取温度和声波信号的基本特征;S13,训练神经网络,提取训练特征,生成训练样本;S14,基于训练样本,采用深度学习方式建立故障检测模型。
[0007]作为优选,所述步骤S3包括以下步骤:S31,温度和声波信号储存到存储单元;S32,将声波信号进行滤波后与温度信号进行卷积处理得到新的信号;S33,新的信号通过除杂滤波后与电缆接头故障检测模型进行对比。
[0008]作为优选,所述步骤S4包括以下步骤:S41,将新的信号对比的数据转换成波形信号;S42,建立直角坐标系,将新的信号波形与环网柜电缆接头故障检测模型的模拟波形进行拟合,进行初步判断,若相关拟合位置信息误差在5%内,则进行下一步,若相关拟合位置信息误差在5%以上,则判定环网柜电缆接头无故障;S43,精确对需要对比数据的幅度、相位、频率,当误差大小在
±
0.5%以内则判定数据拟合比对成功,即环网柜电缆接头出现故障。
[0009]作为优选,所述步骤S5中,对比后出现故障的信号传输到云服务器采用加密方式,将对比后出现故障的信号通过数模转换为二进制的信号,并在信号中随机插入规则字典中的加密码,随机方式为根据信号中二进制数1的个数,若二进制1的数量小于或等于5个,则在每个二进制数1后一位插入加密码,若二进制1的数量大于5个,则在每个二进制数1前一位插入加密码。
[0010]作为优选,所述规则字典的加密码为四位时间戳和判断码的变换组合,首先选择二进制时间戳的前二位和后二位,所得四位二进制数重新排列选择实际最大的数值为此四
位二进制数,若所述四位二进制数转化为十进制为偶数,则判断码取1,判断码插入到四位二进制数的末位之后,若为奇数,则判断码为0,判断码插入到四位二进制数的首位之前。
[0011]作为优选,所述采集到的温度和声波信号进行卷积处理得到新的信号,建立新的信号和故障类型之间的映射关系,作为训练样本。
[0012]作为优选,所述第一等级故障类型分为温度过高、局部放电过大和温度过高同时局部放电过大三种情况,第二等级分类依据温度大小和声波信息大小区间来具体分类。
[0013]作为优选,所述采集模块包括若干个集成式温升传感器和声波传感器,若干个集成式温升传感器和声波传感器采用表带式安装在电缆接头上,若干个集成式温升传感器分别检测电缆接头和环境温度,所述声波传感器检测电缆接头连接处局部放电声波信号。
[0014]作为优选,所述接收装置包括存储单元,所述存储单元中设有环网柜电缆接头故障检测模型,所述接收装置与采集模块之间通过无线射频技术传输数据信号,所述云服务器连接有若干个接收装置以及采集模块,云服务器端对故障信号进行解密后进行分类筛选并且按故障类型模块化储存。
[0015]因此,本专利技术具有如下的有益效果:1、提出了一种基于温度和声波混合法的环网柜电缆接头故障检测方法,实现本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于温声混合法的环网柜电缆接头故障检测方法,其特征是,包括以下步骤:S1,建立深度学习的环网柜电缆接头故障检测模型并训练;S2,采集模块采集环网柜电缆接头处的温度和声波信号;S3,接收装置接收到温度和声波信号,经过预处理后得到新的信号并与环网柜电缆接头故障检测模型进行对比;S4,新的信号与存储单元中的电缆接头故障检测模型比对成功后,接收装置自动报警,并生成故障类型;S5,对比后出现故障的信号和故障类型全部加密传输给云服务器中进行备份。2.根据权利要求1所述的一种基于温声混合法的环网柜电缆接头故障检测方法,其特征是,所述步骤S1包括以下步骤:S11,分别采集环网柜电缆接头与标准套管配合时的正常工作温度信息和声波信息、环网柜电缆接头出现烧毁和故障时的工作温度信息和声波信息、外部环境温度信息;S12,对采集到的温度和声波信号进行卷积处理,并提取温度和声波信号的基本特征;S13,训练神经网络,提取训练特征,生成训练样本;S14,基于训练样本,采用深度学习方式建立故障检测模型。3.根据权利要求1所述的一种基于温声混合法的环网柜电缆接头故障检测方法,其特征是,所述步骤S3包括以下步骤:S31,温度和声波信号储存到存储单元;S32,将声波信号进行滤波后与温度信号进行卷积处理得到新的信号;S33,新的信号通过除杂滤波后与电缆接头故障检测模型进行对比。4.根据权利要求1所述的一种基于温声混合法的环网柜电缆接头故障检测方法,其特征是,其特征是,所述步骤S4包括以下步骤:S41,将新的信号对比的数据转换成波形信号;S42,建立直角坐标系,将新的信号波形与环网柜电缆接头故障检测模型的模拟波形进行拟合,进行初步判断,若相关拟合位置信息误差在5%内,则进行下一步,若相关拟合位置信息误差在5%以上,则判定环网柜电缆接头无故障;S43,精确对需要对比数据的幅度、相位、频率,当误差大小在
±
0.5%以内则判定数据拟合比对成功,即环网柜电缆接头出现故障。5.根据权利要求1所述的一种基于温声混合法的环网柜电缆接头故障检测方法,其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员:汪泽州毛琳明张睿陈刚姚宝明鲍建飞张泰山储建新陈芳谢益峰杨春环陈宁宁刘群赵燕波邓亮舒能文胡松松刘海林潘炫霖陆萍陆建琴雷健新李豹孙豪豪胡燕伟郑涛董子奕李伟高原方李明董海蔡群峰孙帅张依辰操晨润张建荣刘斌王晨波
申请(专利权)人:国网浙江省电力有限公司海盐县供电公司
类型:发明
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