電力電纜接頭的溫度監測與預警研究

田成鳳

(天津濱海供電公司，天津300450)

0 引言

電力電纜作為電力系統中能量傳輸的關鍵設備之一，其運行狀況對電力系統運行的安全可靠性有重大影響。而了解電纜的故障原因則有利于我們采用合理而有效的監測手段及預防措施以保證電纜運行的安全性。一般電纜故障主要有三種情況:外力損壞、接頭故障以及電纜本身質量問題。其中因外力損壞和電纜本身質量問題導致故障的概率較低，而電纜接頭故障卻占電纜運行故障的90%以上。因此研究電纜接頭對于減少系統故障、提高運行可靠性很有必要［1-2］。

1 電纜接頭溫度監測

電纜接頭是電纜線路中最薄弱的環節，是電纜故障的多發點。當接觸電阻過大或出現過負荷時，就會引起接頭溫度過高［3］，造成電纜接頭處絕緣老化或崩燒等故障，嚴重地影響整個供電系統的安全，造成巨大的經濟損失。而實時掌握電纜接頭運行狀態，并根據當前運行參數預測未來的運行狀況對于及早地發現潛在隱患，減少故障次數，提高維護人員的工作效率有重要作用［4-6］。因此，本文提出了基于光纖光柵傳感器的電纜接頭溫度監測方法，并利用預測方法達到溫度預警的目的。

1.1 溫度傳感器元件

電力電纜接頭的溫度是反映電力電纜運行狀態的重要參數，利用溫度傳感器測量電纜的溫度經歷了一個發展變化的過程，使得溫度測量精度越來越高。目前常用的溫度傳感元件主要有紅外傳感器、熱電偶、熱敏電阻、半導體PN結、溫控晶閘管和集成電路型溫度傳感器等。紅外傳感具有安全性能好，不需接觸測量的優勢，但是因其結構復雜、抗干擾能力差，對環境要求高，所以不宜選用;熱電偶則不適應電纜接頭分布面很廣的實際情況，且傳輸距離也有限制;熱敏電阻在應用時布線復雜，本身易受損壞，抗干擾的能力也較差;半導體PN結型和溫控晶閘管型傳感器也存在問題，均不適用于電纜頭溫度的檢測;集成電路型的電流輸出型測溫元件適合于遠距離傳輸，抗干擾能力較強。目前盛行的分布式光纖［7］溫度傳感器用于地下電力電纜表面溫度檢測時，具有檢測距離長、定位精度高等特點，但其由于受到自身技術特點的限制，不能實現對接頭溫度的精確監測。

鑒于以上不足，本監測系統將采用具有獨特優勢的光纖光柵傳感器來測量電纜接頭溫度，充分利用其測溫精度高，可同時多點測量，測溫范圍大，傳輸距離長，抗干擾能力強等特性。由于光纖光柵傳感技術適應于各種惡劣環境下的溫度監測，目前已開始應用于電力行業各主要設備關鍵點，解決了以往測溫技術無法解決的問題。

1.2 光纖光柵測溫系統工作原理

光纖光柵是利用光敏特性，通過光波的變化反應溫度變化的。光纖光柵測溫系統［8-9］開始工作時，首先由控制信號觸發寬帶激光光源，發出一個寬帶光譜，光信號傳送到各個光纖光柵溫度傳感器上，各個傳感器反射回具有自身特性的窄帶光譜。各反射的窄帶光譜再由傳導光纖送回光纖探測部分，再經解調系統進行轉換，放大以及A/D轉換電路處理后，送到計算機處理數據，進而得出被檢測設備的溫度情況。測溫原理如圖1所示。

圖1 光纖光柵測溫原理

1.3 測溫系統總體結構

由于長電纜接頭分布范圍大，長距離傳輸時，數量多，因此，本系統利用了光纖光柵的波分復用技術，實現多點的分布實時測量。為達到溫度的實時監測目的，要將一系列傳感器預先埋入接頭內部，以對接頭溫度進行監測，監測系統結構設計如圖2。

圖2 電纜接頭測溫系統總體結構

光纖光柵傳感器實時采集多個接頭的溫度數據，溫度數據通過通信接口最后傳至集中監測中心，經過后臺處理后實時顯示、打印、記錄各接頭溫度值。通過分析實時數據可判斷系統當前運行狀態。

2 電纜接頭的溫度預警

利用監測的歷史數據，預測未來電纜接頭溫度的變化，可以及早發現故障隱患，發出報警，讓工作人員及時采取相應措施，從而有效避免不安全因素的進一步擴大，達到故障預警的目的。而選用適當的預測方法能夠正確反應溫度變化的趨勢。

2.1 預測方法

目前工程中常用的預測方法［10］有許多種，如回歸分析預測法、時間序列預測法、自適應預測技術以及灰色理論預測法等，近年來興起的人工神經網絡也越來越得到關注。

(1)回歸模型預測技術根據隨機變量和可控變量的個數建立一元線性回歸直線或多元線性回歸模型，對于較復雜的多元線性回歸可采用最小二乘法求得回歸方程系數，是一種基本的負荷預測方法。

(2)自適應系數預測法是一種趨勢外推的預測方法，其特點在于權系數(或稱平滑系數)隨情況的變化而變化，通過不斷修正權系數以達到更好的預測效果。

(3)時間序列預測法就是利用可以體現某一個隨機過程的時間序列建立一個合適的數學模型來描述該隨機過程的方法，有兩種建立方法，一種是數據間滿足線性關系的傳統建模及預測方法，如自回歸(AR)，滑動均值(MA)，另一種是數據間成非線性關系的非線性建模方法。

(4)灰色預測法通過原始數據的整理來尋找數的規律，通常采用累加生成的建模方法，即對累加生成后的數據進行指數曲線擬合，再通過累減還原后進行數據預測。

(5)人工神經網絡預測法是近幾年興起的一種新的預測方法，通過對歷史數據的分析，能夠“模擬”并“記憶”輸入變量和輸出變量之間的任何復雜的“函數”關系，處理各種模糊的、非線性的含存“噪聲”的數據，并通過“聯想”來實現預測。

2.2 接頭溫度預測算法

通過長期觀察發現，電纜接頭在正常運行時溫度變化較為穩定，到產生故障的過程也是溫度逐漸變化的過程。通過對各種預測方法的分析并結合電纜接頭溫度的特點，本文提出了一階自適應和二階自適應優選組合預測技術進行溫度預測。正確地預測溫度變化趨勢，則有利于報警時間的提前。

2.2.1 一階自適應系數預測算法

假定采集到的T期歷史數據x1，x2，…xΤ具有水平趨勢，從歷史數據出發，則可利用一階自適應系數預測算法求得內插值及預測值，，…。該算法的思想是:新預測值通過調整前期預測值得到，而調整項則取決于新數據與前期預測值之差。

預測公式可寫為

取一常數β(0＜β＜1)，本系統取0.2，對t時刻以前的預測誤差eΚ(Κ=1，2，…，t)做指數加權平均，即

這是關于Et的遞推公式。再令

同樣有

Mt=β|et|+(1－β)Mt－1，取αt=|Et|/Mt即可。

2.2.2 二階自適應系數預測算法

二階自適應系數法是一種線性趨勢預測技術，假定采集到的T期歷史數據x1，x2，…，xΤ，預測值由得出，即在每個t時刻，由動態預測公式定出t+1時刻的預測值，所以關鍵是求出和。當t＞T時，預測值由直線1，2，…)計算。二階自適應系數預測中的權系數α也是隨情況的變化不斷修正的。以下給出其預測算法:

(2)計算自適應系數αt，與一階自適應系數預測法求解相同。

(3)采用式(6)作出預測

2.2.3 優選組合預測技術

一階自適應系數預測法是在一次平滑的基礎上實現的，對水平趨勢預測效果較好;而二階自適應則是在二次平滑的基礎上實現的，對線性趨勢預測效果較好。兩種方法都是簡單而有效的趨勢外推預測技術。通過分析電纜接頭溫度在正常和異常狀況下的溫度變化趨勢，本文提出利用兩種系數預測方法所得的預測結果，選取適當的權重進行加權平均的組合預測技術，意在實現不同狀況下的溫度預測曲線的正確性。

對于優選組合技術來說，關鍵是如何選取適當的權值。設f1、f2是兩個關于預測對象f的無偏預測值，fc是加權平均的組合預測值。預測誤差方差為σ11、σ22，協方差為σ12，w1、w2是相應的權系數，且滿足w1+w2=1，有

求得兩預測方法的組合預測權系數分別為

可以證明預測值越可靠，該方法所占的權值越大。

3 應用實例

本文結合天津濱海供電公司的地下電纜接頭運行情況，利用電纜接頭的歷史數據預測短期內的溫度數值。仿真采用兩個電纜接頭的數據，分別進行溫度平穩期和溫度上升期的溫度預警。電纜接頭1選取2008年10月17日，00:00—11:00的溫度為歷史數據，預測未來12小時的溫度值，由于電纜溫度變化較慢，因此采樣數據為每小時一次。圖3為分別利用一階自適應、二階自適應和一、二階自適應優選組合三種預測方法對電纜接頭1的預測溫度曲線。

圖3 電纜接頭1的溫度預測曲線

對預測值和實際測得值進行誤差分析比較，三種方法預測誤差如表1所示。

表1 電纜接頭1的溫度預測誤差

通過數據和圖表顯示，這一時間段內接頭處于正常狀態，溫度較為平穩。采用二階自適應方法預測有上升趨勢，誤差較大，而優選組合預測數據的相對誤差均小于0.05，滿足預測誤差要求。從圖3中看出，優選組合的溫度預測曲線與一階自適應的非常接近，這是因為在正常情況下，溫度變化趨勢較為平穩，權重系數w1達到了0.955，即一階自適應方法在優選組合中起到了決定作用。

電纜接頭2的溫度測量數據以2008年10月17日21:00至10月18日11:00為歷史數據，預測未來的五個時間點，采樣數據為每兩小時一次。圖4為電纜接頭2的預測溫度曲線，可以發現溫度有上升的趨勢，如果繼續發展下去可能會達到預警溫度，發出報警。表2為電纜接頭2的預測誤差情況，可知采用優選組合預測方法均滿足誤差小于0.05的要求，由于二階自適應所占權重很大，因此優選組合與二階自適應溫度預測曲線較為接近。

圖4 電纜接頭2的溫度預測曲線

表2 電纜接頭2的溫度預測誤差

由實例分析可以得出，采用優選組合預測技術能很好地預測電纜接頭的溫度變化趨勢。通過對單個方法權重系數的分配可適應不同情況下的預測需要。雖然有時和某單個預測方法差距很小，但對各種運行情況卻是一種穩妥的預測方法。

4 結束語

本文在分析傳統溫度傳感器的基礎上，利用光纖光柵傳感器來監測電力電纜接頭的溫度，克服了目前電纜接頭溫度監測難的問題，提出了優選組合預測算法預測電纜接頭溫度變化趨勢。運用溫度預測技術及早對可能出現溫度過高的電纜異常接頭給出報警提示，從而實現對故障的預警功能，便于維護人員提前采取措施。另外，監測系統記錄保存的電纜接頭運行溫度的歷史信息，對電纜工作狀態分析和生命周期分析也具有重要的參考價值。

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