淺談基于數學形態學的電力電纜故障測距方法

毛俊君

（國網南平供電公司　福建　南平　353000）

淺談基于數學形態學的電力電纜故障測距方法

毛俊君

（國網南平供電公司福建南平353000）

當電力電纜運行過程中發生故障時，需及時迅速準確地找出故障位置，否則將給電力企業及用戶帶來巨大損失。文中在傳統的行波測距法的基礎上，將多分辨形態梯度技術（MMG）和軟閾值技術相結合，提出了基于數學形態學的信號處理方法，通過MATLAB等仿真試驗分析，并與傳統的小波分析法進行對比，該方法更好的實現了噪聲背景下擾動突變量的提取，具有良好的定位精度和檢測實時性。驗證了該方法的在電力電纜故障檢測實際應用中的可行性。

電力電纜；故障測距；形態學；多分辨形態梯度

1　課題背景

1.1目前電力電纜被越來越廣泛地應用于城市電網的建設，隨著電力電纜長時間運行，絕緣老化或變質、過熱、機械類損傷、電纜護層的腐蝕、絕緣部分受潮、電壓過大等原因，導致電力電纜發生故障，給電力企業帶來不可估量的損失，由于電力電纜多埋在地底及隱蔽位置，發生故障時候不容易發現明顯故障點，因此如何快速準確、又能不停電的低成本方式查找出電纜的故障位置是當前急需解決的問題。

1.2電力電纜故障的分類

（1）開路故障：電力電纜斷線類故障稱為開路故障。

（2）低阻故障：通過該電纜的特性阻抗分析，電纜故障點的絕緣電阻下降至該電纜的特性阻抗值，甚至直流電阻為零的故障均稱為低阻故障或為短路故障。

（3）高阻故障：當故障點的直流電阻大于該電纜的特性阻抗的故障均稱為高阻故障，可分為泄露故障和閃絡性故障。

1.3當前電力電纜的故障測距研究情況

（1）離線測距方法：需對故障線路進行停電，通過行波等方法進行現場測試的故障測距方法，該方法缺點：難以對整個網絡進行系統的分析，且需相應配網停電方能查找故障點，從而造成電量損失，影響配網可靠性及電力客戶優質服務質量等。

（2）在線測距方法：基于數學形態的在線測距。

與傳統的方法不同，數學形態學（MM）是近年來發展起來的一種有代表性的非線性圖像處理和分析理論，是從集合的角度來分析圖像。利用故障行波信號來進行故障測距，原理上同小波變換是一致的，其主要測距原理是由故障行波波頭到達時間來判斷故障距離。

采用的數學形態學來處理故障行波信號的算法，比小波變換來的更加簡單直觀，數學形態學在對故障行波噪聲有效濾波和對信號奇異點方面的判斷上具有更加準確的特點。

1.4本文研究的內容

對基于數學形態學的電力電纜在線故障測距方法進行了深入研究，對數學形態學運用的可行性和有效性進行了初步的研究和探討，并且重點著眼于數學形態學在高壓電纜在線故障測距中的實際應用，本文通過理論計算和采用基于MATLAB仿真實驗的波形分析兩個角度來驗證數學形態學方法的可行性。

2　采用的關鍵技術

2.1含噪聲信號的形態濾波

（1）我們要進行濾波，為減小在采樣數據產生的誤差，選取從原始信號進行濾波，從而有效地篩選出精度高、誤差小的特征信號，準確的從故障波形中提取行波信號中的特征信號，實現在線測距裝置的啟動可靠性

（2）在選擇算法的時候，首先要考慮算法的精度和速度，算法的精度則與采樣點數的計算量和實際模擬濾波器的誤差都有關，算法的速度包括運算工作量及采樣的點數，二者呈彼消我長形態。即當保證算法的速度，就必然減少采樣點數和計算量；精度要高，則要增加采樣點數和計算量，最好還要配合數字濾波器同時工作。另一方面要考慮算法本身要求的經過濾波后的影響。

電力信號監測中常出現的幾種干擾為諧波干擾、電壓波動干擾、瞬時脈沖干擾、暫態振蕩干擾。瞬時脈沖干擾的情況（正負脈沖和脈沖群疊加在波頭），以及電力系統中白噪聲疊加到仿真得到的故障行波信號上，目的是驗證形態學濾波算法的有效性。

2.2基于數學形態學的行波測距方法

步驟一：對原始信號進行消噪處理，采用形態學的多尺度形態濾波法。

步驟二：對消噪的信號進行多分辨形態梯度變換。

步驟三：結合軟閥值設計算法。

步驟四：根據MMG系數局部模極大值判斷故障位置。

3　應用研究

圖1　電力電纜行波仿真實驗圖

3.1電力電纜故障測距仿真實驗

設仿真實驗線路全長為10km，通過在故障位置30%、50%、80%三個具有代表性的位置，對故障行波進行仿真分析：

（1）當故障位置為30%處，圖2是故障接地電流、經過多分辨形態梯度技術及軟閥值濾波的結果、將故障電流經過5層db3小波變換的結果信號分析圖。

圖2　故障位置為30%處信號分析圖

其中：d5是基頻信號，d4-d1是相應的高頻信號。

（2）故障發生在50%處，圖3是故障接地電流、經過多分辨形態梯度技術及軟閥值濾波的結果、將故障電流經過5層db3小波變換的結果信號分析圖。

圖3　故障發生在50%處信號分析圖

其中：d5是基頻信號，d4-d1是相應的高頻信號。

（3）故障發生在80%處，圖4故障接地電流、經過多分辨形態梯度技術及軟閥值濾波的結果、將故障電流經過5層db3小波變換的結果信號分析圖。

圖4　故障發生在80%處信號分析圖

其中：d5是基頻信號，d4-d1是相應的高頻信號。

3.2信號處理

將MATLAB中已處理的故障信號數據進行局部放大故障波形如圖5所示，并進行進一步放大，并標注了各奇異點出現的時間。

圖5　故障信號處理

電纜中行波的波速度可表示為：

式中：V0——光的傳播速度，V0=3×108m/s；

μ——電纜芯線周圍介質的相對導磁系數；

ε——電纜芯線周圍截止的相對介電系數。

測量后可得出油浸紙絕緣電纜F=160m/μs，塑料電纜V= 170～200m/μs，橡膠電纜K=220m/μs。

3.3通過仿真，線路全長10km，定位結果距離和誤差情況如表1所示。

表1　

通過上述數據可看出：故障距離越大，所計算的測距精度越高。主要是因為故障距離小的時候，故障行波在故障點與接地點間往返一次的時間較短，各個模量疊加以及干擾信號在一起，對分辨產生一定誤差。然后通過驗證小波測距同形態學的定位誤差來看，其采用形態學效果略好于前者。

4　電力電纜故障測距系統設計

電力電纜故障測距硬件系統設計：

圖6　系統設計圖

其主要工作原理為：

（1）當電力電纜發生故障時候，裝置產生發送行波信號?，F場由LPC2142處理器生成一個寬度小于1s的矩形脈沖信號，信號通過調理電路進行處理，發送至電纜。

（2）接收調理信號過程。脈沖信號傳輸的時候在阻抗不匹配（電纜分接頭或故障點終端等）的地方將會形成反射或折射現象。測量端必須對接收信號進行調理，中間采用快速緩存器也是必要的中間設備。其目的為解決微處理器和高速模數采樣速度不能同步及接收到的返回信號在模數采樣芯片的模擬電壓輸入量的范圍之內。

（3）處理儲存故障信號。采樣信號被接收之后存儲在LPC2142的內部存儲器中。確保了采樣信號的有效性，再經過串口通訊上傳到系統主機中處理計算。然后通過計算結果判定故障距離。

5　結論

本文通過分析電力電纜的應用情況、電力電纜的類型及線路特點、電力電纜故障的類型和原因、電力電纜故障測距的研究現狀，闡述了數學形態學的基本原理和算法，提出了基于形態學方法的電力電纜故障行波測距方法。

通過分析數學形態學在電力電纜故障行波測距中的波形，可以看出形態學具有很好的濾波效果，且由于小波變換，能夠準確地對故障行波中的奇異點進行檢測，即得到故障測距，該分析的方法有點是基于極值比較和簡單的加減法，從硬件實現的角度來看比較方便同時形態學將小波分解系數有時會大大衰減或出現相位偏移的問題得到有效解決，在電力電纜故障在線測距的實際應用中具有相對較高的精度，為在電力電纜配網工程上提供了更便于使用的故障測距方法。

TM75

A

1673-0038（2015）43-0182-03

2015-10-1