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電力電纜故障診斷技術在智能電網中的應用

2020-10-14 10:09:39周川皓
名城繪 2020年5期
關鍵詞:智能電網故障診斷

周川皓

摘要:目前我國經濟快速發展,社會正在朝著現代化、智能化方向發展,社會用電量日益增加,對電力能源的需求不斷提升。在這樣的環境下,電網的安全、質量及智能化要求也越來越高。在電網中連接各種電氣設備、傳輸和分配電能的電力電纜,安全性能不斷提高,維護工作量大大減少,可靠性高,有利于提高電網安全運行水平,在電網中已經得到越來越廣泛的應用。隨著電力電纜使用數量的日益增加,電力電纜所產生的故障在電網故障中也占了一定的份額。智能電網對電纜故障也提出了更高的要求,如何快速、準確地確定故障點位置和判斷出故障類型,智能電網如何準確切斷故障點,迅速恢復供電,電力電纜智能故障定位已成為電纜運行中十分關鍵的技術。

關鍵詞:電力電纜;智能電網;故障診斷

一、線路老化分析

常見的輸電線主要由絕緣層、導體層以及保護層3個部分組成。對于長時間運行的電力電纜,往往其保護層以及絕緣層會發生老化或者損壞。一般情況下,充油電纜的本體、接頭與終端部分的絕緣紙往往浸潤在絕緣油中,不易發生老化情況。而當電纜出現形變或者在外部作用力的干擾下發生絕緣層以及保護層破裂、泄漏時,充油電纜的絕緣效果將大大降低,極有可能引發重大的安全事故。充電的絕緣油會與空氣中的水分以及其他物質發生反應,出現老化等情況,進一步降低絕緣效果。

金屬屏蔽層損壞以及水樹老化等均是交聯聚乙烯電纜最為常見的故障情況。當電纜的絕緣部分摻雜有水分時,基于電場局部集中在絕緣體中構成樹枝狀老化損壞情況即為水樹。而當長期處于高溫環境中,水樹逐漸發生氧化,吸水效果大大增強,導電性逐漸增加,最終可能發生熱擊穿情況;當長期處于低溫運行環境時,由于氧化以及轉化等,水樹枝會進一步轉變為電樹枝。

二、電力電纜故障診斷技術分析

對于電力電纜故障的診斷主要包括故障的診斷、測距以及定位3個部分。故障診斷主要是對故障類型的判定以及嚴重程度的識別,從而有助于檢測人員利用合適的測距以及定位技術進行進一步操作。明確故障電阻為封閉性故障或者閃絡故障,是單相故障還是兩相、三相故障,是高阻故障還是低阻故障,是短路故障還是開路故障。電纜故障位置的測距則主要基于專業設備在電纜的一端進行距離檢測。現下通常采用行波測距技術。低阻和短路故障則主要采用低壓脈沖反射的方式,相較于傳統的電橋檢測技術更為直觀簡單。電纜故障定位技術即依據故障測距的計算結果,結合電纜鋪設方向,從而大致判斷出故障的具體位置,并將故障點控制在一個較小的區間內,采用放電聲測法以及其他方式明確故障點的實際準確位置。

三、電力電纜故障診斷技術的應用

隨著經濟的快速發展,對于電力供應需求勢必越來越高,相應的對于電力供應質量要求也更高。經過多年的努力,我國電力供應技術取得了一定的突破,但現階段電網結構依然存在不足,需要不斷完善。電力電子設備是當下應用較為普遍的系統故障診斷以及調控技術,可以用于電網潮流調配、提升電網結構強度、規避電力事故等方面。

震蕩波檢測技術是目前應用較為普遍的離線電纜局放檢測技術,其基于對充電后經過系統檢測回路的電纜放電電流中的脈沖信號的診斷分析,可以對電纜中的放電情況以及故障點進行判定。該技術多用于附件缺陷診斷以及帶絕緣屏蔽機構電纜的檢測。該技術同時也是當下國際上應用最為先進的技術手段,可以實時準確地判定電纜當下的健康狀況,并及時發現安全隱患,及時預警,為電纜長期可靠地運行奠定基礎。

首先,對于需要檢測的電纜進行直流加壓,直至電壓值達到預定值;其次,合上高壓固態開關,利用設備電感以及被檢測電纜的電容產生諧振,在被檢測的電纜終端得到阻尼震蕩電壓。綜合分析電纜運行等信息,整個檢測技術利用固定電感與被檢測電纜形成的阻尼震蕩回路,利用配置保證電壓震蕩頻次與工頻頻次相符。

通常局部放電所得到的電脈沖信號頻譜較寬,可以達到幾百兆赫茲,因此可以在獲得盡可能多的放電信息的情況下,可靠地過濾現場的干擾信號,有助于電纜局部放電的檢測以及在線監測。目前應用最為廣泛的脈沖電流法主要采用局部放電信號頻譜內的低頻段區間,來避開無線電信號,使得信號中所存在的信息量較少,抗干擾能力較低。近些年超高頻檢測方法應用越來越普遍,超高頻的優勢在于可以有效避開幾百兆赫茲以下的信號干擾,從而得到較好的信噪比。但實際因為局部放電能量主要分布在幾百兆赫茲以內,超高頻的效果并不理想,往往比較難進行局部放電的定量以及模式判定。此外,該方式對于絕緣內部氣隙放電的診斷效果也并不理想。

采用阻尼震蕩波電壓檢測模式,依據震蕩波電壓情況下電力電纜的局部放電測定,對放電進行檢測,構建故障識別機制。基于脈沖分離技術的抵御干擾與多模式分離技術,可以較為快速、準確地判定電纜故障形式,并基于智能電網對電纜電線故障形式與智能化的綜合識別,可較為快速地對故障點進行判定,并在較短的時間內做出相應的故障處理,盡可能保證供電穩定性與可靠性。

四、結語

近些年我國電網系統規模越來越大,電力電纜線路架構越來越復雜,因此出現的問題也越來越多。傳統的電力電纜故障檢測技術已經難以應對當下龐大的電力系統需求,所以基于更為先進的故障診斷技術進行快速定位故障并及時作出響應就顯得尤為重要。阻尼震蕩波電壓情況下的交聯聚乙烯電纜局部放電檢測技術,主要基于阻尼震蕩波寬帶脈沖電流方式進行檢測、定位等,利用脈沖分離技術與多模式分離檢測方式,快速、準確地識別電纜故障形式,并通過對放電樣本庫與智能化綜合分析識別軟件進行檢測以及故障識別,從而大大提升電網的效率,縮短故障對用戶的影響范圍,提高當下線路故障檢修效率,進一步推動電網系統的智能化發展。智能電網是未來電力電網的主要發展趨勢。隨著用電需求以及用電質量要求越來越高,電力人員應當清楚意識到智能電網的重要性,并不斷學習、實踐,積累大量豐富經驗,逐步完善我國智能電網系統建設,保障電力供應的可靠性與穩定性。

參考文獻:

[1]趙曉宇.基于人工智能電網故障診斷技術的研究現狀及未來發展趨勢[J].通訊世界,2018,342(11):151-152.

[2]劉京津.基于多智能體系統的故障診斷技術在智能電網中的應用[J].電子與封裝,2013(12):43-48.

[3]陳敬德,盛戈纻,吳繼健,等.大數據技術在智能電網中的應用現狀及展望[J].高壓電器,2018(1):35-43.

(作者單位:天津電力公司電纜分公司)

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