振荡波电压下高压电缆局部放电识别研究：BP神经网络与哈希算法

"振荡波电压下高压电缆局部放电模式识别研究" 高压电缆局部放电是电力系统中一个重要的安全问题，它可能导致电缆绝缘性能下降，甚至引发故障。本研究针对这一问题，提出了一种在振荡波电压环境下识别高压电缆局部放电模式的新方法。研究中，通过实验模拟了四种不同的电缆缺陷：尖端放电、悬浮放电、气隙放电以及主绝缘划痕。这些缺陷是电缆在制造或运行过程中可能出现的典型问题。 在振荡波电压作用下，研究人员测量了局部放电信号，并分析了PRPD（Phase Resolved Partial Discharge，相位解析局部放电）谱图和PRPS（Phase Resolved Pulse Shape，相位解析脉冲形状）谱图。这些谱图可以揭示局部放电的时间同步性和相位相关性，有助于理解放电模式。为了进一步提升识别精度，研究者采用了特征量提取，特别是从谱图的正负半轴获取特征，这些特征作为输入进入BP神经网络算法。 BP（Back Propagation）神经网络是一种常用的有监督学习算法，能够处理非线性问题。在本研究中，它用于区分四种不同的放电模式。同时，还提出了一种哈希图形算法，将放电灰度图的哈希值作为额外的输入，以增强识别性能。经过实验验证，这种结合BP神经网络和哈希算法的方法比单独使用神经网络提高了10%的识别准确率，达到95%以上。 振荡波电压法在电缆检测中具有显著优势，如设备需求小、操作简便、作用时间短且对电缆绝缘无损害。相较于传统的工频耐压法、直流耐压法和0.1Hz超低频电压法，振荡波电压法对电缆损伤更小，因此是理想的局部放电检测手段。然而，尽管振荡波耐压技术在局部放电检测方面应用广泛，但在放电类型的精确识别方面还有待深入研究。本文的研究成果为此提供了新的思路和解决方案，对于电力系统的安全运行和电缆维护具有很高的实用价值和理论指导意义。 1. 振荡波试验部分，包括电缆放电试验模型的建立和振荡波电压法测量系统的描述，是实现局部放电模式识别的基础。通过在电缆上模拟实际可能发生的缺陷，并利用专业的测量设备，研究人员能够获取详实的放电数据，为后续的分析和识别提供了可靠的数据支持。 该研究创新性地结合了振荡波电压、局部放电谱图分析、BP神经网络和哈希图形算法，成功提升了高压电缆局部放电模式的识别效率，对于预防电力系统故障和保障电网稳定运行具有重要意义。未来，这种技术有望在电力行业的实际应用中得到推广，为电力系统的安全监控提供更加精准的工具。