"基于T-F聚类的配网电缆局部放电类型识别研究"

随着全球电网的不断升级，可持续能源成为电网的优先选择之一，而可持续能源的投入大多是通过10 kV电缆连接的配电网络。随着配网电缆数量的增加，供电可靠性要求也越来越高，需要减少停电时间及频率。据数据表明，超过80%的电缆故障都与局部放电有关。局部放电是指在电缆中发生局部区域的放电，而没有贯穿整个主绝缘，这一现象伴随着许多其他物理效应，进一步影响电缆寿命，是绝缘劣化的重要特征之一。 为了保证配网电缆的运行安全，需要及时获取电缆状态数据，并评估电缆的运行状态。而对局部放电模式的识别一直是国内外的研究热点。开展配网电缆的局部放电信号模式识别是局部放电在线监测的关键。目前的研究领域中，对配网电缆的局部放电信号模式识别方法主要集中在单一放电源的类型识别上，比如基于统计学原理的局部放电相位谱图（PRPD）法，以及基于BP神经网络、支持向量机的相位图谱识别法。 然而，这些方法只能在单一放电源存在的情况下准确识别局部放电类型，当电缆同时存在多种局部放电类似或在检测环境中存时，这些方法的准确性受到挑战。因此，为了进一步提高电缆局部放电类型的识别准确性，本研究提出了基于T-F聚类和PRPD图谱分析的新方法。 本研究的基本思路是通过对电缆局部放电信号进行时频分析，将时域和频域信息结合起来，以便更好地区分不同类型的局部放电。首先，通过小波变换对原始局部放电信号进行分解，得到不同尺度的时频特征。然后，利用T-F聚类算法对得到的时频特征进行聚类分析，将相似特征的局部放电信号归为一类。最后，基于PRPD图谱分析，对每一类信号进行特征提取和分类识别。 实验结果表明，基于T-F聚类和PRPD图谱分析的方法能够有效识别电缆局部放电的不同类型，解决了传统方法在多放电源情况下准确性不足的问题。该方法不仅提高了电缆局部放电信号模式的识别准确性，还有望为电缆的在线监测和故障诊断提供可靠的技术支持。 综上所述，本研究通过结合T-F聚类和PRPD图谱分析，提出了一种新颖的配网电缆局部放电类型识别方法，该方法在提高电缆局部放电信号识别准确性方面具有显著优势。希望本研究能够为配网电缆故障检测和预防提供有力的技服支持，进一步提升电网供电可靠性和安全性。