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🔥内容介绍
一、研究背景与意义
中压电缆（10kV-35kV）作为电力系统配网环节的核心传输设备，广泛应用于城市电网、工业园区及新能源场站等场景，其运行可靠性直接关乎电力供应的稳定性与安全性。局部放电（Partial Discharge, PD）是中压电缆绝缘劣化的重要表征，也是引发绝缘击穿、导致电缆故障的关键诱因。在电缆制造、敷设及长期运行过程中，绝缘内部易形成气隙、杂质或存在界面缺陷，这些缺陷处的电场畸变会引发局部放电。局部放电产生的电信号、声信号及光信号等携带了绝缘缺陷的关键信息，但电信号在电缆中的传输过程受电缆结构、材料参数、传输频率及边界条件等多种因素影响，存在衰减、色散及反射等现象，导致实测信号与原始放电信号存在较大差异，增加了缺陷定位与定量评估的难度。
因此，开展中压电缆局部放电传输模型的研究，明确局部放电信号在电缆中的传输规律，构建精准的传输模型，对于提升局部放电检测的准确性、优化缺陷诊断算法、保障中压电缆安全稳定运行具有重要的理论价值与工程意义。通过传输模型可实现原始放电信号的反演重构，为绝缘缺陷的早期预警与寿命评估提供可靠依据，对降低电力系统故障损失、提高配网智能化水平具有重要支撑作用。
二、中压电缆局部放电传输特性分析
2.1 局部放电信号的特性
中压电缆局部放电信号属于宽频带脉冲信号，其频率范围通常涵盖几十kHz至几百MHz，具体频谱特性与放电类型、缺陷尺寸及绝缘材料特性相关。不同类型的局部放电（如电晕放电、沿面放电、内部气隙放电）产生的脉冲信号在幅值、上升沿时间、脉冲宽度及频谱分布上存在显著差异。例如，内部气隙放电产生的信号上升沿较陡，高频分量丰富；而沿面放电信号的幅值相对较低，频谱偏向低频段。局部放电信号的宽频特性使其在电缆传输过程中易受电缆自身的频率选择性衰减影响，不同频率分量的传输速度与衰减程度存在差异，导致信号发生畸变。
2.2 电缆传输介质的影响
中压电缆的典型结构包括导体、绝缘层、屏蔽层及护套层，其中绝缘层与屏蔽层是影响局部放电信号传输的核心介质。绝缘层材料（如交联聚乙烯XLPE、聚氯乙烯PVC等）的介电常数、电导率及损耗角正切值随频率变化，导致电缆的等效参数（电容、电感、电阻、电导）具有频率依赖性。在高频段，绝缘层的介质损耗增大，电导参数上升，使得信号的衰减程度显著增加；同时，屏蔽层的接地方式（如单点接地、两端接地）会影响电缆的波阻抗特性，当信号传输至屏蔽层不连续处或接地端时，易发生反射现象，进一步加剧信号畸变。
此外，电缆的敷设方式（如直埋、穿管、架空）、环境温度及湿度也会间接影响传输特性。例如，直埋敷设时土壤的导热性与介电特性会改变电缆的散热条件与等效电容，进而影响信号的传输速度；环境湿度增大可能导致电缆护套绝缘性能下降，引入额外的泄漏电流，对局部放电信号产生干扰。
2.3 传输过程中的关键现象
局部放电信号在中压电缆中传输时，主要表现为衰减、色散与反射三种关键现象。衰减是指信号幅值随传输距离增加而降低，其本质是信号能量在传输过程中转化为热能（介质损耗）与电磁辐射能量；色散则是由于不同频率分量的传输速度不同，导致脉冲信号的宽度增加、波形畸变，其根源在于电缆的等效参数具有频率依赖性；反射现象源于电缆阻抗的不匹配，当信号传输至电缆接头、终端、屏蔽层断点或不同截面电缆的连接处时，波阻抗发生突变，部分信号能量被反射，形成反射波，与入射波叠加后导致信号波形失真。
三、局部放电传输模型的构建方法
3.1 传输线理论基础
中压电缆可视为典型的分布式参数传输线，其传输特性可基于传输线理论进行分析。分布式参数传输线的核心方程为电报方程，包括电压方程与电流方程，通过建立电缆的等效电路模型（如RLCG模型），可推导得到信号的传输速度、特性阻抗、衰减常数及相位常数等关键参数。对于宽频带的局部放电信号，需采用频率相关的RLCG模型（即频变参数模型），以准确描述不同频率分量的传输特性。
电报方程的时域形式为：∂u/∂x = -L∂i/∂t - Ri；∂i/∂x = -C∂u/∂t - Gu，其中u为线间电压，i为线电流，x为传输距离，t为时间，L、R、C、G分别为单位长度电缆的电感、电阻、电容及电导。通过傅里叶变换将时域电报方程转换至频域，可得到频域下的传播常数γ = √[(R + jωL)(G + jωC)]与特性阻抗Z0 = √[(R + jωL)/(G + jωC)]，其中ω为角频率。传播常数的实部为衰减常数α，虚部为相位常数β，分别决定了信号的衰减特性与相位变化规律。
3.2 常见传输模型类型及构建
3.2.1 频变参数传输线模型
频变参数传输线模型是基于传输线理论，考虑电缆R、L、C、G参数随频率变化的模型，是描述局部放电宽频信号传输的主流模型。该模型的构建步骤如下：首先，通过实验测量或理论计算获取不同频率下电缆的单位长度参数（R(ω)、L(ω)、C(ω)、G(ω)）；其次，将电缆沿长度方向离散化为多个小段，每个小段采用集中参数的RLCG等效电路表示；最后，通过电路仿真或数值计算（如有限差分法、有限元法）求解离散后的电路方程，得到信号在不同传输距离处的波形。
频变参数传输线模型的优势在于能够准确反映不同频率分量的传输差异，适用于宽频带局部放电信号的传输分析；但该模型的构建依赖于精准的频变参数，参数测量过程复杂，且数值计算量较大，对计算设备的性能要求较高。
3.2.2 等效电路模型
等效电路模型是将电缆的传输过程等效为集中参数的电路网络，通过电容、电感、电阻等元件的组合来模拟信号的衰减与反射特性。对于简单的传输场景（如短距离电缆、低频信号传输），可采用简化的等效电路模型（如π型等效电路、T型等效电路）。该模型的构建核心是确定等效电路的参数，通常通过阻抗测量或拟合实验数据得到。
等效电路模型的优点是结构简单、计算效率高，便于工程实践中的快速仿真与分析；但由于采用集中参数近似，其适用频率范围较窄，难以准确描述宽频带局部放电信号的传输特性，尤其是在高频段误差较大。
3.2.3 电磁仿真模型
电磁仿真模型基于麦克斯韦方程组，通过有限元法（FEM）、有限差分时域法（FDTD）等电磁数值方法，直接模拟局部放电信号在电缆中的电磁传播过程。该模型需准确构建电缆的三维结构模型，包括导体、绝缘层、屏蔽层等各部分的材料参数与几何尺寸，同时考虑边界条件（如接地方式、敷设环境）的影响。
电磁仿真模型的优势在于能够全面考虑电缆的结构细节与电磁耦合效应，仿真精度高，适用于复杂场景下的传输特性分析；但该模型的构建过程繁琐，对结构参数与材料参数的准确性要求极高，且数值计算量巨大，仿真效率较低，难以用于实时诊断与在线监测系统。
四、模型的应用场景与展望
4.1 主要应用场景
构建的中压电缆局部放电传输模型可广泛应用于以下领域：一是局部放电检测与缺陷定位，通过模型反演原始放电信号的幅值与位置，解决因信号衰减与畸变导致的定位误差问题，提高缺陷定位的精度；二是绝缘状态评估，结合传输模型分析放电信号的变化规律，建立放电强度与绝缘劣化程度的关联模型，实现绝缘状态的定量评估与早期预警；三是检测系统优化，基于模型分析不同频率分量的传输特性，指导检测设备（如传感器、数据采集装置）的频率范围选型与安装位置设计，提升检测系统的灵敏度与可靠性；四是电缆故障仿真与运维决策，通过模型模拟不同缺陷类型下的信号传输过程，为电缆的运维检修提供数据支撑，制定针对性的维护策略。
4.2 未来研究展望
随着电力系统智能化水平的提升，中压电缆局部放电传输模型的研究将朝着以下方向发展：一是多物理场耦合模型的构建，综合考虑电磁、热、力学等多场耦合效应，更全面地描述电缆运行过程中局部放电信号的传输规律；二是动态模型的研究，结合电缆的老化过程，建立参数随老化程度动态变化的传输模型，实现绝缘寿命的精准预测；三是轻量化模型的开发，通过机器学习、深度学习等算法对模型进行简化与优化，提升模型的计算效率，满足在线监测系统的实时性要求；四是多类型电缆的通用模型研究，针对不同结构、不同材料的中压电缆，构建统一的模型框架，提高模型的通用性与适用性。
此外，随着检测技术的发展，将光纤传感、超声波检测等多源检测信号与传输模型相结合，实现多维度信号的融合分析，将进一步提升绝缘缺陷诊断的准确性与可靠性，为中压电缆的智能运维提供更有力的技术保障。
五、结论
中压电缆局部放电的传输特性复杂，受电缆结构、材料参数、信号频率及环境因素等多重影响，构建精准的传输模型是提升局部放电检测与诊断水平的关键。基于传输线理论的频变参数传输线模型能够较好地描述宽频带局部放电信号的传输规律，通过实验验证与参数优化可进一步提升模型的精度与适用性。该模型在局部放电缺陷定位、绝缘状态评估、检测系统优化等领域具有重要的应用价值。未来，通过多物理场耦合、动态建模及轻量化优化等技术的突破，将推动传输模型向更精准、更高效、更通用的方向发展，为中压电缆的安全稳定运行提供更强有力的支撑。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 方静,魏占朋,殷强,等.220kV高压电缆局部放电信号传输特性研究[J].电力系统及其自动化学报, 2021, 33(1):6.DOI:10.19635/j.cnki.csu-epsa.000593.
[2] 吴斌,王春雷.局部放电信号在交联聚乙烯电缆的传播特性仿真研究[J].电工技术, 2020(24):2.DOI:10.19768/j.cnki.dgjs.2020.24.068.
[3] 杨丰源.高压直流电缆局部放电特征分析及辨识技术研究[D].上海交通大学,2018.
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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
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2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
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2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
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2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
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