【技术实现步骤摘要】
一种配电网电缆接头运行状况评估预警装置及方法
[0001]本专利技术属于高电压与绝缘
,具体涉及一种配电网电缆接头运行状况评估预警装置及方法。
技术介绍
[0002]地下电缆由于其占用空间较小、受自然环境影响较小的优势已经成为配网供电的主要电能传输方式。但在其服役过程中,由于受到通道结构、电缆沟环境等因素的影响,电缆服役性能下降,电缆会出现老化、局部放电等现象。
[0003]在实际的运行过程中,电缆沟的恶劣环境特征是影响地下电缆关键部分的主要参数,不同温、湿度环境对电缆服役状态影响具有较大差异,常表现出局部放电特征,因此电缆沟温、湿度环境与电缆服役特性有紧密的联系,尤其是电缆接头附近经,更容易出现裂化痕迹,最终在环境温、湿度的共同作用下容易对电缆接头产生水树枝、局部放电等现象,是电缆容易发生故障的关键位置。
[0004]目前,电缆接头的外绝缘状态评估方法通常采用局部放电测试、红外温度测试、紫外电流脉冲测试等方法来测试湿度、温度或紫外检测距离等影响因素对电缆接头失效的影响。但这些方法具有各自单一的局限性, ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种配电网电缆接头运行状况评估预警装置,其特征在于:包括:人工气候室(2)、紫外成像仪(6)、红外热像仪(7)、信息模糊推理系统(14);所述人工气候室(2)内设有湿度计(4)与样品(8),所述人工气候室(2)一侧设有紫外玻璃(5),所述人工气候室(2)另一侧通过管路设有加湿器(1);所述紫外成像仪(6)与信息模糊推理系统(14)之间依次设有视频记录器(9)、格式转换模块(10)、图像采集模块(11)、紫外图像处理模块(12);所述红外热像仪(7)与信息模糊推理系统(14)之间设有红外图像处理模块(13)。2.如权利要求1所述的一种配电网电缆接头运行状况评估预警装置,其特征在于:所述人工气候室(2)设有2台风扇(3),所述风扇(3)分别设在人工气候室的对角处,所述风扇(3)俯仰角设置为45
°
。3.如权利要求1所述的一种配电网电缆接头运行状况评估预警装置,其特征在于:所述紫外玻璃(5)在240
‑
280nm波段紫外光信号的透光率可达95%以上。4.如权利要求1所述的一种配电网电缆接头运行状况评估预警装置,其特征在于:所述紫外成像仪(6)透过紫外玻璃(5)距样品(8)的观察距离为7m,观察角为20
°
角,增益为70%;红外热像仪(7)透过紫外玻璃(5)距样品(8)的观察距离为2m。5.如权利要求1
‑
4任一权利要求所述的预警装置的预警方法,其特征在于:该方法为以下步骤:步骤A、样品准备及测试;将不同运行状态等级的样品8依次、分别安装在人工气候室2中通电,开启加湿器1,调节环境参数;将紫外成像仪6置于人工气候室2中样品8之后的7m处,仰角调整为20
°
角准备拍摄成像,当样品8加压发热趋于稳定时进行拍摄;将红外热像仪7置于人工气候室2中样品8之后的2m处,对样品表面进行红外拍摄,拍摄频率为每5min一次,每一状态等级拍摄5张;同时通过湿度测试仪4实时测试湿度;步骤B、信息采集及处理;1.紫外成像仪6的信息采集及处理;紫外成像仪6对样品8进行拍摄,经视频记录器9对紫外视频进行储存;再经格式转换模块10中的VTA软件,将视频记录器9得到的视频转换为AVI格式,便于保存与处理;接着将所得AVI格式的视频通过图像采集模块11中的Corel VideoStudio软件,采集指定帧数的紫外图像,此处指定帧数为每秒25帧,紫外图像格式为BMP格式;接着将所得图象输入紫外图像处理模块12中的MATLAB,并依据全白像素点的灰度值(255)和全黑像素点的灰度值(0)进行灰度处理,最后呈现的白色光斑即紫外图象中放电区域;继续对灰度处理后的图像应用OTSU自适应阈值分割法对图像二值化,白色放电区的区域像素灰度值在0至1之间,若样品的放电越强,则其灰度值就会越大;黑色区域像素灰度值为0,白色区域的像素灰度值总和表示放电强度,继续计算白色光斑面积,按照10s为一组来计算每组内250幅图像白色光斑面积S
n
的均值、众值和方差,并将这3个统计量作为紫外放电特征;2.红外热像仪7的信息采集及处理;
红外热像仪7对样品8表面进行拍摄,得到的红外图像为BMP格式,得到的温度数据为Excel格式;将以上数据中的红外图像输入红外图像处理模块13中的MATLAB软件,进行灰度处理和OTSU自适应阈值分割,提取样品8的数据,根据样品面区域坐标读取温度数据文件中相应位置的温升(温度与环境温度之差),并将样品表面温升数据定义为T
n
,计算样品8表面区域温升的均值、众值和方差,以这3个统计量作为温度特征;3.湿度测试仪4的信息采集;采集湿度计4检测到的人工气候室2中湿度作为湿度特征值U
n
;步骤C、建立样品运行状态评估模型并对其验证,最终建立电缆接头运行状况评估预警的数据库;将步骤B中多次测试得到的:第一个样品8的数据S1、T1、U1,第二个样品8的数据S2、T2、U2,第n个样品8的数据S
n
、T
n
、U
n
收集后输入信息模糊推理系统14进行训练分析处理;即采用MATLAB软件中的命令函数anfis搭建起输入
‑‑
输出的结构模型,anfis函数可以对模糊推理系统进行初始化,并自动生成模糊规则;每一个规则都可以用if
‑
then语句来表达,其中if为前提条件,then为“运行状态”;且输入变量与常数项的线性组合可以得到其输出,表达式为:式中,y
i
是第i条规则的输出;x为输出变量;a为常数系数;例如:if“温升很低”+“放电量很少”+“湿度很低”then“电缆接头维持运行”;其它规则与此类似;将四分之三的样本数据作为其训练数据先行输入进行训练,样本数据包含:S1、T1,S2、T2,
……
,S
n
、T
n
的均值、众值和方差与对应的U1,U2……
U<...
【专利技术属性】
技术研发人员:赵小卫,马红霞,李帅兵,多文博,曹炳磊,王曦,张大奇,康永强,
申请(专利权)人:兰州交通大学,
类型:发明
国别省市:
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