电缆接头温度反演及故障诊断分析
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[摘 要]从上个世纪80年代开始，由于我国的电力极度短缺，人民日常生活用电都难以得到保障。而现如今，经过四十年时间，我国电力行业不断发展，逐渐壮大，我国电力电缆的应用也越加广泛。尽管如此，电力电缆在某些时候，还是会发生故障，而当发生故障时，不仅会对人们用电造成影响，还会造成企业生产不正常给企业带来经济损失。此次研究正是为预防电缆接头发生故障所做的具体分析以及测量电缆导芯温度，提出一种电缆接头导芯温度的反演算法。
[关键词]电缆接头；电缆导体温度；温度反演
中图分类号：TM855 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2019）07-0166-01
引言
随着我国经济建设飞速发展，电力也逐渐成为人们日常生活不可或缺的必需品，电缆具有强大的通电力，因此也就成为了每日耗电量大的企业、公司所必须使用的。电缆一般需要人接触进行安装，绝不能发生有漏电的危险现象发生，因为一旦发生故障，埋在地下的电力电缆非常难寻找，不仅会花费大量的人力、财力，甚至会对社会造成不必要的恐慌，因此，电缆的绝缘性非常重要，电网运行企业也一直非常关注电缆绝缘体劣化的状况。
据多年的经验及事故分析，百分之九十以上的电缆运行故障都源于电缆接头，温度升高不但会加快绝缘老化速度，还可能导致电缆火灾的发生。如果能对电缆接头进行在线监控，随时掌握电缆内的线芯温度，就可以及时感知到绝缘体老化的程度，解决其存在的安全隐患。不过，由于受到技术限制，电缆温度在线监测仪很难准确检测到电缆线芯温度，一般只能对电缆外皮的温度进行监测。为此，本文将提出一种简单易懂、行之有效的电缆接头导芯温度反演算法，并且采取二乘法进行监测，明确故障诊断结果[1]。
一、电缆接头模型
电缆接头又称电缆头。电缆铺设好后，各段线必须连接成一个整体，这些连接点就被称为电缆接头。电缆接头中的隔层结构里都有热阻和热容，产生的热量主要來自于电流经过导体接处的电能损耗、各静点接触层和绝缘层的介质损耗以及表面护套的损耗[2]。按照110kV（XLPE）电缆结构，可得出电缆接头的精确暂态热路模型，见图1。
在计算过程中，因为电缆接头的导体压接处接触电阻的电能消耗以及其他损耗较小，因此可以忽略不计，通过修正系数算到导体总发热量即可。电缆接头外部的温度主要是因为受到环境温度变化而变化，受电缆本身接头温度的影响较小，C8热容最大。在模型中因为受环境影响，具体的数据可根据实时温度检测器得知。模型中将热容和热阻的层次与其旁层合并，经过实践分析后，导芯温度计算位置设定为电缆接头内部导芯处，一金属护套为温度检测，环境温度设定在电缆接头外表皮温度，在这基础上，对暂态热路的模型优化，优化后模型见图2[3]。
以上主要是对电缆接头截面温度情况做出反演及分析，从中发现接触电阻的热流分别向电缆接头的径向和轴向发散。电缆接头周围的温差很小是因为导体热阻很小，且从横截面来看，是因为导体的温度向外散热。外界环境的温度还会影响到外部表层的温度，所以我们认为两者温度相同[4]。
二、电缆温度实时反演
2.1暂态热路模型的解法
通过实时温度的变化，采取稳态值代替暂态温度上升，推算出其中的关系见表3。由表3可分析电缆电流实际上是一条缓慢变化的负荷曲线，考虑相对缓慢温度场的变化，当某个电流阈值小于电缆电流的波动，便忽略其波动，选取平均电流替代，将负荷曲线简化成分阶段并跳跃变化的曲线，以此简化其计算分析过程，再进行电缆暂态温度升高的解法。
2.2电缆接头导体温度反演算法
从以上推算关系后，以此得出电缆接头导芯温升监测点测温升的关系。
三、电缆接头故障诊断方法
在不破坏电缆接头时，在线测量和停电测量都不能测出热容热阻的参数，所以通过电缆接头暂态模型的时间常数和温升进行故障诊断。此外对于如何诊断电缆故障接头故障，主要是通过用辨识参数对正常运行的电缆的变化情况，以此判断电缆接头是否存在故障隐患以及其引发的故障原因。具体操作采用有限元分软件建造电缆接头的温度仿真实验模拟平台，模拟电缆接头在3种不同故障下的工作状况。采用实际运行的120kV线路进行仿真模拟，设定以出现接触电阻增大故障和热阻增大故障还有热容减小故障等情况设定在560小时后，结果见图5。通过图5可以发现，电缆接头正常运行，暂态时间常数和稳态温升系数辨识平稳。
结论
此次研究通过对电力电缆接头的温度检测分析，利用数学推导将电缆接头暂态热路模型的简化，得到暂态热路优化模型，并在温度反演系数的基础上，对电缆接头进行导芯温度的反演计算，在以监测点的温升预测得到导体实时的温度上升，并且通过参数辨识得到故障诊断的数据结果。最后，通过模拟仿真实验验证出反演结果与实验实测的导体温度结果一致，辨识参数对于正常运行状态的电缆数据变化可判断电缆接头是否存在故障，此次研究为电缆接头故障和导体温度检测提供了可行的方法及理论根据。
参考文献
[1]高云鹏， 谭甜源， 刘开培，等. 电缆接头温度反演及故障诊断研究[J]. 高电压技术， 2016， 42（2）：535-542.
[2]李特， 崔竹叶， 曹俊平，等. 高压电缆状态仿真及缺陷诊断平台的构建[J]. 浙江电力， 2017， 36（9）：39-43.
[3]吕安强， 刘征， 尹成群，等. 基于小波包与神经网络的海底电缆故障诊断[J]. 光通信研究， 2016（2）：26-29.
[4]郭锐. 电力电缆故障监测及预警系统的设计[J]. 科技创新与应用， 2017（22）：94-95.
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