ケーブル局放オンライン監視システムが正常と異常を区別するのは多技術融合の複雑な過程であり、ハードウェア検出、信号処理、インテリジェントアルゴリズムの協同作業が必要である。センシング技術、人工知能、モノのインターネット技術の発展に伴い、局放監視の正確性と信頼性は絶えず向上し、電力ケーブルの安全運行により強力な保障を提供する。将来的には、適応学習、デジタル双子化などの新技術の応用により、局放監視システムはより強い環境適応能力とより正確な故障警報能力を備えている。
一、局所放電の基本概念
局所放電とは、ケーブル絶縁システムにおいて局所領域で発生する非貫通放電現象を指す。この放電は直ちに絶縁破壊を招くことはないが、長期にわたって絶縁材料が徐々に劣化し、最終的には深刻な故障を引き起こす可能性がある。ケーブル局放電線監視システムは、これらの放電信号をリアルタイムで検出することにより、ケーブル絶縁状態を評価する。
二、正常信号と異常信号の特徴差異
1.信号振幅特性：通常のモードでの電磁干渉信号は通常振幅が低く安定しているが、異常局放信号は振幅が高く、成長傾向を示す可能性がある。
2.位相分布特徴：正常干渉信号はしばしば工周波数周期の各所にランダムに分布し、異常局放信号は工周波数電圧の特定の位相区間（例えば電圧上昇または下降段階）に集中する。
3.繰り返し周波数特徴：正常ノイズ信号の繰り返し率は不安定で、異常局放信号は通常比較的に安定した繰り返し率を持っている。
4.波形特徴：異常局放パルス波形は通常特定の立ち上がり時間と減衰特性を有し、正常干渉信号の波形と明らかな差異がある。
5.周波数領域特徴：スペクトル分析により、異常局在信号は特定の周波数帯に顕著なエネルギー集中があり、正常ノイズ信号のスペクトル分布は広く、顕著なピークはないことが分かった。
三、正常と異常を区別する主な技術方法
1.閾値比較法：システムは放電量、放電回数などのパラメータの閾値を予め設定し、閾値を超えると異常と判定する。この方法は簡単で直接的ですが、ケーブルの種類、動作環境などの要素に応じて適切にしきい値を設定する必要があります。
2.モード識別技術：人工知能アルゴリズム（例えばニューラルネットワーク、サポートベクトルマシンなど）を用いて放電信号を分類識別する。システムは大量の正常と異常サンプル訓練を通じて、識別モデルを構築する。
3.位相分解分析（PRPD）：放電信号の周波数周期内の位相分布パターンを分析することにより、正常と異常を区別する。異なるタイプの局所放電欠陥（エアギャップ放電、表面放電など）はPRPDスペクトル特徴を有する。
4.マルチセンサデータ融合：複数のセンサを用いて異なる位置から信号を検出し、信号到着時間差、相関分析などの方法により真実局放信号と外部干渉を区別する。
5.トレンド分析法：長期にわたって同じ位置の信号変化傾向を監視し、突然増加したり、規則的な成長を示したりするパターンはしばしば異常状況を示す。
6.パルス波形分析法：捕獲した単一パルス波形に対して特徴抽出を行い、例えば上昇時間、パルス幅、発振回数などのパラメータは、典型的な局放パルス特徴ライブラリと比較する。
四、区分の正確性を高めるための補助措置
1.環境騒音基準試験：システムはケーブルの無放電条件下で環境騒音特徴を記録し、後続の信号分析の基準とする。
2.多点連合監視：複数の監視点の信号比較により、単一の監視点が受ける可能性のある局所的な干渉を排除する。
3.運転モード関連分析：監視データと負荷変化、温度変化などの運転パラメータを関連分析し、運転モード変化による誤審を排除する。
4.定期校正と検証：定期的に標準信号源を用いて監視システムを校正し、検出感度と精度を確保する。
5.専門家システム支援意思決定：分野専門家の経験知識をルールライブラリに符号化し、自動判断システムに第二の意見を提供する。
五、実際の応用における挑戦と対策
1.複雑な電磁干渉環境：変電所などの場所の電磁干渉は複雑で、ハードウェアフィルタリングとデジタル信号処理を結合する方式を採用して信号対雑音比を高める必要がある。
2.ケーブルタイプの多様性：異なるタイプのケーブル（例えばXLPE、オイルチャージケーブル）の局放特徴が異なり、監視システムは調整可能なパラメータ設定を備えなければならない。
3.漸進性欠陥の識別：初期の局放信号は弱く、高感度センサーと先進的な信号増強アルゴリズムが必要である。
4.ビッグデータ処理：オンラインモニタリングによる大量データの生成には、効率的なデータ圧縮と特徴抽出技術が必要である。