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电缆震荡波局部放电试验系统性介绍

一、电缆震荡波局部放电试验推广的背景

1. 传统试验手段的局限性

1)绝缘电阻测量

工具:兆欧表(输出电压通常≤5kV)。

局限性

仅反映整体绝缘电阻值,无法定位局部缺陷(如气隙、杂质、半导体层突起)。

对轻微缺陷不敏感,例如早期电树或水树枝发展初期。

无法评估绝缘劣化趋势,需结合其他试验综合判断。

2)交流耐压试验

原理:通过变压器或串联谐振装置施加高压(如2.5U₀,持续5分钟)。

局限性

破坏性风险:高压可能加速轻微缺陷恶化(如绝缘内气隙击穿扩展),导致试验通过后短期故障

设备体积大:传统工频试验装置重量大、搬运困难,不适合现场灵活测试。

能耗高:需大容量电源,对现场供电条件要求苛刻。

2. 基于管理水平提升的需求

案例:广州供电局与新能源电网公司合作,引入振荡波局放检测技术,实现以下目标:

全覆盖检测:推广至全局配网工程,覆盖电缆中间接头、终端头等关键部位。

隐患提前发现:在亚运会保供电中,通过振荡波检测定位多处缺陷(如接头压接松动、绝缘划伤),避免停电事故。

数据驱动决策:建立局放数据库,结合历史数据预测绝缘劣化趋势,优化检修周期。

 

电缆震荡波局部放电试验系统性介绍(图1)


二、电缆震荡波局部放电试验的原理

1. 核心原理

等效电路模型:电缆等效为电容(C),与电感线圈(L)串联,通过快速关断开关实现直流预充电振荡放电的转换。

局放激发机制

振荡电压极性快速反转时,缺陷处电场强度突变,引发局部放电。

局放信号频率范围:通常为100kHz~30MHz,需高频耦合器捕捉。

2. 试验流程

直流预充电:对电缆施加直流高压(如U₀),使电缆电容充满电荷。

振荡放电:断开直流源,电感与电缆电容形成谐振回路,产生衰减振荡电压(频率范围:数十Hz至数百Hz)。

信号采集:高频耦合器检测局放脉冲,同步记录电压波形与局放时序。

 

三、电缆震荡波局部放电试验的优点

1. 非破坏性检测

加压方式:分9级逐步升压,每级电压维持时间短(约几百毫秒),总能量仅为交流耐压的1%以下。

对比数据

交流耐压:2.5U₀持续5分钟,可能引发绝缘累积损伤。

振荡波试验:1.7U₀振荡多次,总时间≤1分钟,绝缘损伤可忽略。

2. 缺陷精准定位

行波法原理

局放脉冲沿电缆双向传播,通过测量两脉冲到达时间差(Δt)计算位置:
公式为:x = (L + v · Δt) / 2
v为波速,XLPE电缆中约170m/μs)。

定位精度±1m以内,适用于长电缆(如数公里)的缺陷定位。

3. 现场适用性强

设备便携性

振荡波系统重量≤50kg,可拆分为模块由单人搬运。

电源需求:220V单相或380V三相,适应现场供电条件。

操作效率:单条电缆测试时间≤30分钟,适合大规模推广。

 

四、电缆局部放电的成因与危害

1. 局放成因分类

制造缺陷:金属杂质、气孔、半导体层突起,重点在新电缆验收检测。

安装缺陷:接头压接松动、绝缘划伤、密封不良,需投运前及运行中定期检测。

运行老化:电树、水树枝、化学腐蚀,用于长期运行电缆状态评估。

2. 局放危害机制

短期影响:局放能量小(通常≤1pC),不直接引发击穿。

长期影响

化学腐蚀:局放产生臭氧(O₃)和硝酸(HNO₃),加速绝缘老化。

电热效应:局放点温度升高(可达数百),导致绝缘碳化。

树枝化发展:局放引发电树生长,最终形成贯穿性通道。

 

电缆震荡波局部放电试验系统性介绍(图2)


五、图谱分析与状态评估

1. 局放信号特征识别

典型图谱类型

相位分布模式(PRPD:局放脉冲在电压周期中的分布规律(如与电压峰值同步)。

脉冲序列模式(PRPS:局放脉冲幅值、时间间隔的时序特征。

判断依据

放电幅值随电压升高显著增加。

放电重复率(次/秒)与电压相位强相关。

排除干扰信号(如无线电干扰、开关操作过电压)。

2. 状态评估与检修策略

轻微局放:放电幅值小于50pC,重复率低。建议纳入监测计划,缩短检测周期。

中等局放:放电幅值50~200pC,重复率中等。建议计划检修,更换可疑接头。

严重局放:放电幅值大于200pC,重复率高。建议立即停电处理,更换电缆段。

 

六、应用案例与效果

案例1:某10kV电缆中间接头缺陷定位

问题:运行中频繁跳闸,传统耐压试验通过但怀疑接头存在隐患。

检测:振荡波试验发现距测试端120m处接头局放幅值达300pC

处理:开挖后发现接头压接管与绝缘层间存在气隙,重新制作接头后投运正常。

案例2:亚运会保供电专项检测

规模:检测110kV电缆线路12条,总长度85km

成果:发现局放缺陷23处,其中严重缺陷5处,避免可能导致的停电事故3起。

 

七、技术发展趋势

多参数融合诊断:结合局放、红外测温、超声波检测,提高缺陷识别准确率。

AI辅助分析:利用深度学习模型自动识别局放图谱特征,实现智能化评估。

便携式设备升级:开发更轻量化、高灵敏度的振荡波系统,适应复杂现场环境。

 

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