基于智能诊断技术的10kV电力电缆故障定位方法及应用研究

摘要：快速且精准地对10kV电力电缆故障进行定位，是保障配电网稳定运行的关键技术难题。本文提出依托多源信息融合的智能诊断办法，通过对深度学习算法和时频分析技术加以整合，构建出了电缆故障特征提取以及定位的模型，设计基于卷积神经网络的特征识别算法与行波定位优化模型，为智能电网的建设给予了全新的技术支撑，具备重要的工程应用价值。

关键词：智能诊断，10kV电力电缆，故障定位

引言

10kV电力电缆身为配电网极为关键的构成部分，其运行可靠状况直接给供电的质量以及系统的安全带来影响。鉴于城市化的进程不断加快，同时电力负荷也在持续攀升，电缆故障的定位工作遭遇了全新的技术难题。本文依托智能诊断的技术，把深度学习的算法和多源信息的处理加以融合，打造出一种新式的电缆故障定位体系，这一体系为提高配电网运维的效率，给予了具备创新性的解决办法，旨在推进电力系统朝着智能化方向转变，贡献重要的理论参考和工程实践意义。

一、基于智能诊断技术的10kV电力电缆故障定位方法

（一）基于行波反射原理的定位方法

行波反射原理是利用故障点所产生的行波在电缆里传播，同时出现反射的这一特性来测定故障点的位置，一旦电缆出现故障，故障点便会产生朝着电缆两头传播的行波，此等行波在遇到如电缆末端、分支点、故障点等阻抗不匹配之处时，就会产生反射，经由在电缆的一端装设行波检测装置记录行波的发射时间与反射时间，再结合行波在电缆内的传播速率，便可算出故障点与检测点之间的距离。在这一方法里智能诊断技术的应用主要呈现于，对行波信号开展精准的捕捉以及进行高效的处理，凭借高速的数据采集卡，再运用先进的信号处理算法，能够精准地提取出行波的抵达时间，降低噪声干扰给测量结果所造成的影响。与此同时，把智能算法结合起来，对行波的波形加以分析，可对不同种类的故障行波进行区分，提升故障定位的精确程度。

（二）基于高频电磁波感应的定位方法

高频电磁波感应定位手段是借助向电缆当中注入高频的电流，进而产生高频电磁波，运用置于地面的探头顺着电缆所形成的路径，去接收电缆周边存在的高频电磁场，依据电磁场发生的变化来判定故障点所在的位置，一旦电缆出现故障情况，故障点之处的电磁场分布便会出现异常状况，此时探头接收到的信号，其强度以及相位也都会产生改变。智能诊断技术一方面借助智能信号发生器生成平稳且可调控的高频电流，以此保证注入到电缆之中的电磁波信号良好的质量，另一方面，运用智能传感器以及数据处理系统，对探头所接收的电磁信号开展即时的分析与处理工作，采用模式识别及机器学习等算法，构建起电磁信号与故障点位置之间的对应联系，进而达成对故障点的精准定位[1]。

二、基于智能诊断技术的10kV电力电缆故障定位方法的应用

（一）城市配电网故障快速响应系统应用

于城市配电网的运维之际，智能诊断技术极大程度地增强了故障应急的处理能力，借助部署高频采样的传感器网络，系统可实时收集电缆线路在电压与电流方面的波形数据，运用经过改良的卷积神经网络，对故障所具备的特征开展自动识别工作，一旦接地故障出现时，系统能够在以毫秒为度量的短暂时间里，达成故障区段的判断，并且依据行波测距的原理达成精准的定位。运维工作人员借助移动终端接收定位方面的信息，能够径直导航到故障点附近的区域，极大程度地缩短了查找故障所需的时间。这一系统尤其适用于如城市地下电缆廊道类繁杂的环境，化解了传统办法在密集电缆网络中，进行定位困难的难题，明显提升供电可靠性相关的指标，特别是在商业区和重要用户供电保障方面效果突出。

（二）工业园区电缆状态智能监测平台应用

考虑到工业园区电缆有着负载率处于较高水平、故障发生风险偏大这样的特性，开发依托智能诊断技术构建的状态监测平台，该平台把分布式光纤测温数据、局部放电监测数据，以及接地电流检测数据等多种来源的数据整合，运用深度信念网络来开展特征融合方面的分析，系统不但能够精准地确定故障发生的具体位置，而且可以达成绝缘出现劣化情况的早期警示。凭借构建电缆健康状态的评估模型，能够对潜在的故障风险做出预判，为预防性试验工作以及检修工作提供指引。此应用对传统的被动抢修模式予以改变，达成了电缆运维自“事后处理”朝着“事前预防”方向的转变，于化工、电子这类对供电质量有着严苛要求的工业园区中，这项技术切实防止了因电缆出现故障所引发的生产方面的损失。

（三）新能源场站集电线路智能诊断应用

于光伏电站、风电场这类新能源场站当中，智能诊断技术解决了集电线路故障定位难题，鉴于新能源发电所特有的如谐波含量偏高、电流波动幅度较大等状况，研发出了具备较强抗干扰能力的故障识别算法，该系统运用自适应滤波技术，来消除因新能源并网而产生的信号干扰现象，并且配合改进后的支持向量机算法，达成故障类型的识别工作，借助对故障行波在电缆分支节点位置处反射特性的分析研究，系统能够精准地判定出故障支路以及具体的故障发生位置。这项技术尤其适用于地形状况较为复杂的新能源场站，攻克了传统方法在长距离的架空电缆混合线路里定位精准度欠佳的难题[2]。从应用实践的情况来看，智能诊断这一技术，极大地提升了新能源场站运行维护方面的效率，为大规模可再生能源实现并网给予了技术层面的保障。

（四）轨道交通供电电缆智能诊断系统应用

在城市轨道交通的供电体系里，智能化的诊断手段为接触网电缆的故障位置确定，给出了独具创新意义的解决办法。此系统运用较宽频带的电流互感器收集电缆的高频电信号，同时，把时频联合的分析方式加以结合，从而提取出故障的相关特征，考虑到轨道交通所特有的脉冲性负载特点，研究出了基于深度残差网络的可抵抗干扰的运算方法，能够有效地把正常操作时产生的过电压，与真正出现故障的信号区分开来，该系统借助构建电缆拓扑结构的信息数据库，采用图神经网络对故障行波的传播轨迹开展分析，达成了在复杂网络环境之下的精准定位。此项技术对如地铁隧道类密闭空间尤为适用的特性，有效解决了传统方法处于强电磁干扰环境时，产生的定位偏差方面的问题，从实际运行状况能够看出，该系统能够精准地识别出如电缆接头老化、绝缘破损这类的典型缺陷，为轨道交通领域的安全供电给予了智能化的保障支持，该系统借助与其他监测系统开展数据层面的融合工作，进一步提高了对故障进行预测的准确程度，达成了由被动式检修向主动式维护这种模式的转变[3]。

结束语：

搭建基于多源信息融合的智能诊断模型，于城市配电网、工业园区、新能源场站以及轨道交通这类典型场景中，都展现出颇为理想的适用性以及可靠性，该模型切实化解了传统定位技术存在的精度不够、抗干扰能力欠佳等技术难题。伴随人工智能技术的不断推进，在未来，可在模型更轻便化、边缘计算布置等方面加以更进一步的优化，进而促进智能诊断技术与电力设备运维工作更为深入的融合。该研究成果不仅为电力系统的智能化运维提供了创新解决方案，其技术框架和方法论亦可拓展应用于其他关键基础设施的故障诊断领域，具有显著的示范价值和推广意义。

参考文献：

[1]王荣亮，李天翼，王浩楠.基于行波互相关法的电力电缆故障定位技术研究[J].电气技术与经济，2025，（03）：96-98.

[2]程兆金，伊文阳.10kV电力电缆故障检测应用探讨[C]//中国机电一体化技术应用协会.第八届全国石油和化工电气设计与应用论文大赛入选论文集.呼伦贝尔金新化工有限公司;，2025：36-41.

[3]王锋.电力电缆故障诊断与定位方法研究及应用[D].安徽理工大学，2024.

作者简介：尹德飞（1982.11），男， 汉族 ，云南，宣威市，本科

研究方向：10KV电力故障查找，环网柜维护保养操作方面，供电可靠性方面