电力电缆火灾早期预警中特征气体的优先技术研究

前言

伴随电力系统规模持续扩大，电缆火灾的危险性日益明显，传统预警途径存在响应滞后的毛病，而特征气体检测技术能提前识别隐患，该领域研究把方向定在气体种类筛选与检测效率优化，本文借助分析特征气体的优先技术，意在为电缆火灾的早期预警提供更有效的解决办法，对预防重大事故有着关键意义。

一、电力电缆火灾早期预警系统结构

动态追踪电缆火源初现时的温烟变化，可在电缆发热起始时段迅速启动报警机制，为落实监测工作有效实施，针对线缆早期火情生成的烟雾物质，采用复合气体传感器阵列结构模式，增强关键参数提取效率，目标气体由气体探头组合采集而生成，经多算法叠加分析后获取有效特征数据集，结合核心特征群组协同映射，确定既定触发条件，最终实现电缆火灾的早期预警[1]。

空气被采集后立即进入过滤阶段，后续把空气输入探测主机开展检验，继而借助吸气泵动力经排放通道导出；预警主机对探测模块上传的数据开展算法处理，若预警主机分析显示异常，系统立即发出警报，向运维人员发送现场处置的警报，整套装置由气体采样管路、空气净化模块、检测部件、负压泵、预警控制器和声光报警器构成。预警主机、吸气泵、探测模块和空气过滤装置整合到一起，组成系统核心架构，主要是实现对火情的提前预警，然后对探测数据加以处理研判，即时推送预警信息。

根据传感器的固有特性，使用计算模型对温湿度测量结果实施精确校准与补偿，协议架构采用精简的数据帧与多重错误校验手段，确保数据传输准确可靠，运维方能够通过人机交互界面的告警提示采取必要的处理措施，同时及时显示各监测点的数据流和预警主机的辅助系统参数，以此保障电缆和设备平稳运行。用户端界面设置有以下功能区块，该功能模块使显示屏可展示布置于不同位置的探头所获取的温湿度值及对应监测点的气体参数，配置选项适配现场条件，修改巡检时间间隔及火警判定临界值等配置项，复位功能实现系统重启后的基础运行模式重建，若发生火警则立即发出同步警报，完成复位后系统自动保留当前参数状态，报警系统采用黄红双色分级预警机制，若烟雾含量超过预设警戒值，控制器即时启动声光报警，实施黄色预警；若烟感监测值升至火灾警报临界点，系统触发声光报警装置，以红色警示信号进行提示[2]。

二、电力电缆火灾早期预警的优势

和采用热敏与烟感监测的已有技术相比，产品设计围绕电缆早期着火阶段展开，可在电缆燃烧刚开始时快速给出火情预警通报，显著降低时间成本，为电缆火灾应急操作预留足够时间，有效防止火灾造成的重大经济损失，该技术主要对电缆外绝缘层热分解气体特征参数予以监测，从电缆外层化学分解的本质方面预判燃烧态势，精确抓住电缆燃烧主要问题，有效消除烟尘等背景噪声干扰，打造出具有高精度和高效率的检测方案。

系统达成了对电缆全运行状态的同步监控，会对电缆异常分解形成的特征气体马上发出警报，相较于光纤温度感知和漏电识别等技术，这种方法能实现更广泛的检测范围，还能克服电磁干扰的弊端，技术架构把气体采集模块、无线通信和主机端智能分析融合在一起，支持对线路环境气体数据进行24 小时连续采集，在时序上实现无缝采集，可有效克服人工巡检存在的检测范围有限、间隔周期长、数据准确性不足等缺陷，显著降低了人工实地检测的安全威胁，本方案采用区域化采集方式，采集点位与实际位置一一对应，能够准确找到故障点，有利于运维团队及时处理缺陷，系统支持和上级终端监控平台进行数据互联，以响应数字化运维的要求[3]。

三、电力电缆火灾早期预警中特征气体的优先技术

单一气体存在局限性，电缆在不同温域产气表现不同，可借助气体分析得到电缆温度数据。系统描述线缆火情开始阶段的情况，由于实际作业的环境，电缆火灾中气体生成的浓度受燃烧阶段的约束，且受气体扩散空间维度制约，确定若干种可反映温度显著变化的气体作为电缆早期火灾的示踪气体，更具有实际意义，此段通过双聚类方式，考量气体含量随温度阶段的分布状况，将气体分到不同类别，各类别均展现出相似的温度分布特征，从各类气体中筛选合适的成分，进而得到可有效体现电缆早期火情的特征气体。

数据预处理能够采用核主成分分析手段，运用核函数实现非线性高维数据向高维空间的转换，实现数据的线性可分性，之后采用PCA 进行特征空间压缩，借助降维后的线性可分数据重现高维原始数据的关键特性。

在聚类技术范畴，该领域普遍采用 K 均值算法，采用升级版 K-Means聚类技术，借助高维向量夹角的余弦值量化气体相似性，挑选差异程度最大的两个样本作为初始质心，针对两个分类簇分别进行误差量分析，以此标准评判聚类质量；按照最远距离原则筛选第三个初始质心，不断重复操作产生新的聚类质量评分，接着依次添加第四、第五等初始质心；比较各分类规模下误差数据的动态变化态势，在控制误差的范围内使用最少的分类质心数。

通过聚类方法比较筛选出代表性特征气体，聚类输出结果把 KPCA 降维后的特征子集和K-Means 最初的聚类结果进行融合，用KPCA 提取贡献率高于 95% 的主成分进行聚类操作，经降维转换后的矩阵承载了 95% 以上的原始特征量，该矩阵可分割为三个主成分，主成分分析中第一维度信息保留量最大，第三主成分所占权重最低。

火情刚开始时，气体呈现四大空间分布地带，气体适合分为四类，前两个主成分累计方差贡献率是 91.56% ，第三主成分占比不高，两个带标记圆点刚好分布在第三主成分维度，最初两个主成分没明显差异，因此火灾早期气体分3 至4 类均可，基于K-Means 方法对火灾初期气体数据做聚类分析，对比不同聚类规模下组内差异，分别对 1 类至 5 类数据进行聚类尝试[4]。

当不进行早期火灾气体类别的区分，也不对气体信息有效性进行判别，聚类内部离散度最大，显示出气体参数差别极为明显，随着类别规模扩大，分类出错率越低，倘若将气体整体归为三大类别，误差收敛至微量区间，且降速呈现明显衰减，三类和四类分组下的误差结果相近，基于核主成分聚类的分析结果，气体最适分类层级应为三级。

异辛醇被划分成单独的种类，就化学性质的角度而言，当有相同羟基时，气体传感器容易出现识别的错误，苯乙酮的羰基信号更易于捕捉到，这说明苯乙酮的检测代表性更强，只有在超过 170^∘C 的环境中，苯蒸气才会出现，并且含量明显过高，可以把它作为极端危险状况的气体标识优先进行筛选，采用异辛醇、苯乙酮及苯对电缆火灾进行气体特征分析，筛选的气体包含核心表征参数。

结语

本文对电力电缆火灾早期预警中特征气体优先技术的应用价值展开探讨，提炼了其在增强预警时效性与精准程度方面的好处，未来研究可把智能算法与多气体融合检测组合在一起，进一步增进预警系统的可靠性，促进电力安全防护技术成长。

参考文献

[1]孙沛瑶,马灿桂,王兴南,毛正中,韩翰,甘鹏程,朱彦璇.配电网电力电缆火灾原因分析与防范技术研究[J].电工技术,2024,(S2):642-645.

[2]李昀,胡蝶,万留杰,赵筱赫,李萍,王卫东,李康.常用电缆热解气体产生规律研究[J].绝缘材料,2024,57(07):121-126.

[3]霍宇航.MYP 和MYJV 型矿用电缆火灾燃烧特性及烟气毒性研究[D].西安科技大学,2023.

[4]郭佳银.电力电缆火灾风险评估及在线监测系统研究[D].中国矿业大学,2022.