电力电缆接头的温度监测与预警研究

田成凤

(天津滨海供电公司，天津300450)

0 引言

电力电缆作为电力系统中能量传输的关键设备之一，其运行状况对电力系统运行的安全可靠性有重大影响。而了解电缆的故障原因则有利于我们采用合理而有效的监测手段及预防措施以保证电缆运行的安全性。一般电缆故障主要有三种情况:外力损坏、接头故障以及电缆本身质量问题。其中因外力损坏和电缆本身质量问题导致故障的概率较低，而电缆接头故障却占电缆运行故障的90%以上。因此研究电缆接头对于减少系统故障、提高运行可靠性很有必要［1-2］。

1 电缆接头温度监测

电缆接头是电缆线路中最薄弱的环节，是电缆故障的多发点。当接触电阻过大或出现过负荷时，就会引起接头温度过高［3］，造成电缆接头处绝缘老化或崩烧等故障，严重地影响整个供电系统的安全，造成巨大的经济损失。而实时掌握电缆接头运行状态，并根据当前运行参数预测未来的运行状况对于及早地发现潜在隐患，减少故障次数，提高维护人员的工作效率有重要作用［4-6］。因此，本文提出了基于光纤光栅传感器的电缆接头温度监测方法，并利用预测方法达到温度预警的目的。

1.1 温度传感器元件

电力电缆接头的温度是反映电力电缆运行状态的重要参数，利用温度传感器测量电缆的温度经历了一个发展变化的过程，使得温度测量精度越来越高。目前常用的温度传感元件主要有红外传感器、热电偶、热敏电阻、半导体PN结、温控晶闸管和集成电路型温度传感器等。红外传感具有安全性能好，不需接触测量的优势，但是因其结构复杂、抗干扰能力差，对环境要求高，所以不宜选用;热电偶则不适应电缆接头分布面很广的实际情况，且传输距离也有限制;热敏电阻在应用时布线复杂，本身易受损坏，抗干扰的能力也较差;半导体PN结型和温控晶闸管型传感器也存在问题，均不适用于电缆头温度的检测;集成电路型的电流输出型测温元件适合于远距离传输，抗干扰能力较强。目前盛行的分布式光纤［7］温度传感器用于地下电力电缆表面温度检测时，具有检测距离长、定位精度高等特点，但其由于受到自身技术特点的限制，不能实现对接头温度的精确监测。

鉴于以上不足，本监测系统将采用具有独特优势的光纤光栅传感器来测量电缆接头温度，充分利用其测温精度高，可同时多点测量，测温范围大，传输距离长，抗干扰能力强等特性。由于光纤光栅传感技术适应于各种恶劣环境下的温度监测，目前已开始应用于电力行业各主要设备关键点，解决了以往测温技术无法解决的问题。

1.2 光纤光栅测温系统工作原理

光纤光栅是利用光敏特性，通过光波的变化反应温度变化的。光纤光栅测温系统［8-9］开始工作时，首先由控制信号触发宽带激光光源，发出一个宽带光谱，光信号传送到各个光纤光栅温度传感器上，各个传感器反射回具有自身特性的窄带光谱。各反射的窄带光谱再由传导光纤送回光纤探测部分，再经解调系统进行转换，放大以及A/D转换电路处理后，送到计算机处理数据，进而得出被检测设备的温度情况。测温原理如图1所示。

图1 光纤光栅测温原理

1.3 测温系统总体结构

由于长电缆接头分布范围大，长距离传输时，数量多，因此，本系统利用了光纤光栅的波分复用技术，实现多点的分布实时测量。为达到温度的实时监测目的，要将一系列传感器预先埋入接头内部，以对接头温度进行监测，监测系统结构设计如图2。

图2 电缆接头测温系统总体结构

光纤光栅传感器实时采集多个接头的温度数据，温度数据通过通信接口最后传至集中监测中心，经过后台处理后实时显示、打印、记录各接头温度值。通过分析实时数据可判断系统当前运行状态。

2 电缆接头的温度预警

利用监测的历史数据，预测未来电缆接头温度的变化，可以及早发现故障隐患，发出报警，让工作人员及时采取相应措施，从而有效避免不安全因素的进一步扩大，达到故障预警的目的。而选用适当的预测方法能够正确反应温度变化的趋势。

2.1 预测方法

目前工程中常用的预测方法［10］有许多种，如回归分析预测法、时间序列预测法、自适应预测技术以及灰色理论预测法等，近年来兴起的人工神经网络也越来越得到关注。

(1)回归模型预测技术根据随机变量和可控变量的个数建立一元线性回归直线或多元线性回归模型，对于较复杂的多元线性回归可采用最小二乘法求得回归方程系数，是一种基本的负荷预测方法。

(2)自适应系数预测法是一种趋势外推的预测方法，其特点在于权系数(或称平滑系数)随情况的变化而变化，通过不断修正权系数以达到更好的预测效果。

(3)时间序列预测法就是利用可以体现某一个随机过程的时间序列建立一个合适的数学模型来描述该随机过程的方法，有两种建立方法，一种是数据间满足线性关系的传统建模及预测方法，如自回归(AR)，滑动均值(MA)，另一种是数据间成非线性关系的非线性建模方法。

(4)灰色预测法通过原始数据的整理来寻找数的规律，通常采用累加生成的建模方法，即对累加生成后的数据进行指数曲线拟合，再通过累减还原后进行数据预测。

(5)人工神经网络预测法是近几年兴起的一种新的预测方法，通过对历史数据的分析，能够“模拟”并“记忆”输入变量和输出变量之间的任何复杂的“函数”关系，处理各种模糊的、非线性的含存“噪声”的数据，并通过“联想”来实现预测。

2.2 接头温度预测算法

通过长期观察发现，电缆接头在正常运行时温度变化较为稳定，到产生故障的过程也是温度逐渐变化的过程。通过对各种预测方法的分析并结合电缆接头温度的特点，本文提出了一阶自适应和二阶自适应优选组合预测技术进行温度预测。正确地预测温度变化趋势，则有利于报警时间的提前。

2.2.1 一阶自适应系数预测算法

假定采集到的T期历史数据x1，x2，…xΤ具有水平趋势，从历史数据出发，则可利用一阶自适应系数预测算法求得内插值及预测值，，…。该算法的思想是:新预测值通过调整前期预测值得到，而调整项则取决于新数据与前期预测值之差。

预测公式可写为

取一常数β(0＜β＜1)，本系统取0.2，对t时刻以前的预测误差eΚ(Κ=1，2，…，t)做指数加权平均，即

这是关于Et的递推公式。再令

同样有

Mt=β|et|+(1－β)Mt－1，取αt=|Et|/Mt即可。

2.2.2 二阶自适应系数预测算法

二阶自适应系数法是一种线性趋势预测技术，假定采集到的T期历史数据x1，x2，…，xΤ，预测值由得出，即在每个t时刻，由动态预测公式定出t+1时刻的预测值，所以关键是求出和。当t＞T时，预测值由直线1，2，…)计算。二阶自适应系数预测中的权系数α也是随情况的变化不断修正的。以下给出其预测算法:

(2)计算自适应系数αt，与一阶自适应系数预测法求解相同。

(3)采用式(6)作出预测

2.2.3 优选组合预测技术

一阶自适应系数预测法是在一次平滑的基础上实现的，对水平趋势预测效果较好;而二阶自适应则是在二次平滑的基础上实现的，对线性趋势预测效果较好。两种方法都是简单而有效的趋势外推预测技术。通过分析电缆接头温度在正常和异常状况下的温度变化趋势，本文提出利用两种系数预测方法所得的预测结果，选取适当的权重进行加权平均的组合预测技术，意在实现不同状况下的温度预测曲线的正确性。

对于优选组合技术来说，关键是如何选取适当的权值。设f1、f2是两个关于预测对象f的无偏预测值，fc是加权平均的组合预测值。预测误差方差为σ11、σ22，协方差为σ12，w1、w2是相应的权系数，且满足w1+w2=1，有

求得两预测方法的组合预测权系数分别为

可以证明预测值越可靠，该方法所占的权值越大。

3 应用实例

本文结合天津滨海供电公司的地下电缆接头运行情况，利用电缆接头的历史数据预测短期内的温度数值。仿真采用两个电缆接头的数据，分别进行温度平稳期和温度上升期的温度预警。电缆接头1选取2008年10月17日，00:00—11:00的温度为历史数据，预测未来12小时的温度值，由于电缆温度变化较慢，因此采样数据为每小时一次。图3为分别利用一阶自适应、二阶自适应和一、二阶自适应优选组合三种预测方法对电缆接头1的预测温度曲线。

图3 电缆接头1的温度预测曲线

对预测值和实际测得值进行误差分析比较，三种方法预测误差如表1所示。

表1 电缆接头1的温度预测误差

通过数据和图表显示，这一时间段内接头处于正常状态，温度较为平稳。采用二阶自适应方法预测有上升趋势，误差较大，而优选组合预测数据的相对误差均小于0.05，满足预测误差要求。从图3中看出，优选组合的温度预测曲线与一阶自适应的非常接近，这是因为在正常情况下，温度变化趋势较为平稳，权重系数w1达到了0.955，即一阶自适应方法在优选组合中起到了决定作用。

电缆接头2的温度测量数据以2008年10月17日21:00至10月18日11:00为历史数据，预测未来的五个时间点，采样数据为每两小时一次。图4为电缆接头2的预测温度曲线，可以发现温度有上升的趋势，如果继续发展下去可能会达到预警温度，发出报警。表2为电缆接头2的预测误差情况，可知采用优选组合预测方法均满足误差小于0.05的要求，由于二阶自适应所占权重很大，因此优选组合与二阶自适应温度预测曲线较为接近。

图4 电缆接头2的温度预测曲线

表2 电缆接头2的温度预测误差

由实例分析可以得出，采用优选组合预测技术能很好地预测电缆接头的温度变化趋势。通过对单个方法权重系数的分配可适应不同情况下的预测需要。虽然有时和某单个预测方法差距很小，但对各种运行情况却是一种稳妥的预测方法。

4 结束语

本文在分析传统温度传感器的基础上，利用光纤光栅传感器来监测电力电缆接头的温度，克服了目前电缆接头温度监测难的问题，提出了优选组合预测算法预测电缆接头温度变化趋势。运用温度预测技术及早对可能出现温度过高的电缆异常接头给出报警提示，从而实现对故障的预警功能，便于维护人员提前采取措施。另外，监测系统记录保存的电缆接头运行温度的历史信息，对电缆工作状态分析和生命周期分析也具有重要的参考价值。

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