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基于无线温度传感器的分接箱电缆接头高温监测预警方法

创作时间:

作者:

@小白创作中心

基于无线温度传感器的分接箱电缆接头高温监测预警方法

引用

来源

https://m.fx361.cc/news/2024/0803/24715300.html

随着电力系统的不断发展，电缆接头的监测与预警技术越来越受到重视。本文提出了一种基于无线温度传感器的分接箱电缆接头高温监测预警方法，通过实时监测电缆接头的温度变化，及时发现并处理潜在的安全隐患。

摘要

现有预警方法精度较低，文章提出一种基于无线温度传感器的分接箱电缆接头高温监测预警方法。该方法通过无线温度传感器实时监测电缆接头的温度，并分解温度序列，以深入了解温度变化的趋势和规律。该方法通过设定电缆接头高温预警阈值，能够及时发现并应对异常高温情况。实验结果表明，该方法精度较高，能够迅速、准确地发出预警信号。

关键词

无线温度传感器；分接箱；电缆接头；高温监测；高温预警

中图分类号

TM203文献标志码：A

0 引言

电缆接头长期工作在复杂多变的环境中，易发生故障，从而给电网的稳定运行带来潜在威胁。因此，电缆接头高温监测预警成为当前亟待解决的问题［1］。传统的监测方法由于布线复杂、维护量大，难以实现对接头温度的实时监测与预警。为了解决这一问题，文章提出一种基于无线温度传感的分接箱电缆接头高温监测预警方法。该方法采用非接触式的无线测温技术，能够实时监测电缆接头的温度变化，并将无线信号传输至监控中心，旨在提高维护效率，有效预防火灾的发生，进一步提升电缆接头的安全性和稳定性。

1 利用无线温度传感监测电缆接头温度

电缆连接处出现的温度异常升高、绝缘局部放电、腐蚀或内部潮湿等问题，是电缆故障的主要诱因［2］。因此，实时监控电缆连接处温度，确保运行状况及周围环境条件的稳定，对于预防电缆供电事故的发生具有重要意义。

为了提高温度测量的精度，文章采用12 Bit的AD转换器，用以实现高精度的温度数据采集。文章通过精确换算，将AD值VAD转换为电阻值RNTC，如式（1）所示。

在转换过程中，采用过取样和内插等方法，进一步提高了AD传感器的分辨率和测温精度。

2 分解电缆接头温度序列

为提高预测接头温度数据的精确度，并更精准地提取温度趋势信息，文章采用集成经验模态分解技术。该技术能够将原始温度序列细化为多个更小的子序列，从而更好地揭示温度变化的细节与整体趋势。通过采用集成经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD），进一步提高了经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）的分解效果［3］。

为提高接头温度序列的预测与分析的准确性，文章采用EEMD的步骤如下。

（1）步骤1，设定高斯白噪声的相关参数，包括其幅值k和分解重复次数M。这些噪声被设定为零均值，并严格遵循正态分布。这种方式能够更好地揭示原始温度数据中隐藏的模式和趋势。

（2）步骤2，将高斯白噪声n（t）添加到线缆节点温度的初始数据x（t）中，以新序列为基础，实现M阶EMD。这一过程能够更深入地分析信号的内在结构和动态特性。随着M值的增加，所提方法将获得更多层次的固有模态函数（Intrinsic Mode Function，IMF），从而更全面地了解数据的多尺度特性。

（3）步骤3，在引入噪声之后，开始在序列中寻找所有局部极小点，这些极小点揭示了温度变化中的转折点和潜在模式。为了更准确地描述这些极小点周围的趋势，采用3次样条插补函数。这一函数能够根据已有的数据点进行平滑的曲线拟合，从而构建出更精确的上包络u（t）和下包络线v（t）。通过计算这2条包络线的平均值，得到平均值序列，如式（2）所示。

（4）步骤4，在完成平均值序列的计算后，将焦点转向噪声序列。该步骤的目的是消除噪声所带来的干扰，以便更清晰地分析温度数据的内在模式。为实现这一目标，从原始序列中减去之前计算得到的平均值序列，从而得到一个新的中间序列，如式（3）所示。

h（t）=x（t）-m（t）（3）

（5）步骤5，通过减去均值序列，能够有效消除噪声干扰，使分析聚焦于真实温度变化模式。在得到中间序列h（t）后，需判断是否满足本征模函数条件：如果h（t）满足IMF的条件，将其定义为IMF1，这意味着其代表信号中的一个稳定模式；如果h（t）不满足IMF的条件，文章将h（t）视为新的x（t），并重复步骤1、2，进行新一轮的EMD。在完成M次EMD后，计算残差，即原始信号与各阶IMF之和的差值，如式（4）所示。

r（t）=x（t）-h（t）（4）

（6）步骤6，对于这个剩余成分，重复步骤1—3，进行相同的“剥离”操作，直到满足设定的条件结束。

为消除白噪声对幅度的影响，文章通过集合平均实现对IMF分量的M次EMD［4］，从而得到更准确、可靠的IMF分量，以清晰地反映原始温度数据的内在结构和变化规律。

3 设置电缆接头高温预警阈值

当温度达到75 ℃时，系统会自动设定为报警阈值。一旦监测到的温度超过这一阈值，系统会立即发出越限报警信号。输配电端在接收到这一信号后会迅速采取行动，减小负荷，从而降低接头温度，有效减少热故障的风险。根据《带电设备红外诊断技术应用导则》（DL/T664—1999）的标准，将危害划分为一般、严重、紧急3个等级，并据此制定相应预警阈值［5］。相对温差判据如表1所示。

4 实验验证

4.1 实验准备

为了验证基于无线温度传感器的分接箱电缆接头高温监测预警方法的可行性和有效性，文章进行一系列实验。以某供电公司的地下电缆系统为例，文章利用历史数据进行仿真预测，通过分析电缆接头的温度数据，模拟了在温度平稳期可能出现的温度预警情况。实验设置参数如表2所示。

在实验过程中，文章将无线温度传感器安装在分接箱电缆接头上，通过使用无线温度传感器实时监测电缆接头的温度，并将数据传输到数据采集器中。

4.2 实验结果及分析

为了验证文章方法的优越性，在电缆接头的温度非平稳期预测中，文章采用了3种预测方法：一阶自适应、二阶自适应和以及本文提出的预测方法，并进行了对比实验，按照上述实验准备，得到表3所示的实验结果。

根据上表数据，文章提出的预测方法精度最低时仍保持在99.94%，最高可达99.99%，均显著优于其他方法。当温度达到预警阈值75℃时，仅文章方法成功预警，充分显示了其高预警精度。一阶方法基于温度变化一阶导数与时间成正比进行预测，虽然其拟合的预测曲线能够大致跟随实际温度变化，但存在一定的偏差。而二阶方法虽然能更好地拟合快速变化的情况，但整体精度偏低。因此，文章方法能够实时监测预警电缆接头温度，提高电网运行安全性和稳定性。