如何對(duì)電纜故障在線監(jiān)測(cè)的應(yīng)用方案進(jìn)行優(yōu)化，找到更為迅速、準(zhǔn)確的方法與技術(shù)，是當(dāng)下這項(xiàng)工作的一項(xiàng)重點(diǎn)內(nèi)容。其核心優(yōu)化方向在于與技術(shù)的進(jìn)一步融合，如實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、智能故障定位技術(shù)等。從不同方向多個(gè)角度進(jìn)行技術(shù)的有效融合，可以更高效全面的完成對(duì)其進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)。

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用，可從多模態(tài)傳感器集成以及邊緣計(jì)算與無(wú)線通信方面入手。以多模態(tài)傳感器集成為例，其主要是通過(guò)集成特高頻傳感器、超聲波傳感器、無(wú)線溫濕度傳感器以及光纖傳感技術(shù)等裝置應(yīng)用，其中特高頻傳感器用于檢測(cè)電纜絕緣層局部放電產(chǎn)生的高頻電磁波，適用于高壓電纜本體及附件的寬頻帶信號(hào)捕捉；超聲波傳感器通過(guò)接收放電產(chǎn)生的聲波信號(hào)，精準(zhǔn)定位電暈放電位置，更適用于絕緣老化初期檢測(cè)；無(wú)線溫濕度傳感器構(gòu)建無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電纜關(guān)鍵連接處（如接頭、終端）的溫度異常，預(yù)警過(guò)熱引發(fā)的絕緣老化或短路風(fēng)險(xiǎn)。

光纖傳感技術(shù)利用光纖作為傳感元件，通過(guò)測(cè)量光信號(hào)（相位、強(qiáng)度）變化間接反映局部放電活動(dòng)，具備抗電磁干擾、長(zhǎng)距離傳輸優(yōu)勢(shì)，適合復(fù)雜電磁環(huán)境下的監(jiān)測(cè)。此外結(jié)合邊緣計(jì)算與無(wú)線通信技術(shù)，在邊緣計(jì)算終端（如傳感器端）進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理（如噪聲過(guò)濾、特征提?。?，可有效減少云端負(fù)擔(dān)，提升實(shí)時(shí)性；同時(shí)通過(guò)4G/5G、LoRa或光纖將數(shù)據(jù)傳輸至云端平臺(tái)，確保低延遲、高可靠性，有效實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)控。

而基于人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的診斷，可實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)數(shù)據(jù)融合與預(yù)測(cè)性維護(hù)模型的建設(shè)應(yīng)用。結(jié)合特高頻、超聲波、光纖傳感等多類型傳感器數(shù)據(jù)，通過(guò)AI算法（如深度學(xué)習(xí)、隨機(jī)森林）實(shí)現(xiàn)信息互補(bǔ)，提升故障識(shí)別準(zhǔn)確率。預(yù)測(cè)性維護(hù)模型可基于歷史數(shù)據(jù)（溫度、電流、局部放電信號(hào)）預(yù)測(cè)絕緣老化趨勢(shì)，提前預(yù)警潛在故障。這些方法的融合應(yīng)用能促進(jìn)電纜故障在線監(jiān)測(cè)實(shí)現(xiàn)更快速、準(zhǔn)確的故障識(shí)別與定位，同時(shí)降低運(yùn)維成本，提升電網(wǎng)可靠性。

本文由陜西公眾智能科技有限公司（陜西公眾電氣股份有限公司）小編撰寫(xiě)。

審核編輯 黃宇