深圳供电局:电缆局部放电信号特征量的提取方法

深圳供电局研究者提出一种电缆局部放电信号特征量的提取方法，可以有效分解局部放电信号并构建相应特征量集合！

电缆作为电力输送的重要组成部分，其安全可靠性对于电网的正常运行至关重要。由于各种因素的影响，电缆可能会发生局部放电现象，其中大多是由于电缆制作工艺不良或其内部出现缺陷。按照局部放电发生原因与部位，可将其分为尖端放电、沿面放电、气隙放电及悬浮放电四种。电缆发生局部放电可能会引起绝缘老化、绝缘击穿、电弧放电、电缆损坏等故障，甚至会造成整个电力系统故障，这不仅会导致电能质量下降，还可能引发火灾和配电设备损坏。

电缆局部放电特征量是评估电缆健康状况和判断潜在故障的关键指标，通过准确提取和分析电缆局部放电信号特征量，可以实现实时监测电缆健康状况，并对电缆进行状态评估、故障定位、故障类型识别、故障严重程度评估及预测潜在故障并采取相应措施。

在电缆局部放电信号检测过程中，所提取信号特征值的准确性对检测准确性有重要作用。有效提取电缆局部放电信号中的特征量，有利于电缆运维人员及时评估电缆当前运行状态，并进行维护与检修。

现有关于电缆局部放电信号特征量提取方法的研究较少，传统VMD在分解信号时的分解参数如模态数量与惩罚因子多是默认设置，很有可能出现模态混叠而发生过分解与欠分解的现象。

针对在电缆局部放电检测过程中，局部放电特征信息提取较为困难、提取准确性低等问题，深圳供电局有限公司罗湖供电局、长沙理工大学电气与信息工程学院的李思尧、董章、陈雅旎、刘惠、阳汉琨，在2023年第11期《电气技术》上撰文，提出基于北方苍鹰优化算法（NGO）-变分模态分解（VMD）-希尔伯特-黄变换（HHT）的特征提取方法。

他们首先利用NGO迭代寻找在进行VMD时需要设置的最佳分解参数，得到最优分解层数与惩罚因子；然后通过VMD对采集到的信号数据进行分解，得到多个基于最优分解参数的模态分量；最后利用希尔伯特边际谱理论分析信号的频谱特性，再结合信号的统计特征与熵特征构建局部放电信号的特征量集合。

实验结果表明，所提基于NGO-VMD-HHT的电缆局部放电特征提取方法能够有效分解局部放电信号并构建相应特征量集合。

本工作成果发表在2023年第11期《电气技术》，论文标题为“基于NGO-VMD-HHT的电缆局部放电信号特征量提取方法”，作者为李思尧、董章 等。