浅谈基于数学形态学的电力电缆故障测距方法

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1、电力建设建材与装饰2015年10月浅谈基于数学形态学的电力电缆故障测距方法毛俊君（国网南平供电公司福建南平353000）摘要：当电力电缆运行过程中发生故障时，需及时迅速准确地找出故障位置，否则将给电力企业及用户带来巨大损失。文中在传统的行波测距法的基础上，将多分辨形态梯度技术（MMG）和软阈值技术相结合，提出了基于数学形态学的信号处理方法，通过MATLAB等仿真试验分析，并与传统的小波分析法进行对比，该方法更好的实现了噪声背景下扰动突变量的提取，具有良好的定位精度和检测实时性。验证了该方法的在电力电缆故障检测实际应用中的可行性。关

2、键词：电力电缆；故障测距；形态学；多分辨形态梯度中图分类号：TM75文献标识码：A文章编号：1673-0038（2015）43-0182-031课题背景2采用的关键技术1.1目前电力电缆被越来越广泛地应用于城市电网的建设，随2.1含噪声信号的形态滤波着电力电缆长时间运行，绝缘老化或变质、过热、机械类损伤、电（1）我们要进行滤波，为减小在采样数据产生的误差，选取从缆护层的腐蚀、绝缘部分受潮、电压过大等原因，导致电力电缆原始信号进行滤波，从而有效地筛选出精度高、误差小的特征信发生故障，给电力企业带来不可估量的损失，由于电力电缆多埋号，

3、准确的从故障波形中提取行波信号中的特征信号，实现在线在地底及隐蔽位置，发生故障时候不容易发现明显故障点，因此测距装置的启动可靠性如何快速准确、又能不停电的低成本方式查找出电缆的故障位（2）在选择算法的时候，首先要考虑算法的精度和速度，算法置是当前急需解决的问题。的精度则与采样点数的计算量和实际模拟滤波器的误差都有1.2电力电缆故障的分类关，算法的速度包括运算工作量及采样的点数，二者呈彼消我长（1）开路故障：电力电缆断线类故障称为开路故障。形态。即当保证算法的速度，就必然减少采样点数和计算量；精（2）低阻故障：通过该电缆的特性阻抗分

4、析，电缆故障点的绝度要高，则要增加采样点数和计算量，最好还要配合数字滤波器缘电阻下降至该电缆的特性阻抗值，甚至直流电阻为零的故障同时工作。另一方面要考虑算法本身要求的经过滤波后的影响。均称为低阻故障或为短路故障。电力信号监测中常出现的几种干扰为谐波干扰、电压波动干（3）高阻故障：当故障点的直流电阻大于该电缆的特性阻抗扰、瞬时脉冲干扰、暂态振荡干扰。瞬时脉冲干扰的情况（正负脉的故障均称为高阻故障，可分为泄露故障和闪络性故障。冲和脉冲群叠加在波头），以及电力系统中白噪声叠加到仿真得1.3当前电力电缆的故障测距研究情况到的故障行波信号上

5、，目的是验证形态学滤波算法的有效性。（1）离线测距方法：需对故障线路进行停电，通过行波等方法2.2基于数学形态学的行波测距方法进行现场测试的故障测距方法，该方法缺点：难以对整个网络进步骤一：对原始信号进行消噪处理，采用形态学的多尺度形行系统的分析，且需相应配网停电方能查找故障点，从而造成电态滤波法。量损失，影响配网可靠性及电力客户优质服务质量等。步骤二：对消噪的信号进行多分辨形态梯度变换。（2）在线测距方法：基于数学形态的在线测距。步骤三：结合软阀值设计算法。与传统的方法不同，数学形态学（MM）是近年来发展起来的步骤四：根据MMG

6、系数局部模极大值判断故障位置。一种有代表性的非线性图像处理和分析理论，是从集合的角度3应用研究来分析图像。利用故障行波信号来进行故障测距，原理上同小波变换是一致的，其主要测距原理是由故障行波波头到达时间来判断故障距离。采用的数学形态学来处理故障行波信号的算法，比小波变换来的更加简单直观，数学形态学在对故障行波噪声有效滤波和对信号奇异点方面的判断上具有更加准确的特点。1.4本文研究的内容对基于数学形态学的电力电缆在线故障测距方法进行了深入研究，对数学形态学运用的可行性和有效性进行了初步的研究和探讨，并且重点着眼于数学形态学在高压电缆

7、在线故障测图1电力电缆行波仿真实验图距中的实际应用，本文通过理论计算和采用基于MATLAB仿3.1电力电缆故障测距仿真实验真实验的波形分析两个角度来验证数学形态学方法的可行设仿真实验线路全长为10km，通过在故障位置30%、50%、性。·182·2015年10月建材与装饰电力建设80%三个具有代表性的位置，对故障行波进行仿真分析：测量后可得出油浸纸绝缘电缆F=160m/滋s，塑料电缆V=（1）当故障位置为30%处，图2是故障接地电流、经过多分170~200m/滋s，橡胶电缆K=220m/滋s。辨形态梯度技术及软阀值滤波的结果、将故

8、障电流经过5层db31L=淄伊（子-子）2线21小波变换的结果信号分析图。3.3通过仿真，线路全长10km，定位结果距离和误差情况如表1所示。表1小波测距结果小波测距误差形态学测距结形态学测距误故障数据（km）（km）果（km）差（km）ag30%