一、背景與需求

隨著城市電網規模擴大及電纜化率提升，電力電纜的絕緣老化、外力破壞等問題引發的局部放電(局放)已成為導致電纜故障的主要誘因。傳統離線檢測方式存在滯后性，無法滿足電網高可靠性運行要求。本方案旨在構建一套 實時在線、智能診斷、超前預警 的電纜局放監測體系，實現從“被動搶修”向“主動防護”的轉型。

二、系統核心目標

實時監測：7×24小時連續采集電纜局放信號;

精準定位：局放源定位誤差≤±1米;

早期預警：在絕緣劣化初期(擊穿前6個月以上)發出風險警報;

智能診斷：自動識別放電類型(懸浮放電、沿面放電等)及嚴重等級;

多級聯動：與電網調度系統、設備管理系統(PMS)數據互通。

三、核心功能實現

實時監測

采樣率：≥100MS/s，帶寬0.1-30MHz

檢測靈敏度：≤5pC(符合IEC 60270標準)

智能診斷

自動分類放電類型：懸浮放電/氣隙放電/沿面放電

輸出絕緣劣化指數：0-100%風險量化

電力電纜局放實時在線監測與早期預警系統方案

可視化管控

數字孿生界面：集成GIS地圖展示 局放熱力圖、缺陷定位標點

自動生成報告：《電纜健康評估報告》《預警分析報告》

四、部署與效益

實施步驟：

試點階段：選取3km電纜隧道部署50個監測點(含接頭/終端)

全面推廣：覆蓋220kV及以上主干網電纜(12-18個月)

量化效益：

? 故障率下降：40%+(減少擊穿事故)

? 運維成本降低：人工巡檢頻次減少70%

? 壽命延長：電纜資產延壽8-10年

? 停電損失縮減：單次故障搶修成本降低60%

五、創新亮點

AI雙引擎驅動

邊緣側：輕量化模型實現信號實時預處理

云端：深度學習模型完成復雜模式識別與預測

多源數據融合

關聯局放信號+溫度+振動數據，排除環境干擾誤報

閉環運維聯動

預警信息直連設備管理系統(PMS)，自動觸發工單跟蹤

六、總結

本方案通過 高靈敏度感知網絡 與 AI預警算法 的結合，攻克電纜絕緣狀態實時評估難題，實現 “精準監測-智能預判-主動防護” 的運檢模式變革，符合《Q/GDW 11252-2020電力電纜狀態監測技術規范》要求，為電網安全提供關鍵技術支撐。