【摘 要】
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电缆隧道电力设备在线监测系统,常常需要采集多种电力设备信号,由于各监测子系统相互独立,多种数据无法统一处理,需要部署多个处理单元,不仅增加了成本,而且会导致电缆监测系统的复杂性增加,同时给监测系统的稳定运行带来一定的影响。本文为解决上述问题,设计了一套基于局放信号分析和智能检测的电力管廊综合带电检测设备和辅助系统,实现电缆在线局放检测。本文通过分析电力电缆的局放规律、局放信号分析以及局放检测,实现
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电缆隧道电力设备在线监测系统,常常需要采集多种电力设备信号,由于各监测子系统相互独立,多种数据无法统一处理,需要部署多个处理单元,不仅增加了成本,而且会导致电缆监测系统的复杂性增加,同时给监测系统的稳定运行带来一定的影响。本文为解决上述问题,设计了一套基于局放信号分析和智能检测的电力管廊综合带电检测设备和辅助系统,实现电缆在线局放检测。本文通过分析电力电缆的局放规律、局放信号分析以及局放检测,实现电缆局放的准确定位,并基于FPGA进行电缆带电检测装置开发。论文的工作主要包括:1、研究电缆局放的放电规律,重点研究乙丙橡胶电缆的特点及影响局放信号的各类参数;然后进行局放PRPD谱图分析,建立电缆局放模型,分析其在电力电缆中的衰减特性,为下文电缆局放的在线检测提供理论基础。2、考虑到电缆局放信号采集存在的误差和噪声问题,必须对其进行处理,首先对PCB信号进行完整性优化,分别从信号反射、信号延时和信号串扰三个方面实现PCB采集信号的处理,然后对采集到的信号进行小波去噪,保证采集到的局放信号的可用性和准确性。3、基于深度卷积神经网络算法实现电缆的局放检测定位,针对不同影响因素对卷积神经网络局放辨识的影响,分析不同参数下卷积神经网络进行局放检测的能力,重点分析前后向传播的参数更新,并分析不同卷积层数、激活函数、优化算法实现局放检测的不同,表明本文算法的有效性和高效性。4、基于SoC FPGA进行电缆带电检测装置开发,在ZYNQ系列平台进行该装置的整体功能设计,并对其中高频脉冲电流传感器（HFCT）、工频相位互感器、接地电流互感器、高速采集卡及主板等模板的参数进行设计,利用高速AD芯片实现电缆信号的高速采集,然后采用前文算法进行采集信号的辨识处理,实现电缆的局放带电检测。
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