【CN109917251A】一种XLPE电缆绝缘材料老化寿命的预测方法【专利】
XLPE电缆绝缘老化与剩余寿命评估的试验方法
XLPE电缆绝缘老化与剩余寿命评估的试验方法喻岩珑;李晟;孙辉;岳彩鹏;吴延坤;陈广辉;姚瑾【摘要】Insulation of the cables put into operation tends to become aged due to electricity, temperature mechanics water.and many other factors therefore affecting the operation reliability and service life of the cables Currently. analyses of the status of XLPE cables' insulation and assessment of the cable's remaining life have become hot issues Relative to the qualitative analysis quantitative evaluation of the cable's remaining life ia of more practical value This paper summarized the XLPE cable insulation aging mechanisms, studied several quantitative analysis methods for the remaining life: comparative analysis of breakdown voltage dielectric loss factor method and DC leakage current method which provide reference for researchers studying the cable operation condition and its remaining.%电缆投入运行后.绝缘会受到电、热、机械、水分等因素的作用而发生老化,影响电缆的运行可靠性和使用寿命.XLPE电缆的绝缘状态与剩余寿命的评估是目前的热点问题,相对于定性的分析,对电缆剩余寿命的定量评估更有实际价值.文章总结了XLPE 电缆绝缘老化机理并调研了几种定量分析电缆剩余寿命的方法:击穿电压对比法,介质损耗因素法和直流泄漏电流法.可为从事电缆运行情况和寿命研究的技术人员提供参考.【期刊名称】《电网与清洁能源》【年(卷),期】2011(027)004【总页数】4页(P26-29)【关键词】XLPE电缆;绝缘老化;剩余寿命;树老化【作者】喻岩珑;李晟;孙辉;岳彩鹏;吴延坤;陈广辉;姚瑾【作者单位】华北电力大学,电气与电子工程学院,北京,102206;华北电力大学,电气与电子工程学院,北京,102206;华北电力大学,电气与电子工程学院,北京,102206;华北电力大学,电气与电子工程学院,北京,102206;华北电力大学,电气与电子工程学院,北京,102206;华北电力大学,电气与电子工程学院,北京,102206;宝鸡市供电局,陕西,宝鸡,721004【正文语种】中文【中图分类】TM855电力电缆是电力系统输变电的非常重要的设备，对电力负荷安全，电力可靠传输具有不可或缺的作用。
国内文摘与专利
2024,57(4)
国内文摘与专利
国内文摘与专利
电缆绝缘材料交联聚乙烯的老化及寿命调控/王江琼,李
维康,张文业,等/物理学报,2024(3)
交联聚乙烯（XLPE）因其优异的力学性能和绝缘性能广
泛应用于电力电缆领域中。但在高压电缆的运行过程中
故障。基于上述问题，
文中分析了盆式绝缘子表面电荷的来
源与传导途径，
采用有限元仿真计算方法构建了二维轴对称
仿真模型以及设定相关参数，
研究了电压极性、不同电压幅
值以及电压极性反转对盆式绝缘子表面电荷分布的影响。
结果表明，
在直流电压下，
凹面主要积聚与外施直流电压极
性相反的电荷，
凸面主要积聚与直流电压极性相同的电荷，
C2H2 产气速率较绝缘缺陷快。文中主要结论对于少油类设
备产气下的故障分析具有重要的意义。
直流电压下 GIS 盆式绝缘子表面电荷及电场分布特性
仿真研究/罗传仙,邱虎,孙亚辉,文豪,等/高压电器,2024(3)
GIS 中盆式绝缘子表面在外施直流电压时会积聚大量
电荷使得沿面闪络电压大幅降低，
从而引发一系列电气设备
构，
PDIV 高，
本发明采用的起泡剂安全性高，
含气泡的高分
子绝缘层的制备工艺简便易操作，
所制得的漆膜不会产生漆
瘤或大气泡等缺陷。
一种低压风力发电机组动力电缆的绝缘材料及制备方
法/CN117757195A/江苏亨通电力电缆有限公司
本发明综合多种原料的性能，
取长补短，
具有优异的耐
老化、耐高低温、高强度等性能。本发明中所述防老剂 RD、
内部的干燥材料对纸板内侧空气中的水分进行吸附，
一种预测电缆热老化使用寿命的方法[发明专利]
![一种预测电缆热老化使用寿命的方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/377f45e227fff705cc1755270722192e453658c0.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202011079137.2(22)申请日 2020.10.10(71)申请人 重庆大学地址 400044 重庆市沙坪坝区沙坪坝正街174号(72)发明人 林景栋 蔡力 高俊峰 刘志文 缪存瀚 (74)专利代理机构 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275代理人 赵荣之(51)Int.Cl.G06F 30/20(2020.01)G06F 119/04(2020.01)G06F 113/16(2020.01)(54)发明名称一种预测电缆热老化使用寿命的方法(57)摘要本发明涉及一种预测电缆热老化使用寿命的方法，属于电缆监测技术领域。
该方法包括：1)建立改进的Arrhenius电缆热老化寿命预测模型；2)确定断裂伸长率保留率与老化时间和老化温度的关系；3)确定不同老化温度下电缆寿命与断裂伸长率保留率的关系；4)通过最小二乘法确定模型参数；5)确定基于断裂伸长率的电缆热老化使用寿命预测模型，进而确定50％下的断裂伸长率时的电缆使用寿命。
本发明建立在Arrhenius模型、断裂伸长率保留率与老化时间之间的关系的基础上，利用多元非线性回归法，得出电缆热老化寿命预测模型，能够计算出电缆在额定温度下的使用寿命。
本发明能有效预测电缆使用寿命，且能提高电缆寿命预测的精度。
权利要求书2页 说明书4页 附图2页CN 112257237 A 2021.01.22C N 112257237A1.一种预测电缆热老化使用寿命的方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：1)在Arrhenius模型的基础上，建立改进的Arrhenius电缆热老化寿命预测模型；2)以步骤1)所建立的改进的Arrhenius电缆热老化寿命预测模型为已知条件，分析断裂伸长率保留率与老化时间和老化温度三者之间的关系；3)采用多元非线性回归法，确定不同老化温度下电缆寿命模型，以50％的断裂伸长率为电缆老化寿命终点，确定各老化温度电缆的使用寿命，经线性处理得出简化模型；4)以步骤3)所得的电缆寿命简化模型为已知条件，通过最小二乘法确定寿命预测模型的参数；5)确定基于断裂伸长率的电缆热老化使用寿命预测模型，将电缆额定温度带入确定的模型可以得出此时的电缆使用寿命。
用于评估XLPE电缆绝缘老化状态的介电分析方法[发明专利]
![用于评估XLPE电缆绝缘老化状态的介电分析方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/c034142b974bcf84b9d528ea81c758f5f61f29fc.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201810580802.2(22)申请日 2018.06.07(71)申请人 国网上海市电力公司地址 200002 上海市浦东新区中国（上海）自由贸易试验区源深路1122号申请人 西安交通大学(72)发明人 周利军 蒋晓娟 张屹 陈立荣 王承 陆俊 侯东雨 杨舒婷 周宏 徐伟 何磊 朱宇明 陆青 汤敏吉 沈斌 (74)专利代理机构 上海科盛知识产权代理有限公司 31225代理人 应小波(51)Int.Cl.G01R 31/12(2006.01)G01R 27/26(2006.01)(54)发明名称用于评估XLPE电缆绝缘老化状态的介电分析方法(57)摘要本发明涉及一种用于评估XLPE电缆绝缘老化状态的介电分析方法，包括以下步骤：步骤1、在设定温度下测量XLPE电缆绝缘的复介电常数的频谱，获得介电常数实部ε'和介电常数虚部ε”随频率的变化曲线；步骤2、对介电常数实部ε'进行数学变化后获得含有介电常数实部ε'的数学式随频率的变化曲线；步骤3、根据步骤2的变化曲线分析XLPE电缆绝缘老化状态。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：简单易行，具有一定的工程应用前景。
权利要求书1页 说明书2页 附图2页CN 108508337 A 2018.09.07C N 108508337A1.一种用于评估XLPE电缆绝缘老化状态的介电分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、在设定温度下测量XLPE电缆绝缘的复介电常数的频谱，获得介电常数实部ε'和介电常数虚部ε”随频率的变化曲线；步骤2、对介电常数实部ε'进行数学变化后获得含有介电常数实部ε'的数学式随频率的变化曲线；步骤3、根据步骤2的变化曲线分析XLPE电缆绝缘老化状态。
2.根据权利要求1所述的一种用于评估XLPE电缆绝缘老化状态的介电分析方法，其特征在于，所述的步骤2中的含有介电常数实部ε'的数学式为3.根据权利要求1所述的一种用于评估XLPE电缆绝缘老化状态的介电分析方法，其特征在于，所述的步骤1中的测量温度为80℃。
基于特征检测量的XLPE电缆绝缘老化寿命预测方法
㊀㊀㊀㊀收稿日期:2019-09-27;修回日期:2020-06-30基金项目:国网浙江省电力有限公司科技项目(5211H Z 17000B );国家自然科学基金(61673268)通信作者:王㊀昕(1972-),男,博士,副教授,主要从事变压器等电力设备状态在线监测与评估研究;E -m a i l :w a n g x i n 26@s jt u .e d u .c n 第37卷第1期电力科学与技术学报V o l .37N o .12022年1月J O U R N A LO FE I E C T R I CP O W E RS C I E N C EA N DT E C H N O L O G YJ a n .2022㊀基于特征检测量的X L P E 电缆绝缘老化寿命预测方法李登淑1,王㊀昕2,吴健儿3,赵㊀明3,姚广元3(1.上海电力大学电气工程学院,上海200090;2.上海交通大学电工与电子技术中心,上海200240;3.国网浙江省杭州供电公司电缆运检室,浙江杭州310000)摘㊀要:针对X L P E 电缆绝缘老化影响电力系统稳定运行的问题,以绝缘状态检测项目为基础,提出基于多个特征检测量的偏最小二乘(P L S )老化时间预测模型㊂首先针对现有的数据样本较小及模型中存在的多重共线性问题,引入最小二乘支持向量回归机(L S S V R )优化模型主成分得分向量;然后利用最新得分向量建立L S S V R -P L S 老化时间预测模型;最后利用回归参数T 检验法对比检验了模型非线性处理能力,对杭州某区域多根110k V X L P E 电缆样品进行预测分析,结果表明改进模型适用于电缆检测量小样本数据的处理,能够消除原始模型存在的多重共线性问题,并且具有更高的预测精准度,对电缆的运维及电网改造具有重要的指导意义㊂关㊀键㊀词:X L P E 电缆;特征检测量;老化时间;多重共线性;L S S V R -P L S 预测模型D O I :10.19781/j .i s s n .1673-9140.2022.01.020㊀㊀中图分类号:TM 247㊀㊀文章编号:1673-9140(2022)01-0168-10X L P Ec a b l e i n s u l a t i o na g i n g ba s e d o n f e a t u r e d e t e c t i o n l i f e p r e d i c t i o nm e t h o d L ID e n g s h u 1,WA N G X i n 2,WUJ i a n e r 3,Z H A O M i n g 3,Y A O G u a n g yu a n 3(1.S c h o o l o fE l e c t r i c a l E n g i n e e r i n g ,S h a n g h a iU n i v e r s i t y o fE l e c t r i cP o w e r ,S h a n gh a i 200090,C h i n a ;2.C e n t e r o fE l e c t r i c a l&E l e c t r o n i cT e c h n o l o g y ,S h a n g h a i J i a oT o n g U n i v e r s i t y ,S h a n gh a i 200240,C h i n a ;3.H a n g z h o uP o w e r S u p p l y C o m p a n y C a b l e I n s p e c t i o nR o o mZ h e j i a n g E l e c t r i cP o w e rG r i dC o .,L t d .,H a n gz h o u310000,C h i n a )A b s t r a c t :X L P E i n s u l a t i o na g i n g a f f e c t st h eo p e r a t i o no f t h e p o w e rs ys t e m.B a s e do nt h e i n s u l a t i o ns t a t ed e t e c t i o n p r o j e c t ,t h i s p a p e r p r o p o s e s aP L S a g i n g t i m e p r e d i c t i o nm o d e l b a s e d o nm u l t i p l e f e a t u r e d e t e c t i o n q u a n t i t i e s .A i m i n ga t t h e s m a l l d a t a c o l l e c t e da n d t h em u l t i -c o l l i n e a r i t yp r ob l e mi n t h em o d e l ,t h e l e a s t s q u a r e s s u p p o r t v ec t o rm a c h i n e (L S S V R )i s i n t r od u ce d t oo p t i m i z e t h em o d e l p r i n c i p a l c o m p o n e n t s c o r ev e c t o r .T h e n ,t h eL S S V R -P L Sa g i n g ti m e m o d e l i s e s t a b l i s h e du t i l i z i n g t h e n e ws c o r e v e c t o r .F i n a l l y ,t h e n o n l i n e a r p r o c e s s i n g a b i l i t y i s c o m p a r e d a n d t e s t e db y aTt e s t a n d t h e 110k V X L P Ec a b l e s a m p l e s i nac e r t a i na r e ao fH a n g z h o u i s c o n s i d e r e d .I t i ss h o w nt h a t t h e i m -p r o v e dm o d e l i s s u i t a b l e f o r t h e p r o c e s s i n g o f s m a l l s a m pl e d a t a o f c a b l e d e t e c t i o n ,w h i c h c a n e l i m i n a t e t h em u l t i -c o l -l i n e a r i t yp r o b l e me x i s t i n g i n t h e o r i g i n a lm o d e l a n da c h i e v e ah i g h e r p r e d i c t i o n a c c u r a c y .T h e p r o p o s e d r e s e a r c h p r o -v i d e s a n i m p o r t a n t g u i d i n g s i g n i f i c a n c e f o r t h e c a b l e o pe r a t i o n a n dm a i n t e n a n c e a n d t h e t r a n sf o r m a t i o n o f p o w e rg r i d .K e y wo r d s :X L P Ec a b l e ;f e a t u r e d e t e c t i o n ;a g i n g t i m e ;m u l t i c o l l i n e a r i t y ;L S S V R -P L S p r e d i c t i o nm o d e l第37卷第1期李登淑,等:基于特征检测量的X L P E电缆绝缘老化寿命预测方法㊀㊀与油纸绝缘及乙丙橡胶电缆相比,X L P E电缆具有性能优良㊁敷设简单㊁方便检修等优点,被广泛应用于10~220k V的电网中[1-3]㊂而当前许多现役X L P E电缆敷设已有十几年,很容易发生绝缘老化甚至绝缘击穿问题,引起不可预计的损失[4-5]㊂因此,对X L P E电缆绝缘状态检测量进行相关测试,预测其绝缘老化剩余寿命具有重要的实际意义㊂目前对电缆老化寿命的预测,大多采用电老化㊁热老化等加速老化试验,但这种方法周期长㊁成本高,不适用于快速及时地反馈绝缘寿命的需求[6]㊂文献[7-8]分别提出基于电特性㊁基于等温松弛电流法的X L P E电缆绝缘老化寿命评估,较充分地阐述了各性能对绝缘老化的影响,但由于是从理化微观角度进行研究,故其存在试验操作复杂且数据不易获取等问题;文献[9-10]提出利用冲击电压下电缆的等效电阻或测量有功损耗来预测老化寿命,可以实现基本的预测参考,但预测标准过于简单,导致预测结果可靠性差㊂近些年,随着对数据信息挖掘领域的研究,文献[11]利用R B F神经网络模型预测矿用电缆老化寿命,但常因为数据样本小,使模型出现饱和过拟合的问题;文献[12-13]分别建立了偏最小二乘(p a r t i a l l e a s t s q u a r e s,P L S)预测模型及最小二乘支持向量机(l e a s ts q u a r e ss u p p o r tv e c t o rr e-g r e s s i o nm a c h i n e,L S S V R)预测模型;文献[14]针对变压器油纸绝缘建立了多输出支持向量回归模型,均取得了较好的预测结果㊂其中,P L S模型包含了主成分分析㊁典型相关分析等经典算法,是一种实用且简洁的数据处理手段,但由于其变量间的相关性或滞后变量的存在,使得模型出现多重共线性的问题,导致预测精度下降㊂针对上述问题,本文对X L P E电缆绝缘状态进行检测,并通过对各检测数据的方差分析,选取了多个特征检测量用于标识电缆老化时间,提出了基于电缆绝缘老化特征检测量的偏最小二乘预测方法㊂考虑到运检数据样本少以及现有的数据处理方法存在适应性的问题,引入L S S V R来优化P L S模型主成分得分向量,提高模型的非线性处理能力,建立了基于特征检测量的X L P E电缆绝缘老化时间L S S-V R-P L S预测模型㊂应用表明:改进后的模型在老化时间小样本数据处理中有着较高的预测精度,模型的泛化能力和数据预测适应性得到了很好的提高,对电网改造及电缆的运维工作具有实际指导意义㊂1㊀电缆绝缘老化特征检测量的选取影响电缆绝缘老化的因素很多,至今没有统一的评判标准,也很难回答哪些具体的参量可以用来对绝缘老化进行定量分析[15]㊂但现有的研究表明,电缆老化程度多取决于绝缘材料的电㊁热以及物理等性能,因此本文设计了对X L P E电缆绝缘状态的检测项目,通过对状态检测量的统计分析来确定表征电缆绝缘老化的特征检测量,以实现电缆绝缘寿命预测的目的㊂1.1㊀绝缘状态检测项目基于杭州供电公司送检的近20年内的45根110k V X L P E电缆样品为检测对象,所有电缆的现场运行环境相近㊂选取老化时间不同其余条件均相同的5个电缆样品进行检测项目分析,电缆样品的采样区段均为不受外力破坏的正常运行老化区段,其中所选取的样品基本信息如表1所示㊂表1㊀取样电缆样品信息T a b l e1㊀S a m p l e c a b l e s a m p l e i n f o r m a t i o n编号电压等级/k V型号截面/mm2投运日期#1110Y J L W03120020170201 #2110Y J L W03120020121201 #3110Y J L W03120020080701 #4110Y J L W03120020031227 #5110Y J L W03120019990627考虑到电缆绝缘存在径向不均匀性,因此采取环切取样方式,环切后的待测试样如图1所示㊂每个样品制备10份试样,以便多次取样求取检测结果平均值㊂图1㊀环切后的电缆试样F i g u r e1㊀C a b l e s a m p l e a f t e r c i r c u m c i s i o n961电㊀㊀力㊀㊀科㊀㊀学㊀㊀与㊀㊀技㊀㊀术㊀㊀学㊀㊀报2022年1月1)拉伸测试㊂取环切电缆绝缘中层试样,厚度为1mm ,再进一步加工成标准哑铃状样条,如图2所示㊂采用型号为5K N C MT -4503拉力机,依照国标G B /T1040 2006对X L P E 试样进行拉伸试验,拉伸试验速率为100mm /m i n ,获取试样的拉伸强度和断裂伸长率㊂图2㊀标准拉伸样条F i gu r e 2㊀s t a n d a r d t e n d o n s p l i n e 2)热重分析(t h e r m a l g r a v i m e t r i c a n a l yz e ,T G )㊂采用A G135型光电天平称量6m g 电缆试样,使用T G /S D T A851e 型热重分析仪测试X L P E的热分解行为㊂升温范围为50~600ħ,升温速率为10ħ/m i n ,分析所得试样质量随温度的变化规即为T G 曲线,从T G 曲线中可提取热分解温度等参数㊂3)差式扫描量热测试㊂采用M e t t l e rD S C822e型差式扫描量热仪测量X L P E 电缆绝缘的熔融㊁结晶参数㊂在N 2气氛中,将6m g 的X L P E 试样从30ħ加热至150ħ,再将试样从150ħ降温至30ħ,升降温速率为10ħ/m i n ㊂为消除X L P E 试样经历的热历史及试样中内应力等因素对测量结果的影响,对X L P E 试样进行2次扫描,2次扫描时升温曲线的熔融峰对应的峰值温度即为熔融温度㊂4)F T I R 光谱测试㊂采用N i c o l e t i N 10型傅里叶红外(F T I R )光谱仪对X L P E 试样进行化学结构分析,测试模式为衰减全反射模式,测量的波数范围为4000~500c m -1,扫描次数为32次㊂波数在1700~1800c m -1的吸收峰面积与1460c m -1的吸收峰面积比定义为羰基指数,并以此来定量分析电缆绝缘的氧化程度㊂5)交流击穿场强测试㊂采用国产H J C -100k V型电压击穿仪对X L P E 试样进行工频击穿实验,击穿电极采用球 球电极,电极直径为25mm ,试样厚度为0.5mm ,测试温度为室温,升压速率为2k V /s ,同时将试样浸没在变压器油中以避免放电的产生㊂研究表明击穿电压的概率以及相关的数据,可采用二维威布尔(W e i b u l l )分布进行处理分析,即F E b ;α,β()=1-ex p -E b αæèöøβ{}(1)式中㊀E b 为交流击穿场强,k V /mm ;F 为材料在场强E 下的击穿概率;α为尺寸参数,k V /mm ,其值反映击穿概率为63.2%时的击穿场强;β为形状参数,其大小反映分散程度,β越小击穿场强分散性越大㊂将式(1)变换为l nl n 11-F E b ;α,β()æèöøæèöø=βl n E b -βl n α(2)㊀㊀由式(2)可知,若试验数据服从两参数W e i b u l l 分布,则等式的左边与l n E b 为线性关系,斜率为β,截距为-βl n α㊂为得到较科学的计算结果,击穿概率F 采用R o s s 分布函数,即F i ,n ()ʈi -0.44n +0.25ˑ100%(3)式中㊀i 为击穿测试数据排列的序号,i =1,2,,n ;n 为击穿测试样本总数㊂击穿场强由小到大进行编号,通过式(3)可求得相应编号下试样的击穿概率F ,将F 代入式(2)求得尺寸参数α,其数值即为计算所得击穿场强㊂6)X R D 扫描测试㊂根据X L P E 试样其结晶相会在X 射线衍射图谱中产生2个较尖锐的结晶峰,无定形相会产生一个较弥散的非晶峰的特点,采用D 8A D V A N C E 型X R D 衍射仪对X L P E 电缆绝缘试样进行X R D 扫描,扫描速率为10ʎ/m i n,步长为0.02ʎ,扫描范围为15~30ʎ,采用C u 靶辐射,工作电压40k V ,以此可获取结晶度的测试值㊂基于上述X L P E 电缆样品绝缘状态检测项目,对应提取了拉伸强度㊁断裂伸长率㊁热分解温度㊁熔融温度㊁羰基指数㊁交流击穿场强以及结晶度共7个参量,这些参量从不同层面反映了电缆绝缘老化状态的特性㊂1.2㊀选取特征检测量利用数理统计方法对上述老化电缆样品的各检071第37卷第1期李登淑,等:基于特征检测量的X L P E 电缆绝缘老化寿命预测方法测数据平均值进行单因素方差分析,取显著性差异水平α=0.05,则F α=4.28,计算得到不同样品同一参量的检验统计量F 0分别为103.97㊁69.31㊁76.29㊁265.34㊁99.87㊁121.44㊁85.21㊂均存在F 0>F α,说明对于不同老化时间,上述每一个参量均是显著不同的㊂因此,可选取这些参量作为特征检测量对不同老化程度的电缆进行标识,如图3所示㊂拉伸强度C 1断裂伸长率C 2热分解温度C 3熔融温度C 4羰基指数C 5交流击穿场强C 6结晶度C 7XLPE 电缆绝缘老化寿命预测相关特征检测量图3㊀不同特征检测量指标F i gu r e 3㊀D i f f e r e n t f e a t u r e d e t e c t i o n i n d i c a t o r s 根据所测试的特征检测量,为实现电缆绝缘老化时间的综合性预测,使模型中同时包含所有的特征检测量,本文建立了老化时间关于特征检测量的多元线性P L S 预测模型㊂但考虑到变量之间的相关性或滞后变量的存在均会使模型产生多重共线性问题,在数据样本有限的情况下,为增强模型的有效性,本文引入了学习能力强㊁泛化性高的L S S V R ,其具有解决非线性对应关系的优点,并以此建立L S S -V R -P L S 电缆绝缘老化时间预测模型㊂2㊀X L P E 电缆绝缘老化时间预测模型2.1㊀P L S 算法P L S 回归分析是一种实用且简洁的统计数据处理方法,其算法内容包含有主成分分析㊁典型相关分析和多元线性回归分析㊂其基本的算法原理可参考文献[13]㊂2.2㊀L S S V R 算法L S S V R 支持向量回归机是对S V R 的一种改进,主要区别是把原支持向量机中的不等式约束变成了等式约束,简化了L a g r a n g e 的求解过程,使最终的求解变为一个解线性方程组的问题㊂同时,相较于P L S 算法在小样本应用时存在的多重共线性问题,L S S V R 算法可对P L S 内部主成分得分向量进行优化,以提取变量有用信息降低或消除变量与因变量之间的非线性对应关系㊂设给定的k 个样本数据{t i ,yi }(i =1,2, ,k ),其中t i 为输入,y i 为输出,则利用L S S V R 进行成分优化模型如下㊂目标函数为m in w ,b ,e J w ,e ()=12w T w +12γðNk =1e 2k(4)㊀㊀等式约束条件为y k =w Tφt k ()+b +e k (5)式(4)㊁(5)中㊀e 为松弛因子;γ为惩罚因子;b 为偏置项;w 为特征权向量;y k 为样本输出;φt k ()为非线性映射函数;k =1,2, ,N ㊂采用L a g r a n ge 乘数法求解,即L w ,b ,e ;α()=J w ,e ()-ðNk =1αk w T φt k ()-b +e k -y k {}(6)进一步推导有:∂L∂w =0ңw =ðN k =1αk φt k ()∂L∂b =0ңðNk =1αk =0∂L∂e k=0ңαk =γe k∂L ∂αk=0ңw Tφt k ()+b +e k -y k =0ìîí(7)最后化简为01Tv1TvΩ+I /γéëùûb αéëùû=0y éëùû(8)其中,Ωk l =φt k ()Tφt l ()=K t k ,t l (),k ㊁l =1,2, ,N ,被称作核矩阵㊂由上述线性方程组可求得L S S V R 优化模型为y t ()=ðNk =1αk K t ,t k ()+b (9)2.3㊀基于L S S V R 优化的P L S 算法模型设p 个变量y 1,y 2, ,y p 为因变量集,m 个自变量x 1,x 2, ,x m 为自变量集㊂为了表达方便和减少变量之间的运算误差,首先对因变量集和自变量集进行标准化处理㊂F 0与E 0分别为二者的n 次标准化观测数据阵,即171电㊀㊀力㊀㊀科㊀㊀学㊀㊀与㊀㊀技㊀㊀术㊀㊀学㊀㊀报2022年1月F 0=y 11 y 1p ︙⋱︙y n 1y n p éëùû(10)E 0=x 11x 1m ︙⋱︙x n 1 x n m éëùû(11)㊀㊀考虑到本文基于老化时间的X L P E 电缆绝缘老化寿命预测问题,因变量集为单一变量即老化时间,而自变量集为不同的特征检测量,因此只对自变量集进行处理分析,即直接在E 0,E 1, ,E r -1矩阵中提取成分t 1,t 2, ,t r r ɤm ()㊂要求t h (满足有效性检验要求的主成分,h ɤr )尽可能多地携带E 0中的信息,同时对因变量系统F 0有最大的解释能力㊂建模步骤如下㊂1)根据矩阵E TF 0F T 0E 0最大特征值所对应的特征向量w 1,求得成分t 1=w T1X ,并计算成分的得分向量τ1=E 0w 1,和残差矩阵E 1=E 0-τ1βT1,其中β1=E T0τ1/τ1 2为回归系数向量;2)根据矩阵E T 1F 0F T0E 1最大特征值所对应的特征向量w 2,求得成分t 2=w T2X ,成分的得分向量τ2=E 1w 2,和残差矩阵E 2=E 1-τ2βT2,其中β2=E T1τ2/ τ2 2;3)至第r 步,求矩阵E T r -1F 0F T0E r -1最大的特征值所对应的特征向量w r ,求得成分t r =w T r X ,计算成分得分向量τr =E r -1w r ㊂4)根据交叉有效性,提取到h 个满足要求的主成分得分向量,改变以往偏最小二乘直接建立F 0与τh 回归方程的方式,建立文2.2节中提到的L S S -V R 优化的主成分模型,即y 0τh ()=ðN k =1αk K τh ,τk ()+b (12)式中㊀y 0τh ()为样本标准化输出;K τh ,τk ()为核函数,其参数由样本数据训练得出㊂5)采用原始数据表示,首先计算训练样本成分的得分向量为τᶄh =E h -1w h =E 0w ∗h=E 0ðh -1j =1I -w j βTj ()wh (13)然后,根据因变量集Y 计算回归模型中的参数向量c h =Y Tτh/ τh 2,并将式(12)记为y 0=f L SS V R τh ()㊂最后得到原始数据的L S S V R -P L S 预测模型为Y ᶄ=ðhi =1f L S S V R τᶄh ()c Ti(14)2.4㊀相关参数的确定模型中包含的参数α,b [],即拉格朗日乘数和偏置项可由式(7)进行求解㊂其次,由于P L S 模型存在多重共线性问题,故核函数选择有利于弱化非线性对应关系的R B F 径向基核函数为K (x 1,x 2)=e x p -(x 1-x 2)22σ2æèöø,σ>0(15)式中㊀σ为核宽度大小㊂惩罚因子γ和核宽σ对L S S V R 模型精度有较大的影响㊂γ越小,模型泛化能力越强,但误差相对增大;σ越小,模型学习能力越强,但复杂度增高㊂因此,本文将实验所得的老化特征检测量数据分为训练样本和测试样本,在V S 2013环境下利用M a t l a bR 2013a 中的支持向量分类工具箱对训练样本进行迭代分析,并根据误差R M S E 来确定γ和σ值㊂经过反复迭代对比,二者与误差R M S E 对应变41.51.00.5预测误差200150100500参数γ271第37卷第1期李登淑,等:基于特征检测量的X L P E 电缆绝缘老化寿命预测方法则化参数惩罚因子γ=20,核宽σ=10㊂3㊀算例分析3.1㊀试验数据将相同的电缆样品,根据老化时间的不同分为15组,相同的采样区段下每组制备5份试样(忽略外力破坏㊁同一区域环境差异大的因素)㊂每组特征检测量数据均取为5份试样的平均值,选用前2/3数据为训练样本,后1/3数据为测试样本㊂按老化时间从小到大排列,各组特征检测量的平均测试数据如表2所示,其中带 ∗的用于模型测试㊂表2㊀各组电缆样品特征检测量数据T a b l e 2㊀D a t a t e s t d a t a o f e a c h g r o u p o f c a b l e s a m pl e s 组号拉伸强度/M P a 断裂伸长率/%热分解温度/ħ熔融温度/ħ羰基指数击穿强度/(k V ㊃mm -1)结晶度/%老化时间/a 128.6648460.2109.00.670.235.01.0228.2642446.5106.80.769.033.93.0328.5639464.0107.20.869.033.65.0428.4634455.4105.40.768.533.06.9526.2623457.0104.90.868.132.18.6626.0582452.4103.50.868.732.39.2726.1585446.8103.70.965.831.610.0825.8560436.1102.80.766.031.011.7925.4525436.9102.00.964.230.512.91024.9452430.0102.11.063.030.213.811∗24.2445427.0100.81.062.129.815.012∗24.1437426.3100.21.260.328.915.513∗23.7429426.299.91.159.626.416.714∗23.4420416.598.61.358.726.217.815∗23.0382413.496.51.357.525.119.83.2㊀相关性分析将表2的各检测量依次记为:C 1㊁C 2㊁C 3㊁C 4㊁C 5㊁C 6㊁C 7以及老化时间Y ,利用逐步回归分析对特征检测量与老化时间之间的线性相关性进行检验,所得的残差如图6所示㊂残参1086420-0.80.80.60.40.20.0-0.2-0.4-0.6组号图6㊀残差杠杆F i gu r e 6㊀R e s i d u a l l e v e r d i a g r a m 由图6可知,第2㊁7组线性拟合较差,其余线性拟合良好㊂整体的线性拟合度R 2=0.9943,在F 检验中,统计量F =131.8978>0.0000,符合检验要求㊂但根据图6所求得的与显著性概率相关的P 值为0.4434>0.05,说明变量系统中存在着多重共线性问题,若直接采用P L S 建立多元线性电缆绝缘老化时间预测模型,精度可能会大大地降低㊂3.3㊀建立L S S V R -P L S 老化时间预测模型首先,利用训练样本进行P L S 线性回归分析,根据交叉有效性检验提取到2个主成分㊂第1个提取成分得分向量为τ1=[-3.643㊀-1.951㊀-2.235㊀-1.643㊀-0.3560.168㊀1.180㊀1.459㊀2.864㊀4.158]371电㊀㊀力㊀㊀科㊀㊀学㊀㊀与㊀㊀技㊀㊀术㊀㊀学㊀㊀报2022年1月㊀㊀第2个提取成分得分向量为τ2=[0.572㊀0.666㊀-0.005㊀-0.244㊀-0.757 -0.657㊀-0.151㊀-0.212㊀-0.017㊀0.805]㊀㊀建立电缆绝缘老化寿命P L S预测模型,即Y=141-0.2741x1-0.0030x2+0.0578x3-0.8454x4-3.3520x5-0.2468x6-1.2941x7(16)㊀㊀利用L S S V R对上述2个主成分得分向量行优化,由式(12)可得优化后的成分向量为τᶄ1=[3.635㊀1.938㊀2.239㊀1.653㊀0.369㊀-0.157㊀-1.179㊀-1.454㊀-2.865㊀-4.177]τᶄ2=[0.590㊀0.626㊀0.032㊀-0.141㊀-0.835㊀-0.738㊀-0.203㊀-0.167㊀0.005㊀0.831]则由式(13)㊁(14)可得L S S V R-P L S老化时间预测模型为Yᶄ=117-0.4750x1-0.0033x2+0.0105x3-0.5691x4+1.9200x5-0.2232x6-0.7995x7(17) 3.4㊀模型检验及训练结果采用回归参数T检验法分别对式(16)P L S和式(17)L S S V R-P L S老化时间预测模型进行多重共线性检验㊂变量系数检验为T检验值,线性回归效果检验为F检验值,检验结果分别如表3㊁4所示㊂表3㊀P L S模型多重共线性检验结果T a b l e3㊀P L Sm o d e lm u l t i-c o l l i n e a r i t y t e s t r e s u l t s检测量系数T检验值P T值C1-0.27411.87660.1572C2-0.0030-3.75350.0199C30.05785.37090.0058C4-0.8454-3.25540.0312C5-3.3520-2.37750.0762C6-0.2468-0.97190.4028C7-1.2941-8.25000.0012总体结果指标:R-s q u a r e=0.994346;A d j R-s q=0.986807;P F=7.98113ˑ10-6表4㊀L S S V R-P L S模型多重共线性检验结果T a b l e4㊀L S S V R-P L Sm o d e lm u l t i c o l l i n e a r i t y t e s t检测量系数T检验P T值C1-0.4750-0.23150.0340C2-0.0033-2.73460.0046C30.01053.34650.0155C4-0.5691-0.90520.0002C51.92002.00070.0023C6-0.2232-2.32010.0431C7-0.7995-0.82100.0194总体结果指标:R-s q u a r e=0.998648;A d j R-s q=0.996959;P F=3.56926ˑ10-6由表3㊁4可知,2种模型均满足F检验,模型的线性拟合度较好㊂由表3可知P L S模型中特征检测量C1和C6系数的T检验值P T>0.1,不满足检验显著性要求;而由表4可知,L S S V R-P L S模型中系数的T检验值P T<0.1,满足检验显著性要求㊂此时可认为后者基本消除了数据间的多重共线性问题,其训练样本的结果输出曲线及相对误差分别如图7㊁8所示老化时间/a样本数据图7㊀L S S V R-P L S模型训练结果F i g u r e7㊀L S S V R-P L Sm o d e l t r a i n i n g r e s u l t s预测误差样本数据108642108642图8㊀L S S V R-P L S模型训练结果误差F i g u r e8㊀L S S V R-P L Sm o d e l t r a i n i n g r e s u l t e r r o r 从图7㊁8模型训练结果上看,预测输出与原始471第37卷第1期李登淑,等:基于特征检测量的X L P E 电缆绝缘老化寿命预测方法输出误差较小且相对稳定,说明改进后的预测模型效果好㊁精度高,同时也说明了L S S V R -P L S 模型预测电缆老化时间具有较强的适应性㊂3.5㊀预测精度分析现以表2中带有 ∗的各检测量数据进行测试,本文分别采用L S S V R -P L S 模型㊁P L S 模型㊁L S -S VM 分类模型以及R B F 神经网络模型对测试样本数据进行预测,预测结果如图9和表5所示㊂老化时间/a组号图9㊀4种模型预测结果对比F i gu r e 9㊀C o m p a r i s o no f p r e d i c t i o n r e s u l t s o f f o u rm o d e l s 表5㊀4种模型预测值与实际值的比较T a b l e 5㊀C o m pa r i s o no f p r e d i c t e da n da c t u a l v a l u e s o f f o u rm o d e l s序号原始值不同模型预测值P L SL S -S VM R B FL S S V R -P L S 11∗15.014.5714.6815.8515.1112∗15.515.2016.5116.9615.3713∗16.715.8917.7217.8617.0514∗17.817.2019.2119.2818.2915∗19.819.2119.9920.8120.06根据上述预测结果可得4种模型之间的相对误差如图10所示;各模型相对误差绝对值的平均百分数以及方差情况如表6所示㊂老化时间相对误差PLS 预测LS-SVM 预测RBF 预测LSSVR-PLS 预测210-1-2-3组号11*12*13*14*15*图10㊀测试样本老化时间相对误差F i gu r e 10㊀R e l a t i v e e r r o r o f a g i n g t i m e o f t e s t s a m p l e 表6㊀相对误差绝对值平均百分数及方差T a b l e 6㊀A v e r a g e p e r c e n t a ge a n dv a r i a n c e of r e l a t i v e e r r o r a b s o l u t e v a l u e模型误差百分数/%方差L S S V R -P L S 0.26800.1582P L S0.54600.1927L S -S VM 0.79000.5164R B F 1.19200.2765根据上述计算可得,相比于在解决小样本问题容易过饱和的R B F 神经网络预测,P L S 和L S -S VM 模型在电缆绝缘老化时间上误差更小㊁预测精度更高,而L S S V R -P L S 预测精度要优于P L S 和L S -S VM 模型㊂其次从预测误差及误差稳定性来看,虽然R B F 神经网络误差最大,但其误差稳定性较L S -S VM 模型好,这与选取适于处理非线性的R B F 径向基核函数有关㊂从整体对比来看,L S S V R -P L S 模型解决了R B F 神经网络小样本容易过拟合的问题,同时避免了L S -S VM 分类模型过于依赖经验的盲目性以及P L S 模型中存在的多重共线性问题,证明了其在电缆绝缘老化时间小样本预测问题上具有更强的泛化能力和数据预测适应性㊂3.6㊀剩余寿命预测为进一步预测剩余寿命,将上述建立的电缆绝缘老化时间L S S V R -P L S 预测模型记为L S V R -P L S ,那么将失效状态下的特征检测量带入L S V R -P L S 中,可得电缆整体的老化寿命L e n d ,参考文献[16]建立电缆绝缘老化时间关系模型的思想,则电缆的剩余寿命L r e m a i n =L e n d -L S V R -P L S ㊂表7为从绝缘失效电缆区段采样所测得的各特征检测量平均值㊂将失效数据带入L S V R -P L S 中,计算L e n d ʈ29.7a ,得到测试样本绝缘老化剩余寿命,如表8所示㊂表7㊀失效电缆的绝缘特征检测值T a b l e 7㊀I n s u l a t i o n c h a r a c t e r i s t i c s o f t h e f a i l e d c a b l e拉伸强度/M P a 断裂伸长率/%热分解温度/ħ熔融温度/ħ19.2360385.090.0羰基指数击穿强度/(k V ㊃mm -1)结晶度/%1.650.224.9571电㊀㊀力㊀㊀科㊀㊀学㊀㊀与㊀㊀技㊀㊀术㊀㊀学㊀㊀报2022年1月表8㊀基于L S S V R-P L S的电缆绝缘老化寿命T a b l e8㊀L S S V R-P L Sb a s e do n-s i t e a g i n g c a b l ei n s u l a t i o n r e m a i n i n g l i f e a序号L e n g L S V R-P L S剩余寿命11∗29.715.1114.5912∗29.715.3714.3313∗29.717.0512.6514∗29.718.2911.4115∗29.720.069.644㊀结语1)本文对不同老化时间的电缆样品进行了一系列绝缘状态检测项目,提出了多个特征检测量用于标识绝缘老化程度,并对相应的检测数据进行方差分析,检验了各特征检测量的适应性㊂2)根据所提出的特征检测量建立了电缆老化时间的L S S V R-P L S预测模型,该模型在小样本电缆数据处理过程中,具有适应好㊁泛化能力强和预测精度高的特点㊂并且避免了数据过拟合以及多重共线性问题,能够较快准确地实现X L P E电缆绝缘老化寿命的预测,对电缆的运维检修具有一定的指导意义㊂3)由于实验条件及设备的限制存在有一定的局限性,电缆绝缘老化特征检测量的选取不能面面俱到,模型中忽略了环境差异性的影响等,这些方面也是今后要研究的方向,所需研究的内容将进一步提高模型对现场老化数据的解释能力㊂参考文献:[1]杨亮,周恺,倪周,等.考虑负荷特性的X L P E电缆绝缘老化程度研究[J].智慧电力,2020,48(10):113-119.Y A N G L i a n g,Z HO U K a i,N IZ h o u,e ta l.A n a l y s i so f X L P Ec a b l e i n s u l a t i o na g i n g c o n s i d e r i n g l o a dc h a r a c t e r-i s t i c s[J].S m a r tP o w e r,2020,48(10):113-119.[2]边浩然,杨丽君,马志鹏,等.基于累积损伤曲线的电寿命模型步进应力试验方法及在X L P 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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910278373.8
(22)申请日 2019.04.09
(71)申请人 国网江苏省电力有限公司电力科学
研究院
地址 210000 江苏省南京市江宁区帕威尔
路1号
申请人 国家电网有限公司
哈尔滨理工大学
江苏省电力试验研究院有限公司
(72)发明人 胡丽斌 陈杰 刘骥 张明泽
李陈莹 谭笑 曹京荥
(74)专利代理机构 南京苏高专利商标事务所
(普通合伙) 32204
代理人 吴海燕
(51)Int.Cl.G01R 31/12(2006.01)G01R 31/00(2006.01)G01N 3/08(2006.01)
(54)发明名称一种XLPE电缆绝缘材料老化寿命的预测方法(57)摘要本发明公开了一种XLPE电缆绝缘材料老化寿命的预测方法，包括获取待测的材料，测量其工作环境温度，外加振动加速度，根据预测方程预测其寿命，所述预测方程是基于热-振动加速老化试验，获得XLPE电缆绝缘材料联合加速老化条件下的寿命时间、温度等参数；将参数作为初始条件，结合伊尔科夫的分子断裂理论方程、阿仑尼乌兹公式、逆幂定律则及叠加法则，可得到在不同温度、自振应力大小的环境下XLPE电缆绝缘材料寿命方程。
本发明所推导的计算方法简单，试验周期短，节约时间和成本，寿命预测可靠
性高。
权利要求书2页 说明书6页 附图2页CN 109917251 A 2019.06.21
C N 109917251
A
1.一种XLPE电缆绝缘材料老化寿命的预测方法，其特征在于，包括步骤：
(1)获取待测XLPE电缆绝缘材料；
(2)测量其工作环境温度，外加振动加速度；
(3)根据XLPE电缆绝缘材料老化寿命预测方程计算其在该工作环境下的寿命；
其中，所述XLPE电缆绝缘材料老化寿命预测方程是根据材料在微振动状态下老化寿命终止时间、对应的老化温度及外部应力大小作为初始条件，结合伊尔科夫分子断裂理论方程、阿仑尼乌兹公式、逆幂定律及叠加法则建立的。
2.根据权利要求1所述的XLPE电缆绝缘材料老化寿命的预测方法，其特征在于，所述XLPE电缆绝缘材料老化寿命预测方程的获得包括步骤：
(3.1)将多组XLPE试样放入外加振动的热老化箱中进行加速老化试验，在不同时间下取出试样后做拉伸试验记录其断裂伸长率，记录寿命终止时的材料老化温度、外加振动加速度及老化寿命终止时间，并计算外加应力；
(3.2)根据伊尔科夫分子断裂理论求不同温度下绝缘材料所受应力与材料内部分子链断裂时间曲线，经幂指数曲线拟合求不同温度下材料所受应力与分子断裂时间相关的逆幂方程；
(3.3)利用多因数老化下的叠加法则，将阿仑尼乌兹公式和逆幂方程结合得到材料热-振动联合老化寿命方程；并结合实验测试初始值，得到XLPE材料在一定温度下、外部振动共同作用时多因素老化寿命方程。
3.根据权利要求2所述的XLPE电缆绝缘材料老化寿命的预测方法，其特征在于，所述步骤(3.1)具体包括：
(3.1.1)将多组XLPE试样同时放入外加振动的热老化箱中进行加速老化试验；
(3.1.2)将上述联合老化中的XLPE试样在不同时间内进行取样；
(3.1.3)对不同老化时间的XLPE试样分别拉伸试验并记录其断裂伸长率；
(3.1.4)当所测试材料断裂伸长率降到50％以下时认为其寿命终止；
(3.1.5)记录材料寿命终止时所对应的老化温度T 0、老化寿命终止时间τ0及外部振动加速a 0；
(3.1.6)根据公式σ0＝m ·a 0/S求取此时材料样片表面所外加应力σ0，
其中：m为样片质量，S为试验样片面积；
(3.1.7)记录材料样片表面所外加应力σ0。
4.根据权利要求2所述的XLPE电缆绝缘材料老化寿命的预测方法，其特征在于，所述步骤(3.2)具体包括：
(3.2.1)根据伊尔科夫分子断裂理论，
得材料受外部应力与其断裂时间所遵循得方程：其中，τ为分子断裂时间，U 0为XLPE材料活化能，γ为常数，f 0为原子振动频率，σ为材料所受应力，R为气体分子常数，T为热力学温度；
(3.2.2)应用以上方程求不同温度下绝缘材料所受应力与材料内部分子链断裂时间曲线；(3.2.3)经幂指数曲线拟合求不同温度下材料所受应力与分子断裂时间相关的逆幂方
权 利 要 求 书1/2页2CN 109917251 A。