电缆老化寿命预测
电线电缆热老化寿命标准分析
试验方 式 ， 需 要很 长的试验时间 ， 需耗费 大 量的人
力 、物力、财力， 等试验 结果 出来 后该型 号的电 线
电缆可能 己 经被 淘 汰了 。因 此 ， 对电线电 缆进行 寿 命试 验 时，必 须 采 用提高试验应力的加速 寿 命试 验 方法。 在 加 速寿 命 试验 中 ， 恒定应 力 加 速寿 命 试验 以 试验 方 法简 单，试 验理论相对 成熟 ， 对试验设备 要
的 影响 。 在 大部分情况下 ，绝缘材料 在 钱缆 加工过
程中由 于温度变 化经历玻璃态 、 高弹态、粘流态之 间的 互相转变，可 以 说绝缘材料的成型 主 要 是 靠温 度变 化 的控 制 来完 成 的。温度 对 绝缘 材 料 的 性 能
老 化 ，不适用于 评价产品 寿 命 ， 截尾恒定应力加速 寿命试验方法 。
Abstra ct : The paper states the technological deve lopment trend of wire and cab le , makes the "thermal environ ment " as the most important factor to research life eval uation, introd uces the standards of SAE , ESA , and NASA . At last by contrastive analyzing the thermal ageing life standards for wire and cable domestic and overseas , it finally puts forward suggestions to improve the life test methods ofthe wire and cab le in China. Keywords: wire and cable; thermal ageing life; standards
线缆使用寿命说明
线缆使用寿命说明
线缆是现代通讯、电力传输的重要组成部分，其使用寿命直接关系到各行各业的正常运行。
线缆使用寿命是指线缆在正常工作条件下能够安全可靠地使用的时间。
下面将从线缆的材质、环境因素、维护保养等方面来说明线缆使用寿命的相关问题。
1.线缆材质：线缆的材质对使用寿命有着决定性的影响。
一般来说，优质的材料制成的线缆具有更长的使用寿命。
例如，采用优质的导体材料和绝缘材料制造的线缆，其绝缘性能更好，能够更好地抵抗外界环境的侵蚀，从而延长线缆的使用寿命。
2.环境因素：线缆的使用环境对线缆的寿命也有着重要的影响。
如潮湿、高温、腐蚀性气体等极端环境都会加速线缆的老化和损坏。
因此，在安装线缆时，应尽量避免暴露在这些恶劣环境下，采取有效的防护措施，延长线缆的使用寿命。
3.维护保养：线缆的维护保养是保证线缆使用寿命的关键。
定期检查线缆的外观、绝缘状况，并及时清除线缆表面的灰尘和污物，保持线缆的干净和良好的绝缘性能。
另外，还要定期进行线缆的绝缘电阻测试，及时发现并处理线缆的故障，避免故障扩大导致线缆报废。
总结起来，线缆使用寿命的长短取决于线缆的材质、使用环境和维护保养等因素。
选择优质的线缆材料、合理的使用环境以及定期的
维护保养都能够延长线缆的使用寿命，提高线缆的可靠性和安全性。
因此，在使用线缆的过程中，我们应该重视线缆的维护和保养工作，合理使用线缆资源，以延长线缆的使用寿命，提高设备的运行效率。
电气电缆专业毕设题目
电气电缆专业的毕业设计（毕设）题目通常涉及电缆的设计、制造、测试、应用和相关的电气工程知识。
以下是一些电气电缆专业毕设题目的示例，这些题目可以根据学生的兴趣、技能和所在学校的资源进行调整：
1. 基于XX型号的电缆设计与制造
-设计并制造一种特定型号的电缆，包括电缆的电气参数、结构设计和制造工艺。
2. 电缆敷设与接线盒设计
-设计一种适用于特定场合的电缆敷设方案，包括接线盒的设计和安装。
3. 电缆故障检测与定位技术
-研究电缆故障的检测方法和定位技术，包括电缆绝缘测试、故障分析和定位技术。
4. 电缆老化与寿命预测
-分析电缆老化的原因和影响，建立电缆寿命预测模型，并提出延长电缆寿命的措施。
5. 电缆在高温环境下的性能测试
-研究电缆在高温环境下的性能变化，包括电缆的电气性能、机械性能和热老化性能。
6. 电缆防火设计与测试
-设计并测试一种防火电缆系统，包括电缆的防火材料和结构设计。
7. 电缆的电磁兼容性（EMC）研究
-研究电缆在电磁环境中的兼容性，包括电缆的电磁干扰（EMI）抑制和电磁辐射（EMR）控制。
8. 基于XX技术的电缆制造工艺改进
-探讨一种新型制造技术（如3D打印、激光切割等）在电缆制造中的应用和改进。
9. 电缆在特定行业（如石油化工、电力工程等）的应用研究
-研究电缆在特定行业中的应用和性能要求，包括行业特有的电缆设计和安装标准。
10. 电缆的回收与再利用技术
-研究电缆的回收技术，包括电缆的拆卸、绝缘材料的回收和再利用。
在选择毕设题目时，应考虑自己的专业知识和技能，同时也要考虑题目的实际应用价值和可行性。
电线电缆试验方法
电线电缆试验方法电线电缆作为电力传输和信号传递的重要载体，在现代社会中发挥着举足轻重的作用。
为确保电线电缆的质量、安全性和可靠性，满足不同应用场景下的性能需求，对其进行严格的试验是至关重要的。
本文将详细介绍电线电缆的试验方法，包括结构检查、电气性能测试、机械性能测试以及环境适应性测试等多个方面。
一、结构检查结构检查是对电线电缆的外观和内部构造进行的初步评估，主要目的是检查其是否符合设计要求和相关标准。
1. 外观检查：检查电线电缆的表面是否光滑、无损伤、无裂纹、无污渍等。
同时，还需检查标识、印刷字迹是否清晰、耐久。
2. 尺寸测量：使用千分尺、显微镜等工具测量电线电缆的直径、绝缘厚度、导体直径等关键尺寸，确保其符合规格要求。
3. 剖面分析：通过切割、研磨、染色等手段，制备电线电缆的剖面样品，然后在显微镜下观察其内部结构，如导体绞合、绝缘层、屏蔽层等的排列和组合情况。
二、电气性能测试电气性能测试是评估电线电缆传输电能和信号能力的重要手段，主要包括导电性能、绝缘电阻、介电强度等方面。
1. 导电性能测试：通过测量电线电缆的直流电阻或交流阻抗，评估其导电能力。
测试时需注意样品的长度、温度等因素对测量结果的影响。
2. 绝缘电阻测试：在规定的温度和湿度条件下，测量电线电缆绝缘层的电阻值，以评估其绝缘性能。
绝缘电阻的高低直接影响到电线电缆的安全使用。
3. 介电强度测试：通过施加高压电场，测试电线电缆绝缘层能够承受的最大电压而不发生击穿现象。
这是评估电线电缆耐压能力和安全性的重要指标。
三、机械性能测试机械性能测试旨在评估电线电缆在受到外力作用时的变形、断裂等机械行为，以确保其在安装和使用过程中的稳定性和耐久性。
1. 拉伸试验：在规定的速度和条件下，对电线电缆样品进行拉伸，直至断裂。
通过测量拉伸过程中的力-位移曲线，可以计算出抗拉强度、断裂伸长率等关键指标。
2. 弯曲试验：将电线电缆样品按照规定的弯曲半径和次数进行弯曲，然后观察其表面是否有开裂、断裂等现象。
基于TTSP理论的低压XLPE绝缘电缆寿命预测
基于TTSP理论的低压XLPE绝缘电缆寿命预测摘要为避免电缆故障带来重大经济损失，本文建立了交联聚乙烯(XLPE)绝缘电力电缆寿命预测模型。
利用二阶动力学方程描述电缆的老化过程，基于时温等效(TTSP)理论进行高温老化特征量与低温老化特征量的时温等效，并采用实验的方法验证了模型的正确性，提高电力电缆检测工作效率与准确性。
关键词 XLPE电缆；寿命预测；TTSP理论0 引言国家电网公司统计数据[1]表明，中低压电缆故障率最高，导致电缆本体故障的主要原因为电缆主绝缘的老化，因此XLPE绝缘老化程度的诊断对于电力系统安全性与稳定性具有重要意义。
但随着埋地电缆线路的延长以及电缆使用量的增大，预防性试验将消耗大量的人力物力。
因此，为更早发现并应对电缆绝缘损坏，本文基于等温时效理论对XLPE低压电缆绝缘寿命进行预测。
1低压XLPE绝缘电缆寿命预测模型1.1热老化动力学方程为研究热作用下聚合物老化规律，Kuhn和Ekenstam提出热老化一阶动力学方程[2]由于二阶动力学方程中的老化速率为常数，预测得到的电缆寿命仅为单一设定温度下的，而实际上老化速率随温度变化，故二阶动力学方程不能简单地将其带入到Arrhenius方程中。
为了解决这一问题，本文以二阶动态模型为基础，引入时温叠加理论(TTSP)，提出一种更实用、应用更广泛的电缆寿命评估模型。
1.2基于TTSP理论的电缆寿命预测模型(1) TTSP平移因子最低温度被选为参考温度，记为。
将非参考温度下得到的曲线沿水平时间轴平移，与参考温度下得到的曲线形成关节主曲线2XLPE低压电缆绝缘寿命预测模型研究XLPE低压电缆绝缘寿命预测模型以老化量判定电缆绝缘的老化状态，为XLPE绝缘特性参数的临界值，老化量达到这个临界值时则判定绝缘失效，为保证安全必须更换电缆，因此老化量的选取直接决定模型准确性以及适用性。
XLPE电缆绝缘状态的诊断方法一般分为电学性能测试与理化性能测试，其测试特点与适用范围如表1所示表1XLPE诊断方法对比本文选取机械拉伸法作为判定XLPE低压电缆绝缘老化状态的诊断方法，同时根据GB/T2951.11中针对电缆绝缘热老化状态的评价标准，将断裂伸长率保留率作为老化量，将断裂伸长率保留率为50%即作为失效判据。
电缆线路老化检查
电缆线路老化检查电缆线路老化是指电缆长时间使用后，由于外部环境、温度、湿度等因素的影响，电缆绝缘材料逐渐老化、劣化的现象。
这会导致电缆的性能下降，甚至出现短路、火灾等安全隐患。
因此，及时进行电缆线路老化检查是非常重要的。
本文将介绍电缆线路老化检查的一些常见方法和注意事项。
一、外观检查外观检查是最基本的电缆线路老化检查方法之一。
通过目测观察电缆线路是否存在明显的损坏、劣化现象，如表面破损、腐蚀、变形等。
同时，可以检查电缆头部是否出现漏油、渗水或者其他异常情况。
这些现象通常是电缆老化的显著标志。
二、电气参数测试电气参数测试主要是通过测量电缆的电阻、绝缘电阻和电容等参数来评估电缆的老化程度。
通常使用万用表等测试仪器进行测试。
如果电缆的电阻变大，绝缘电阻变小，电容变小等，说明电缆可能存在老化问题。
这种方法可以在一定程度上判断电缆老化的情况。
三、红外热像检测红外热像检测是一种非接触式的电缆线路老化检查方法。
通过红外热像仪对电缆进行扫描，可以观察到电缆表面的温度分布情况，从而判断电缆是否存在局部过热、老化等问题。
这种方法可以快速、准确地检测出电缆线路的异常情况，是目前常用的电缆老化检查手段之一。
四、剩余寿命评估剩余寿命评估是针对老化电缆线路进行的一种定量评估方法。
通过对电缆的历史使用情况、工作环境、绝缘材料性能等进行综合分析，可以预测电缆的剩余寿命，并制定相应的维护计划。
这种方法可以帮助企业合理安排电缆线路的维护和更换，提高电缆使用效益。
五、预防措施除定期检查电缆线路老化外，还应采取一些预防措施延长电缆的使用寿命。
首先，合理选择电缆材料和型号，保证其适应工作环境的要求；其次，定期清洁电缆线路，避免积尘、水分等对电缆的侵蚀；同时，定期检查电缆头部的密封情况，防止漏油、渗水等问题的发生。
这些预防措施都能够降低电缆线路老化的风险。
综上所述，电缆线路老化检查对于确保电缆的正常运行和安全使用非常重要。
通过外观检查、电气参数测试、红外热像检测、剩余寿命评估等方法可以准确评估电缆老化的程度，并采取相应的维护和更换措施。
电力装置绝缘材料的老化与寿命评估技术研究
电力装置绝缘材料的老化与寿命评估技术研究下载温馨提示：该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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电缆系统的生命周期管理与评估
电缆系统的生命周期管理与评估在当今高度依赖电力的社会中，电缆系统如同电力传输的“血管”，将能源源源不断地输送到各个角落，支撑着我们的日常生活、工业生产以及各种关键设施的运行。
然而，要确保电缆系统的可靠运行，并实现其最优的性能和经济效益，就离不开科学有效的生命周期管理与评估。
电缆系统的生命周期，简单来说，就是从电缆的规划设计、采购安装，到运行维护，再到最终的退役更新的整个过程。
这个过程可能会持续数十年，期间会受到多种因素的影响，如环境条件、负载变化、技术进步等。
在规划设计阶段，需要充分考虑未来的电力需求、使用环境以及成本效益等因素。
例如，对于高压电缆系统，需要精确计算其载流量，以确保在满足电力传输要求的同时，避免过度设计造成资源浪费。
同时，还要根据使用环境选择合适的电缆类型和防护措施，比如在潮湿或腐蚀性环境中，应选用具有良好防水、防腐性能的电缆。
采购安装环节也是至关重要的。
选择质量可靠、符合标准的电缆产品是基础，而正确的安装施工则是保证电缆系统性能的关键。
安装过程中，要严格遵循相关规范和标准，确保电缆的敷设路径合理、弯曲半径适当、连接牢固可靠等。
任何一个小的疏忽，都可能在日后的运行中引发故障。
当电缆系统投入运行后，日常的运行维护就成为了确保其长期稳定运行的关键。
定期的巡检是必不可少的，通过外观检查、温度测量、绝缘电阻测试等手段，可以及时发现潜在的问题。
例如，电缆外皮的破损、接头处的过热、绝缘电阻的下降等，都是需要重点关注的信号。
对于发现的问题，要及时进行维修和处理，将故障隐患消灭在萌芽状态。
此外，随着运行时间的推移，电缆系统的性能会逐渐下降。
因此，需要进行定期的评估，以确定其是否还能满足使用要求。
评估的内容包括电缆的剩余寿命预测、绝缘性能评估、载流能力评估等。
剩余寿命预测是一项复杂但重要的工作，通常需要综合考虑电缆的运行历史、环境条件、老化程度等因素。
通过先进的检测技术和分析方法，可以对电缆的剩余寿命做出较为准确的判断，为后续的维护决策提供依据。
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。
海底电缆故障检测设备连接器的可靠性测试与寿命预测
海底电缆故障检测设备连接器的可靠性测试与寿命预测现代通信技术的发展，特别是海底电缆的广泛应用，使得人们能够实现全球范围内的高速数据传输和通信。
然而，由于海底电缆所处的恶劣环境以及长期的使用，电缆出现故障的情况时有发生。
因此，对海底电缆故障检测设备连接器的可靠性进行测试与寿命预测显得尤为重要。
海底电缆故障检测设备连接器的可靠性测试是指通过一系列的实验和检测，评估连接器在各种工作条件下的性能表现和稳定性。
这些工作条件包括温度、湿度、振动、机械冲击等。
在测试过程中需要了解连接器的电气性能、机械强度、防护性能等关键指标。
通过可靠性测试，可以确定连接器在特定环境条件下的使用寿命和可靠性，为电缆故障检测设备的使用提供技术支持和依据。
首先，在进行海底电缆故障检测设备连接器的可靠性测试时，需要建立一套科学合理的测试方案。
该方案应包括测试的环境条件、测试的方法和指标、测试的样本数量等。
通过合理设计测试方案，确保测试的可靠性和准确性。
在实际测试过程中，应充分考虑连接器在海底环境中的工作条件，如水压、海水腐蚀等因素对连接器的影响。
可以通过模拟测试仪器和水下实地测试相结合的方式进行测试。
通过在模拟测试台上对连接器进行各项测试，包括电气性能、密封性能、机械强度等方面的测试，以确定连接器在极端条件下的稳定性和可靠性。
为了更准确地预测连接器的寿命，可以采用加速寿命测试方法。
该方法通过在短时间内施加高负载和恶劣工作条件，以模拟长时间使用所产生的结构损伤和性能退化。
通过对连接器的加速寿命测试，可以估计连接器的使用寿命并提前进行故障预测。
同时，根据加速寿命测试数据，可以分析连接器的寿命曲线，评估连接器在不同阶段的寿命特性。
在测试过程中，还需注意数据的采集和分析。
通过对测试数据的准确采集和精确分析，可以有效评估连接器的性能和可靠性。
同时，数据分析还可以帮助发现潜在的故障模式和问题，及时进行改进和修复，提高连接器的可靠性和寿命。
总之，海底电缆故障检测设备连接器的可靠性测试与寿命预测是确保海底电缆通信系统稳定运行的重要环节。
基于宽频阻抗谱技术的XLPE电缆老化诊断方法研究
基于宽频阻抗谱技术的XLPE电缆老化诊断方法研究
单秉亮;李舒宁;孙茂伦;杜承谦;王伟;李成榕;孟晓凯
【期刊名称】《绝缘材料》
【年(卷),期】2022(55)2
【摘要】本文阐述了基于电缆中电磁波波速诊断XLPE电缆老化的理论依据,介绍了基于输入阻抗谱的电缆平均波速计算方法,仿真研究了电缆均匀老化和分段老化对于平均波速的影响,提出了基于平均波速诊断电缆整体老化状态的方法。
最后,实验室内搭建均匀热老化和分段热老化电缆模型,基于试验验证上述诊断方法的有效性。
结果表明:加速均匀老化电缆和分段老化电缆的平均波速由166 m/μs分别降低至139 m/μs和152 m/μs,电缆老化越严重,电缆中波速越小。
上述方法的提出可为XLPE电缆老化诊断提供更多有效信息。
【总页数】7页(P84-90)
【作者】单秉亮;李舒宁;孙茂伦;杜承谦;王伟;李成榕;孟晓凯
【作者单位】新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学);国网山西省电力公司电力科学研究院
【正文语种】中文
【中图分类】TM247;TM855
【相关文献】
1.极化去极化电流技术用于诊断XLPE电缆绝缘老化状态
2.基于宽频阻抗谱的电缆诊断新技术研究及应用
3.XLPE电缆水树老化及其诊断技术的研究进展
4.基于特征
检测量的XLPE电缆绝缘老化寿命预测方法5.高压频域介电谱诊断XLPE电缆局部绝缘老化缺陷的研究
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电缆使用寿命国家标准
电缆使用寿命国家标准电缆是电力传输和通信领域中不可或缺的重要设备，其使用寿命直接关系到电力系统的安全稳定运行和通信设备的可靠性。
为了规范电缆的使用寿命，保障电力系统和通信设备的正常运行，国家对电缆使用寿命制定了一系列标准。
首先，电缆使用寿命国家标准明确了电缆的分类和标识方法。
根据电缆的用途和结构特点，国家标准对电缆进行了分类，分别规定了不同类型电缆的标识方法，包括电缆的型号、额定电压、导体材质、绝缘材料等信息，以便用户在选用和使用电缆时能够清晰明了地了解电缆的性能和适用范围。
其次，电缆使用寿命国家标准规定了电缆的质量要求和性能指标。
国家标准对电缆的导体电阻、绝缘电阻、绝缘强度、耐热性能、耐候性能等关键指标进行了详细规定，确保电缆在使用过程中能够稳定可靠地传输电力和信号，并具有较长的使用寿命。
另外，电缆使用寿命国家标准还规定了电缆的安装和使用环境要求。
国家标准明确了电缆的敷设方式、安装要求、使用环境温度、湿度、化学介质等方面的要求，以及电缆的敷设和使用应符合的安全规范和操作规程，以确保电缆在使用过程中不受外界环境的影响，延长电缆的使用寿命。
此外，电缆使用寿命国家标准还对电缆的检测和维护提出了具体要求。
国家标准规定了电缆的定期检测和维护方法，包括对电缆的外观检查、绝缘电阻测试、局部放电检测、绝缘强度测试等内容，以及对电缆的敷设和使用环境的定期检查和维护要求，以确保电缆在使用过程中能够及时发现并排除潜在故障，延长电缆的使用寿命。
总的来说，电缆使用寿命国家标准的制定和执行，对于规范电缆的生产、选用、安装、使用和维护起到了重要的作用，有利于提高电缆的安全性、可靠性和使用寿命，保障电力系统和通信设备的正常运行。
因此，作为电缆生产和使用单位，应严格遵守电缆使用寿命国家标准的相关规定，加强对电缆的质量管理和使用维护，确保电缆能够稳定可靠地发挥作用，为电力传输和通信设备的正常运行提供保障。
88. 老化测试的评估指标有哪些？
88. 老化测试的评估指标有哪些？88、老化测试的评估指标有哪些？在现代工业和科技领域中，产品的可靠性和稳定性是至关重要的。
为了确保产品在长期使用过程中能够保持良好的性能，老化测试成为了一项不可或缺的环节。
老化测试旨在模拟产品在实际使用条件下经过长时间后的性能变化，通过对测试结果的评估，可以了解产品的耐久性、可靠性以及潜在的问题。
那么，老化测试的评估指标究竟有哪些呢？首先，外观变化是一个常见的评估指标。
在老化测试过程中，产品的外观可能会出现褪色、变形、表面磨损、裂纹等现象。
例如，塑料制品在长期暴露于阳光下可能会变黄、变脆；金属制品可能会生锈、腐蚀。
这些外观上的变化不仅影响产品的美观，还可能暗示着其内部结构和性能的劣化。
物理性能的改变也是关键的评估指标之一。
这包括材料的硬度、强度、韧性、弹性等方面的变化。
以橡胶制品为例，经过老化测试后，其硬度可能会增加，弹性降低，导致密封性能下降。
对于电子元件，如电容器，老化可能会导致电容值的改变，从而影响电路的性能。
化学性能的变化同样不容忽视。
例如，材料的化学成分可能会在老化过程中发生分解、氧化、聚合等反应。
在高分子材料中，分子链的断裂和交联会影响其化学稳定性和热稳定性。
电气性能的评估对于电子电气产品至关重要。
电阻、电容、电感等参数的变化，以及绝缘电阻的降低、漏电流的增加等，都可能预示着产品在老化后的可靠性问题。
例如，电线电缆在长期使用后，绝缘层的性能下降，可能会导致漏电甚至短路的危险。
热性能也是老化测试中的重要评估指标。
材料的热导率、热膨胀系数、耐热性等的改变会影响产品在高温环境下的工作性能。
比如，某些塑料在高温下容易变形，影响其在特定应用中的使用。
机械性能的评估对于承受机械应力的产品具有重要意义。
例如，零部件的疲劳强度、耐磨性、抗冲击性等在老化后可能会降低，从而增加产品失效的风险。
除了上述直接与产品性能相关的指标外，老化测试还会关注产品的使用寿命预测。
通过对测试数据的分析和建模，可以估算出产品在正常使用条件下的预期寿命，为产品的设计和维护提供重要参考。
电缆振荡波检测技术
电缆振荡波检测技术电缆振荡波检测技术是指利用电缆本身的特性对其中传输的信号进行分析，从而检测出电缆中可能存在的故障或缺陷。
它是一种非常有效的电力设备在线监测技术，可用于发现电缆故障、预测电缆寿命和提高电缆运行安全性。
一、电缆振荡波检测技术的原理电缆振荡波检测技术是基于电缆中任何故障都会在一定程度上影响其传输信号这一原理实现的。
电缆中的故障会导致信号的反射和衰减，进而形成不同的波形，通过对这些波形进行分析，可以判断出电缆中可能存在的故障类型和位置。
二、电缆振荡波检测技术的应用1.发现电缆故障电缆振荡波检测技术可以检测出电缆中的接头故障、绝缘老化、金属外护层损伤等多种故障类型。
通过及时的检测和分析，可以在故障发生前就预警，避免故障的扩大和电力设备的损坏。
2.预测电缆寿命电缆振荡波检测技术可以对电缆进行全面的在线监测，不仅能够发现电缆中已经存在的故障，还可以预测电缆的寿命。
通过对电缆振荡波信号的分析，可以得出电缆绝缘材料老化的程度和未来的寿命，从而制定相应的维护计划，延长电缆的使用寿命。
3.提高电缆运行安全性电缆振荡波检测技术可以实现电缆的在线监测和故障诊断，及时发现电缆中的问题，减少了电力设备运行中的风险，提高了设备的安全性和可靠性。
三、电缆振荡波检测技术的优势1.非接触式检测电缆振荡波检测技术采用非接触式检测，不需要接触电缆表面，也不需要切断电缆的运行，因此具有非常好的实用性和可靠性。
2.高精度检测电缆振荡波检测技术可以对电缆中的微小故障进行检测和分析，具有高精度和高可靠性。
3.全面监测电缆振荡波检测技术可以对整个电缆进行在线监测和分析，实现电缆寿命的预测和故障诊断，可以全面保障电力设备的运行安全性。
四、结论电缆振荡波检测技术是一项现代化、全面化的电力设备在线监测技术，可以发现电缆中的各种故障类型，提前预警，预测电缆寿命，延长电缆使用寿命，提高电力设备的安全性和可靠性。
在电力行业中，电缆振荡波检测技术将会越来越受到重视，并得到更广泛的应用。
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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电缆线路剩余寿命评估模型研究
电缆线路剩余寿命评估模型研究电缆线路是电力传输和分配的重要组成部分，其寿命评估对于保持电力系统的可靠性和安全性具有重要意义。
随着电力系统的发展，电缆线路寿命评估成为一个热门的研究领域。
电缆线路的寿命评估主要涉及以下几个方面：电缆线路的老化机理、老化特征、寿命预测模型以及寿命剩余预测模型。
首先，电缆线路的老化机制是电缆线路寿命评估的基础。
电缆线路老化机制主要包括热老化、氧老化和电压老化等。
热老化是指电缆线路在长期运行过程中由于受热引起的物理化学变化。
氧老化是指电缆线路在长期运行过程中与氧气接触引起的老化现象。
电压老化是指长期电压施加在电缆线路上导致的电气老化现象。
了解电缆线路老化机制对于制定合理的寿命评估模型具有重要意义。
其次，电缆线路的老化特征是寿命评估模型的重要输入参数。
电缆线路老化特征主要包括电气特性的变化、绝缘性能的退化、机械性能的下降等。
通过对电缆线路老化特征的研究，可以准确评估其寿命剩余情况。
第三，寿命预测模型是评估电缆线路寿命的主要工具。
目前，常用的寿命预测模型主要包括经验模型、统计模型和物理模型。
经验模型是通过对大量历史运行数据进行分析和总结，归纳出一些规律性的特征，从而预测电缆线路的寿命。
统计模型是基于大量实测数据和统计方法建立的模型，通过分析线路老化过程中的各种参数和特征，来预测电缆线路的寿命。
物理模型是基于电缆线路老化机理和物理原理建立的模型，通过计算和仿真的方式，来预测电缆线路的寿命。
不同的模型适用于不同的情况和问题，需要根据实际情况选择合适的模型。
最后，寿命剩余预测模型是对电缆线路剩余寿命进行评估的重要手段。
寿命剩余预测模型是在寿命预测模型的基础上，根据电缆线路的实际运行情况和剩余寿命预测模型，来评估电缆线路的寿命剩余情况。
通过对电缆线路的剩余寿命进行评估，可以及时制定维护计划，延长电缆线路的使用寿命，提高电力系统的可靠性和安全性。
综上所述，电缆线路剩余寿命评估模型研究对于保持电力系统的可靠性和安全性具有重要意义。
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Michael Walker - Member IEEE Houston Lighting & Power Company Houston, Texas
11. CHARACTERISTICS OF THE SERVICE ENVIRONMENT All cables had been installed under similar conditions in individual 0.15 m diameter polyvinyl chloride (PVC) ducts, at a depth of 1.2 m. The ducts were partially filled with water during the time the cables were in service. The load on these cables is relatively low; therefore, it is fair to assume they operated at relatively low temperatures. The service area is basically flat and located at about 10 to 20 m above sea level. The Houston metropolitan area has a very high lightning (isokereunic) level. MOV riser pole arresters are installed at the open point of the URD loop to limit the effects of voltage impulses due to lightning. The average temperature at the underground level where the cables are installed is approximately 10°C with an average year round ambient mean temperature of approximately 28°C. 111. CABLES EVALUATED Six (6) in-service aged 35 kV cables, having similar construction (Table 1)were evaluated. These cables were aged but had not failed during service. The cables were made by four manufacturers during the period 1987 to 1989. Except for one sixyear old cable, the conductor was 1/0 AWG (54 mm2), 19 strand compressed aluminum, extruded semiconducting copolymer XLPE conductor shield, 8.76 mm (nominal) TR-XLPE copolymer insulation, semiconducting copolymer XLPE insulation shield, 16 No. 14AWG (2.08 mm2)copper concentric wires and an insulating polyethylene (PE) jacket overall. The exception had a 2/0 AWG (67 mm2) conductor. About 90 to 120 m of each cable were made available for testing. All cables were made with HFDA 4202 TR-XLPE copolymer insulation compound. According to literature from Union Carbide, the compound manufacturer, the tree retardant characteristics are attributed to a permanent polymeric additive. Identification of the semiconducting shielding compounds is not available to the authors of this paper. It is known that all are crosslinked, with the insulation shield having strippable characteristics. The cables, in service for five to seven years, were identified by printings on their respective jackets. For comparison purposes, also data are given on a 1988 TR-XLPE cable (made by manufacturer A) that was tested after being in storage for four to six months. This cable had HFDA 4202 insulation and the semi-conducting shields had similar characteristics as the other six (6) cables. IV. EVALUATION OF THE CABLES The cables, as removed from service were placed on reels and transported to the testing laboratory. Upon arrival they were cut into approximately 9.2 m long lengths and immersed in water after removing their jackets and injecting water between the