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在新型电力系统建设背景下，电缆线路作为能源传输的神经网络，其运行可靠性直接影响城市供电安全。本文基于暂态地电压检测原理，提出一套完整的智能电缆局放监测技术方案，为电力设备状态感知提供创新解决方案。
暂态地电压（TEV）检测法通过捕捉设备金属壳体表面的瞬时电压脉冲实现绝缘状态评估。当电缆内部发生局部放电时，高频电流行波在金属柜体内表面传播，遇到绝缘连接处时转移至外表面，形成幅值1mV-1V的暂态电压信号。专用电容传感器采用平板电容器结构，利用PVC绝缘介质与金属柜体构成耦合电容，将电荷变化转化为高频脉冲电流，经同轴电缆传输至数据采集单元。
在电缆接头、终端等关键部位对称布置非侵入式传感器，采用磁吸式安装结构，单台设备部署时间短。传感器具备以下特性：
采用小波包变换进行时频分析，提取能量谱密度、峰值频率、相位分布等多维特征参数。实验室测试表明，该方案对0.5pC以上放电量的识别准确率高。
建立正常工况下背景噪声的统计模型，设定动态阈值系数。当连续采样周期检测到超过阈值的脉冲信号时，触发三级预警机制。
基于LSTM神经网络构建绝缘劣化预测模型，输入最近的特征数据集，输出未来的故障概率。在模拟实验中，模型对XLPE电缆水树老化的预测误差低。
通过差分信号处理技术，有效抑制开关操作产生的电磁干扰。在模拟10kV环网柜带电运行状态下，系统信噪比提升至28dB。
采用双传感器时差法（TDOA），结合信号到达时间差计算，实现放电源空间定位误差小。
该方案可以应用与地下管廊，模拟测试结果表明，在0.4kV-12kV电压等级范围内，系统对绝缘缺陷的检出率较传统方法提升。特别适用于电缆接头、断路器触头等关键部位的隐性故障预警。
随着电力物联网建设推进，该技术可无缝对接智能巡检系统，通过5G网络实现监测数据云端共享。未来将探索与红外热像、特高频检测等多模态数据融合，构建更完善的设备健康管理解决方案。在双碳目标驱动下，智能电缆局放监测系统将成为保障电网安全、提升新能源消纳能力的重要技术支撑。
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