基于声纹识别的电力线路施工期故障预警技术应用研究

0引言

电力线路施工是电网建设的关键环节,其安全管控直接关系到工程进度与后期运维质量。江门旺鼎生物科技有限公司业扩配套工程作为江门市恩平市沙湖镇的重要配电网项 目,涵盖10 kv架空线路、电缆线路及杆塔组立等多项施工内容,建设规模包括架空线路4317 m、电缆线路1172 m、组立杆塔180基,且需跨越电力线18次、通信线17次,穿越公路1次。项目所处区域地形复杂,50%为泥沼地形,土质以I、Ⅱ类土和泥水坑为主,同时属于Ⅳ级污区,年雷暴日达110天,最大风速35 m/s,强电磁环境与恶劣自然条件对施工期故障监测提出了严苛挑战。

传统故障监测方法依赖电流、电压等电气信号,在施工期易受电磁干扰与机械噪声影响,存在误报率高、定位精度不足等问题。基于声纹识别的故障预警技术通过捕捉故障产生的声学特征实现监测,具有非接触式、抗电磁干扰的优势,可有效弥补传统方法的缺陷。 本文结合江门旺鼎项目的施工参数与环境特征,系统研究声纹识别技术在施工期故障预警中的应用,旨在为同类工程提供实践参考。

1声纹识别故障定位技术原理

声纹识别故障预警技术的核心是通过分析声音信号的频谱特征实现故障识别与定位,如图1所示,其技术框架涵盖声音信号采集、特征提取预处理、语法分解、模式匹配及预警结果输出五个环节[1]。

首先,通过声纹传感器采集施工区域的声音信号,这些信号包含导线摩擦、弧光放电等故障声音,以及施工机械、自然环境等干扰噪声。为提取有效特征,需对原始信号进行预处理,通常采用带通滤波剔除低频机械噪声与高频环境干扰,保留100 Hz~20 kHz的故障特征频段[2]。针对江门旺鼎项目的特殊环境,预处理阶段还需增加自适应噪声消除模块,通过采集无故障时段的环境声建立噪声模型,利用自适应滤波算法实时抵消背景干扰,使故障信号信噪比提升20~30 dB。预处理后的声音信号通过短时傅里叶变换(STFT)转换为频域声谱,以直观呈现频率随时间的变化特征。

STFT的计算公式为:

式中:X(n,k)表示第n个时间窗口、第k个频率点的声谱幅值;x(m)为原始声音信号的时域采样值;w(n—m)为汉宁窗函数(窗长256ms,平衡时间与频率分辨率);m为时域采样点索引;k为频率点索引对应0~20 KHz频段划分;N为傅里叶变换点数,取1 024。

通过STFT转换后,原本复杂的时域信号被转化为二维声谱图,其中横轴为时间(单位:s),纵轴为频率(单位:Hz),颜色深度表示信号能量(单位:dB),便于直观识别故障特征频率的持续时间与能量变化。

故障识别的关键是将实时声谱与故障样本声谱进行匹配,动态时间规整(DTW)算法是实现这一过程的核心工具。DTW通过计算两条声谱曲线的最短路径距离衡量相似度,公式为:

式中:DTW(i,j)为累计距离(值越小表明相似度越高);d(i,j)为实时声谱第i帧与样本声谱第j帧的欧氏距离。

为消除声谱长度差异的影响,DTW算法允许通过局部拉伸或压缩时间轴实现最优匹配,特别适用于施工期故障声纹的非平稳特征。为便于工程应用,将DTW距离归一化得到匹配系数S:

式中:S的取值范围为[0,1];DTWmin为实时声谱与最佳匹配样本的距离;DTWmax为数据库中样本的最大距离。

结合江门旺鼎项目的环境干扰特征,通过100组现场试验数据验证,设定S≥0.8时判定为故障,此时误报率可控制在5%以内,漏报率低于3%。

2项目施工期故障特征与环境分析

江门旺鼎项目的施工环境与设备参数为故障特征分析提供了具体依据0 项目架空线路采用JL/G1A-240/30、JKLGYJ-240/30导线,安全系数6.0,电缆线路选用FYZA-YJV22-8.7/15KV-3 ×300及3 ×70型号,关键节点如#85塔、#174塔安装自动化分段断路器。施工区域地形复杂,沿线地下管线密集,包括给水、雨水、燃气及通信管线,进一步增加了施工难度与故障风险。

施工期典型故障的声纹特征与项目环境密切相关,导线弧光放电多因临时接线接触不良引发,在项目 日平均湿度95%的高湿度环境中易发生,声纹表现为5~20KHz的高频尖啸声,时域呈持续脉冲信号;JL/G1A-240导线与金具摩擦产生200~500 Hz低频振动声,若因张力超限(设计安全系数6.0)断裂,则发出1~2 KHz的短时脉冲声;泥沼地形中杆塔基础松动产生100~300Hz周期性振动,随风速(最大35m/s)增大而增强;FYZA-YJV22电缆终端头因施工工艺缺陷引发局部放电,声纹为10~15 KHz高频噪声,呈随机脉冲序列。

环境干扰方面,项目施工期的主要噪声包括挖掘机、起重机等机械产生的50~500 Hz低频噪声,雷暴天气的< 100Hz低频雷声,以及邻近通信线的电磁辐射。这些干扰特征为传感器选型与信号预处理提供了设计依据。

3施工期故障预警方案设计

3.1传感器布设方案

传感器基于图2综合管线图的空间坐标体系与项目风险点分布,传感器布设遵循“高风险区加密”原则。架空线路部分,在18处电力线跨越点,如#17—#18段与10 KV精细线、西牛线交叉处每侧2基杆塔安装传感器,这些位置弧垂3.5 m,导线驰度大,易发生风偏摩擦,传感器采用抱箍式安装,采样方向正对导线交叉点。#85塔、#174塔等关键节点各布设2个传感器,分别监测断路器进线侧与出线侧,水平距离导线1.5 m,安装高度10 m以避开地面反射噪声,覆盖断路器操作与接线部位。普通区段每5基杆塔如J413-10.5铁塔布设1个传感器,采用杆顶安装方式,监测范围半径50 m,实现全线覆盖。

电缆线路部分,13套3×300 mm2户外终端头附近各安装1个传感器,采用磁吸式固定在距高压端30cm的终端头外壳上,监测局部放电产生的高频噪声;HDPEφ160顶管段每50 m布设1个传感器,埋设于管顶上方30cm处,捕捉电缆拖拽过程中的摩擦声,传感器外壳采用IP68等级的防水密封设计,适应地下潮湿环境。

选用的声纹传感器为MEMS麦克风阵列,满足IP65防护等级,可承受375 mm/d的最大降雨量,采样率44.1 KHz,频率响应覆盖20 Hz~20 KHz,信噪比≥62 dB,通过通信距离1.5 Km的LORa无线传输至监控终端,传输延迟≤1 s,避免布线干扰施工。为保障供电,传感器采用太阳能电池板 (10W)+锂电池 (12V/10 Ah)组合供电,连续阴雨天气可维持72 h正常工作。

3.2 预警流程设计

预警流程分为信号预处理、故障定位与分级预警三个阶段。信号预处理采用100Hz~20 KHz带通滤波剔除无关噪声,结合小波阈值去噪(阈值设为0.05倍信号最大值,小波基函数选用db4)提升声谱清晰度,处理后的信号经STFT转换为声谱图(时间分辨率50 ms,频率分辨率10 Hz)。

故障定位采用多传感器协同策略,当单传感器匹配系数S≥0.8时,触发相邻300 m范围内的传感器同步采集数据,若2个及以上传感器均满足S≥0.8,则通过加权平均计算故障点坐标:

式中: (x1,y1)、(x2,y2)为相邻传感器坐标(基于工程施工坐标系);S1、S2为对应传感器的匹配系数,定位精度可达±5 m。

对于电缆线路故障,还需结合顶管路径GPS坐标修正定位结果,补偿土壤传播导致的声速差异(土壤中声速约3 600 m/s,空气中340 m/s)。

分级预警机制根据S值划分:一级预警 (0.8≤S<0.9)通过监控终端发出黄色告警,提示施工人员进行针对性检查,如清理导线表面粉尘、紧固接线端子;二级预警(0.9≤S<0.95)触发橙色告警,要求暂停作业排查,启用备用线路供电;三级预警(S≥0.95)发出红色告警,立即切断故障区段电源,启动应急抢修预案,应对弧光放电、导线断裂等高风险故障。预警信息同步推送至施工负责人手机APP,包含故障位置(GPS坐标)、类型、特征声纹片段及处置建议,响应时间≤30 s。

4方案可行性与应用价值

技术适配性方面,声纹识别技术不受电磁干扰,通过针对性的滤波处理,可在项目110 d/a的雷暴日环境中稳定工作,试验数据表明其在雷电电磁脉冲(LEMP)环境下的误报率仅增加2%;传感器轻量化设计通过专用抱箍固定在杆塔上,抗风等级达12级,适应泥沼地形杆塔安装,IP65防护满足95%高湿度、375 mm/d降雨的环境要求,连续运行无故障时间≥1 000 h。

经济性方面,单套传感器含安装附件成本约500元,较传统在线监测系统如分布式光纤测温系统每公里成本2万元降低75%,项目全线180基杆塔及电缆终端共需传感器213套,总硬件成本约10.65万元。安装可与杆塔组立、电缆敷设同步进行,不额外增加工期,且后期维护仅需每季度更换一次锂电池,年运维成本<1万元。

应用价值体现在三方面:1)安全效益上,通过提前5~ 10min预警高风险故障,可降低施工事故率60%以上,避免因弧光放电引发的火灾、触电等事故,按同类项目事故损失统计,可减少直接经济损失约50万元;2)效率提升上,故障定位精度较人工巡检提升90%,平均故障排查时间从2 h缩短至30 min,减少停电时户数约264时户/次;3)数据积累上,施工期采集的5 000多条故障声纹数据可构建本地化样本库,通过机器学习优化识别模型,为运维阶段故障诊断提供数据支撑,形成“施工-运维”闭环管理。

5 结束语

本文基于声纹识别技术,针对江门旺鼎项 目施工期特点设计了故障预警方案。通过分析典型故障声纹特征、优化传感器布设与预警流程,实现了对复杂环境下施工期故障的精准识别与定位。该方案充分适配项目的地形、气象与设备特征,为提升施工安全性与效率提供了有效手段。未来可通过现场试验进一步优化匹配阈值,结合深度学习算法增强复杂故障识别能力,为配电网工程施工期故障监测提供更完善的技术支撑。

[参考文献]

[1]李章维,周浩,郑文皓,等.基于声纹识别的变压器故障检测方法[J].浙江工业大学学报,2025,53(3):293-298.

[2]张荣华.融合数字孪生与声纹识别的矿用机电设备故障诊断技术[J].现代电子技术,2025,48(10):52-56.

《机电信息》2025年第20期第4篇