电力电缆弯道智能支撑与监测调控系统在东安站工程中的应用研究

0引言

110 kv东安站青南湖线、泉林甲线网架完善工程作为保障“十五运”期间电力稳定供应的核心项目,其供电可靠性直接关系到赛事及周边民生用电安全。工程涵盖10 kv电缆线路新建2.029 km,涉及枫景湾#9、#15及泉林御湖湾#11、#13等多个配电房,其中弯道段因电缆“呼吸效应”和外部振动干扰,成为故障高发区域。传统电缆弯道支撑采用固定式钢结构或混凝土支架,仅能承担静态载荷,无法应对动态应力变化。据工程前期调研,同类项目中因弯道应力集中导致的电缆外护套开裂占故障总数的63%,振动引发的接头松动占28%。此外,传统监测依赖人工巡检和离散点传感器,存在数据滞后、覆盖不全等问题,如枫景湾#9配电房2024年曾因未及时发现弯道应力超标,导致电缆绝缘层局部损伤,造成停电2 h。

为解决上述问题,本工程引入基于“多源感知—智能分析—协同调控”架构的电力电缆弯道智能支撑系统,通过分布式光纤传感、边缘计算与多目标优化算法的融合,实现对弯道状态的实时监测与主动干预。本文结合工程实测数据,详细阐述系统的技术细节与应用成效。

1 系统技术架构与核心原理

本文技术原理如图1所示。

电力电缆;弯道支撑;智能监测;协同调控;东安站工程

第一步,通过分布式光纤传感系统和离散点式传感器获取电力电缆弯道段的应变、温度和振动数据;第二步,利用边缘计算单元对所获取的数据进行处理,通过深度学习模型分析电缆状态并预测未来趋势,生成包含电缆关键风险第三步,基于注意力图谱,采用多目标协同进化算法计算最优调控策略;第四步,控制沿电缆弯道布设的多个智能支撑装置执行协同调控动作;第五步,监测调控后的电缆状态,并将状态数据反馈至边缘计算单元用于模型优化。这一闭环流程中,注意力图谱发挥着关键引导作用—它能指引多目标协同进化算法在电缆应力最小化、共振风险最小化、调控能耗最小化及支撑寿命最大化之间寻求平衡,同时通过智能支撑装置的协同调控动作与电缆状态监测的动态联动,形成自适应闭环系统,最终实现对电缆弯道处周期性热膨胀形变的主动引导和对有害振动的抑制。

1.1多源感知层

多源感知层是系统的“神经末梢”,通过融合分布式光纤与离散传感器,实现对电缆弯道的全维度、高精度监测。

对于分布式光纤传感系统,本项目沿电缆外护套敷设型号为G.652D、衰耗≤0.3 dB/km的单模传感光纤,覆盖枫景湾#9至泉林御湖湾#13配电房的所有弯道段。其中,分布式声学传感(DAS)技术通过分析瑞利散射信号的相位变化,实时捕捉动态应变,空间分辨率达0.5 m,时间采样率1 kHz,可识别± 1με的微小应变;分布式温度传感(DTS)技术基于拉曼散射效应,监测范围-50~150℃,精度±0.5℃,采样间隔1 m,可精准捕捉因负荷变化导致的温度梯度。枫景湾#9配电房G08柜试验数据显示,该系统在25℃环境下,可连续监测到2 500 MΩ级的绝缘电阻,为应力分析提供基础数据。

对于离散点式传感器,本项目在智能支撑装置顶部及电缆固定点布设辅助传感器,具体布设情况如表1所示。

泉林御湖湾#11配电房G09柜测试表明,这些传感器可捕捉±0.1 mm的微小位移,为调控策略提供高频反馈。上述三类传感器数据通过传输速率100Mbit/s的工业以太网汇总至边缘计算单元,经误差≤1 ms时间同步与基于GIS地图坐标校准的空间对齐后,形成结构化数据集。

1.2 边缘智能处理层

边缘智能处理层是系统的“大脑”,部署于配电房本地服务器,服务器配置为IntelXeonE5处理器,8 GB显存GPU,通过深度学习模型实现状态分析与风险预测。深度学习模型采用Transformer与LSTM融合架构,输入为多源感知层的时序数据,包含应变、温度、振动等12类特征。Transformer模块通过自注意力机制捕捉长距离依赖关系,如日温度变化与周应力趋势的关联,LSTM模块处理短期动态,如突发振动的瞬时响应。自注意力权重计算公式如下:

式中:wij为查询向量Qi与键向量kj的注意力权重;T为时间序列长度,对应多源感知层采集的时序数据维度,本工程中根据监测精度需求设为3 600;dk为键向量维度,本工程中取64,用于避免点积结果过大导致的梯度消失;l为特征维度索引,指代应变、温度、振动等12类监测特征中的第l项特征(l=1,2,…,12),用于区分不同物理量对注意力权重的贡献;kl表示第l类特征的键向量矩阵,维度为64 × 1 (与键向量维度dk=64匹配),其元素值通过模型训练优化得到,反映该特征在注意力计算中的权重占比。

模型输出四类注意力图谱,即空间图谱、时间图谱、特征图谱、控敏感性图谱。空间图谱即高亮应力集中区段,如枫景湾#15配电房G07柜弯道3 m处;时间图谱即识别关键历史数据点,如每日14:00高温时段的温度骤升;特征图谱即权重0.6的量化温度与权重0.4的振动对状态的影响;控敏感性图谱指示支撑点调节效率,如泉林御湖湾#13配电房G08柜支撑点敏感度达0.8。

1.3 协同调控层

协同调控层通过智能算法与执行装置的联动,实现对电缆状态的主动干预。本文的优化算法采用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),以“应力最小化、能耗最低化、支撑寿命最大化”为目标, 目标函数为:

SolutioniFitness=(f1(xi),f2 (xi),…,fm (xi))

式中:xi为调控参数向量,包含支撑高度、角度、预应力等;『m(xi)为第m个目标函数,本工程中包括最小应力、最小能耗、最大支撑寿命等。

算法结合注意力图谱引导搜索方向,优先高敏感性参数。智能支撑装置集成了主动调节单元、压电能量俘获模块、局部控制单元等三大核心模块。主动调节单元由步进电机驱动,调节精度±0.1 mm,可实现高度与角度微调;压电能量俘获模块将电缆振动能转化为电能(效率≥30%),为低功耗部件供电;局部控制单元响应边缘计算指令,执行协同调控动作,延迟<50 ms。

2 东安站工程部署与实施

2.1 工程概况与设备布局

本工程位于恩平市东部,沿线涉及居民区、工业区及主干道,施工环境复杂。新建10kV电缆采用FYZA-YJV22-8.7/15kV-3×300mm交联聚乙烯绝缘电缆,耐受温度90℃,短路电流25 kA/3 s。弯道段曲率半径3.5 m,符合GB50217—2018《电力工程电缆设计标准》[1],采用HDPE管(φ160 mm)机械顶管施工,避免开挖对交通的影响。检测调控装置现场布置如图2所示。

系统在4个关键配电房部署24套智能支撑装置,具体布局如表2所示。

2.2施工与调试流程

系统施工分三阶段进行,严格遵循DL/T544—2012《电力通信运行管理规程》[2]。

2025年2月15日—2月20日为基础施工阶段,开挖1.2 m深电缆沟,采用c25混凝土浇筑基础(枫景湾#9配电房基础尺寸5 m×3 m×0.2 m),内置φ12 mm钢筋网,保证间距200mm。同步敷设传感光纤,沿电缆沟侧壁固定,使曲率半径≥300 mm;接头采用熔接,保证损耗≤0.05 dB,并做防水处理。监理日志显示,光纤敷设完成后测试衰耗为0.28 dB/km,符合设计要求。

2025年2月21日—2月28日为设备安装阶段,该阶段吊装单套重量25 kg的智能支撑装置,通过水平仪校准确保误差≤0.5°,采用M12膨胀螺栓固定。连接传感器线缆与光纤尾纤,接入边缘计算单元。泉林御湖湾#11配电房安装时,因地下管线密集,调整3处装置位置避开给水管,确保与电缆间距≥0.3 m。

2025年3月1 日—3月6日为系统联调阶段,该阶段采用HY6600微机继电保护测试仪模拟各类工况,比如施加1.05倍过流以验证断路器是否正常动作,实测断路器动作时间100 ms,满足标准要求;生成振幅0.8 mm、频率50 Hz的正弦振动信号,测试振动抑制效果;模拟温度骤升5℃/h,观察支撑装置调节响应。调试结果显示,24套装置通信成功率100%,调控动作与指令一致性达100%,满足工程要求。电缆施工示意图如图3所示。

3工程测试结果与性能分析

3.1 设备基础性能验证

根据各配电房试验报告,系统核心性能指标均符合DL/T 596—2021《电力设备预防性试验规程》[3]。

绝缘电阻验证试验中,枫景湾#9配电房G08柜在25℃、51%湿度下,耐压前断口及对地绝缘电阻均为2 500 MΩ,耐压后保持不变,泉林御湖湾#13配电房G07柜测试结果一致,绝缘性能稳定;工频耐压验证试验中,所有柜体断口施加34 kv/1 min、对地施加27 kv/1min,无击穿、闪络现象。枫景湾#15配电房G08柜A相耐压波形显示,泄漏电流稳定在5μA以下,远低于10 μA阈值;导电回路电阻验证试验中,泉林御湖湾#11配电房G09柜A、B、C相测试结果分别为124.5、131.3、131.4μΩ,均≤200μΩ,满足导电性能要求。

3.2 动态调控效果分析

3.2.1热胀形变引导

根据2025年5月7日实测数据,枫景湾#9配电房G08柜弯道段监测显示当环境温度从18℃升至26℃即变化率1.5℃/h时,系统通过支撑高度± 1mm微调,每30 s调节一次,使电缆最大形变量从12 mm降至5mm,应力集中系数从1.8降至1.2。遥测数据显示,终端80%In工况下,线路Ia终端值472 A与主站值474 A偏差0.4%,验证了调控精度。对比传统支撑,热循环导致的疲劳损伤风险降低62%。

3.2.2振动抑制

泉林御湖湾#13配电房G08柜受50 Hz风机振动影响,未调控时振动幅值0.8 mm。系统启动压电作动器产生反相振动(振幅±0.5 mm)后,振动幅值降至0.15 mm,衰减率81%。频谱分析显示,50Hz频段能量从1.2×10-3 J降至2.2× 10-4 J,振动对电缆绝缘层的磨损速率降低78%。遥信信息同步性测试表明,终端与主站“线路振动”警告响应时差<50 ms,满足实时性要求。

3.2.3应急调控

在2025年5月10日的模拟试验中,枫景湾#15配电房G07柜弯道段因短路故障导致应力突增至130 Mpa(阈值120 Mpa),系统在30 ms内识别风险,联动相邻3个支撑点协同调节,将高度提升2 mm、预应力增加5 kg,在50 ms内将应力分散至95 Mpa。断路器保护动作测试显示,过流I保护1.05倍动作时间100 ms,零序保护1.05倍动作时间350 ms,均在设计范围内,未发生绝缘击穿。

4 结束语

本研究在110 kv东安站青南湖线、泉林甲线网架完善工程中成功应用电力电缆弯道智能支撑与监测调控系统。该系统基于多源感知、边缘智能和协同调控三层架构,通过融合分布式光纤传感与离散传感器技术,实现对电缆弯道应力、温度、振动的全维度实时监测,空间分辨率达到0.5 m,时间同步误差不超过1 ms。边缘智能层采用Transformer与LSTM深度学习模型精准分析风险,协同调控层借助非支配排序遗传算法驱动支撑装置动态优化参数。工程实测表明,系统显著提升了运行可靠性,攻克了传统固定支架无法适应动态载荷的技术瓶颈,大幅降低了弯道故障风险,热循环损伤概率减少62%,振动磨损率下降78%,为城市复杂环境下的电缆安全运行提供了创新性技术保障,对同类电网工程具有重要推广价值。

[参考文献]

[1] 电力工程电缆设计标准:GB 50217—2018[S].

[2] 电力通信运行管理规程:DL/T 544—2012[S].

[3] 电力设备预防性试验规程:DL/T 596—2021[S].

《机电信息》2025年第21期第2篇