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电力电缆绝缘介质内部气隙在电场作用下产生游离使绝缘下降。当绝缘介质电离时，气隙中产生臭氧、硝酸等化学生成物，腐蚀绝缘;绝缘中的水分使绝缘纤维产生水解，造成绝缘下降。过热会引起绝缘老化变质。电力电缆内部气隙产生电游离造成局部过热，使绝缘碳化。引起电力电缆故障的原因有：机械损伤、绝缘受潮以及绝缘老化变质等，其中机械损伤引起的故障在电缆事故中有很大的比例。电力电缆储存时要注意避免在露天以方式存放，而且严禁与酸、碱及矿物油类接触，要与这些有腐蚀性的物质隔离存放。
无卤阻燃电力电缆的故障分析同研究现状发展方向一、矿用电力电缆的故障分析
随着我国国民经济的迅速发展，工业发展也随之日益增强，而电力行业通过工业的发展也取得了不小的进步。电力行业是工业的基础，工业的发展也离不开电力行业的支撑，电力系统可靠的运行对工业乃至国民经济的发展起到不可替代的作用，对矿用电力电缆在城区输电和配电网络中得到越来越多的应用。我国城市化规模的不断发展，越来越多的人涌向人口稠密、交通拥堵的城镇区域，土地资源面临着严重问题，这就要求配电网的占地面积越来越小，减少其对城市化建设和土地资源的影响。在人们生活质量提高的同时，对配电网的供电质量和可靠性的要求也越来越高。传统用到的架空线路占用了过多的地上空间，当天气比较恶劣的情况下，特别是雷电暴风雨天气，由于输电线在外，很容易损坏造成事故频发；而矿用电力电缆作为另一种输送工具，较架空线路有明显的优点，比如占地面积小，直埋式低烟无卤电力电缆可容纳多回矿用电力电缆线路；受自然环境影响较小，输送可靠性高：大多数都埋藏于地底下，不受天气的影响，不仅提高了对人身保障，而且日常维护也明显减少。因为以上优点，矿用电力电缆线路逐步取代了架空线路，在配电网中所占的比重越来越重。
然而，由于矿用电力电缆线路长时间埋于地下，经过长时间的运行后，很容易受到外界力的作用造成破损，其绝缘部分长时间受到土壤、潮气或水分的直接作用，易受到腐蚀产生绝缘缺陷，然后导致矿用电力电缆绝缘击穿。为了明确矿用电力电缆故障的发展过程，可以把矿用电力电缆故障分为早期矿用电力电缆故障和矿用电力电缆故障。早期矿用电力电缆故障是由绝缘老化引起的，易产生局部放电；在经过外界作用力和化学物质等一系列影响，然后导致绝缘故障无法恢复，也就是矿用电力电缆故障。随着矿用电力电缆运行时间的推移，矿用电力电缆的绝缘电阻开始缓慢下降，这时候就会存在隐患。当绝缘遭到破坏，产生局部放电现象时需要及时换矿用电力电缆，如若不然将会导致矿用电力电缆绝缘电阻的持续下滑，进而发展成为矿用电力电缆故障。
保证矿用电力电缆可靠的运行的前提条件就是要对矿用电力电缆绝缘进行检测，在过去，要对矿用电力电缆故障进行检修，停电才能进行，也就是说是一种离线检测技术，比较费时费力，而且停电所造成的损失也是十分巨大的。近年来，由于电力供给的不断增加，使得传统方法所暴露出来的种种问题已经无法适应当下电力系统发展的要求，需要采用矿用电力电缆的在线检测技术来实现对矿用电力电缆的维护及检修，通过运用的故障分析方法找到矿用电力电缆绝缘的特征信号，判断其是否发生绝缘击穿，进而采取适当的应急措施，及时预防并减少故障所带来的损失。
二、铜芯电力电缆故障诊断的研究现状及发展方向
近年来，越来越多的人员投身到铜芯电力电缆故障诊断的研究中，不少新方法被提出。目前被认可的铜芯电力电缆故障定位方法可分为阻抗法和行波法，但受到使用范围等条件限制，没有达到预想的结果。为了保证电力系统的可靠运行，供电的连续性，不少科研人员提出了将信号处理技术和人工智能技术应用于铜芯电力电缆故障诊断中，主要分为小波分析、神经网络以及智能诊断方法。
小波分析实现铜芯电力电缆故障定位的特点主要是利用小波变换技术对不同铜芯电力电缆故障特征信号进行提取，根据模极大值来测出故障发生的位置，从而达到故障点的准确定位。英国学者周承科提出了经验去噪和小波变换方法对中压铜芯电力电缆局部放电信号进行分析和去噪，进而实现铜芯电缆故障点的准确定位，后续又对小波变换进行了优化，加强了去噪的能力。
神经网络实现铜芯电力电缆故障定位的特点则是利用故障发生点位置与某种故障特征之间的关系建立神经网络模型，通过模型映射出故障距离，从而实现故障点的定位。在这方面，我国学者张庆超等将粗糙集理论应用到铜芯电力电缆故障诊断中，建立了基于粗糙集理论分层的小波神经网络模型，提高了神经网络的训练收敛速度，进而实现故障点的准确定位。而惠学军等则提出了将小波分析理论与神经网络理论相结合的方法，来实现小电流接地系统单相接地故障的定位。
智能诊断方法则是将人工智能与铜芯电力电缆故障诊断相结合，这样就具备了相关的学习能力和自动获取诊断信息的能力，从而实现了对铜芯电力电缆故障的实时诊断。事实上，智能诊断方法就是利用小波分析等信号处理技术，结合神经网络、专家系统等人工智能技术，对铜芯电力电缆线路运行状态进行监测和预报，提取故障特征信号，从而实现铜芯电力电缆故障的准确识别及定位。由于小波分析对信号特征具有敏锐的洞察力，结合神经网络的自适应能力和非线性拟合能力，未来智能诊断方法的发展前景将一片光明。
据相关部门统计，铜芯电力电缆造成的事故占全部电气事故的百分之六十左右。由于技术水平和监测装置精度等因素的限制，导致铜芯电力电缆故障监测在停电状态下进行，这样不仅无法保证电力系统的连续运行，也给居民生活带来了很大的困扰。
因此，未来铜芯电力电缆故障诊断的发展方向是加强对铜芯电力电缆绝缘在线监测技术的研究，提前对铜芯电力电缆线路进行故障预测和评估，逐步实现从“预防性维护”到“预知性维护”的过渡，提高铜芯电力电缆线路运行，在保证电力系统正常运行的前提下，实现对铜芯电力电缆故障的准确识别及定位。
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