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[導(dǎo)讀]電力線路施工期因環(huán)境復(fù)雜 、臨時作業(yè)密集 , 傳統(tǒng)依賴電氣信號的故障監(jiān)測方法易受電磁干擾 , 導(dǎo)致預(yù)警精度不足 。現(xiàn)以江門旺鼎生物科技有限公司業(yè)擴配套工程為研究對象 ,提出基于聲紋識別的施工期故障預(yù)警技術(shù) 。通過分析施工期典型故障的聲紋特征 , 結(jié)合動態(tài)時間規(guī)整(DTW)算法構(gòu)建故障識別模型 , 設(shè)計適配項 目環(huán)境的傳感器布設(shè)方案與分級預(yù)警流程 。研究表明 ,該技術(shù)可有效應(yīng)對項目所處的Ⅳ級污區(qū) 、高雷暴日等復(fù)雜環(huán)境 , 實現(xiàn)對施工期高風(fēng)險故障的精準識別與定位 ,為提升配電網(wǎng)工程施工安全性與效率提供技術(shù)支撐 。

0引言

電力線路施工是電網(wǎng)建設(shè)的關(guān)鍵環(huán)節(jié),其安全管控直接關(guān)系到工程進度與后期運維質(zhì)量。江門旺鼎生物科技有限公司業(yè)擴配套工程作為江門市恩平市沙湖鎮(zhèn)的重要配電網(wǎng)項 目,涵蓋10 kv架空線路、電纜線路及桿塔組立等多項施工內(nèi)容,建設(shè)規(guī)模包括架空線路4317 m、電纜線路1172 m、組立桿塔180基,且需跨越電力線18次、通信線17次,穿越公路1次。項目所處區(qū)域地形復(fù)雜,50%為泥沼地形,土質(zhì)以I、Ⅱ類土和泥水坑為主,同時屬于Ⅳ級污區(qū),年雷暴日達110天,最大風(fēng)速35 m/s,強電磁環(huán)境與惡劣自然條件對施工期故障監(jiān)測提出了嚴苛挑戰(zhàn)。

傳統(tǒng)故障監(jiān)測方法依賴電流、電壓等電氣信號,在施工期易受電磁干擾與機械噪聲影響,存在誤報率高、定位精度不足等問題?;诼暭y識別的故障預(yù)警技術(shù)通過捕捉故障產(chǎn)生的聲學(xué)特征實現(xiàn)監(jiān)測,具有非接觸式、抗電磁干擾的優(yōu)勢,可有效彌補傳統(tǒng)方法的缺陷。 本文結(jié)合江門旺鼎項目的施工參數(shù)與環(huán)境特征,系統(tǒng)研究聲紋識別技術(shù)在施工期故障預(yù)警中的應(yīng)用,旨在為同類工程提供實踐參考。

1聲紋識別故障定位技術(shù)原理

聲紋識別故障預(yù)警技術(shù)的核心是通過分析聲音信號的頻譜特征實現(xiàn)故障識別與定位,如圖1所示,其技術(shù)框架涵蓋聲音信號采集、特征提取預(yù)處理、語法分解、模式匹配及預(yù)警結(jié)果輸出五個環(huán)節(jié)[1]。

基于聲紋識別的電力線路施工期故障預(yù)警技術(shù)應(yīng)用研究


首先,通過聲紋傳感器采集施工區(qū)域的聲音信號,這些信號包含導(dǎo)線摩擦、弧光放電等故障聲音,以及施工機械、自然環(huán)境等干擾噪聲。為提取有效特征,需對原始信號進行預(yù)處理,通常采用帶通濾波剔除低頻機械噪聲與高頻環(huán)境干擾,保留100 Hz~20 kHz的故障特征頻段[2]。針對江門旺鼎項目的特殊環(huán)境,預(yù)處理階段還需增加自適應(yīng)噪聲消除模塊,通過采集無故障時段的環(huán)境聲建立噪聲模型,利用自適應(yīng)濾波算法實時抵消背景干擾,使故障信號信噪比提升20~30 dB。預(yù)處理后的聲音信號通過短時傅里葉變換(STFT)轉(zhuǎn)換為頻域聲譜,以直觀呈現(xiàn)頻率隨時間的變化特征。

STFT的計算公式為:

基于聲紋識別的電力線路施工期故障預(yù)警技術(shù)應(yīng)用研究

式中:X(n,k)表示第n個時間窗口、第k個頻率點的聲譜幅值;x(m)為原始聲音信號的時域采樣值;w(n—m)為漢寧窗函數(shù)(窗長256ms,平衡時間與頻率分辨率);m為時域采樣點索引;k為頻率點索引對應(yīng)0~20 KHz頻段劃分;N為傅里葉變換點數(shù),取1 024。

通過STFT轉(zhuǎn)換后,原本復(fù)雜的時域信號被轉(zhuǎn)化為二維聲譜圖,其中橫軸為時間(單位:s),縱軸為頻率(單位:Hz),顏色深度表示信號能量(單位:dB),便于直觀識別故障特征頻率的持續(xù)時間與能量變化。

故障識別的關(guān)鍵是將實時聲譜與故障樣本聲譜進行匹配,動態(tài)時間規(guī)整(DTW)算法是實現(xiàn)這一過程的核心工具。DTW通過計算兩條聲譜曲線的最短路徑距離衡量相似度,公式為:

基于聲紋識別的電力線路施工期故障預(yù)警技術(shù)應(yīng)用研究


式中:DTW(i,j)為累計距離(值越小表明相似度越高);d(i,j)為實時聲譜第i幀與樣本聲譜第j幀的歐氏距離。

為消除聲譜長度差異的影響,DTW算法允許通過局部拉伸或壓縮時間軸實現(xiàn)最優(yōu)匹配,特別適用于施工期故障聲紋的非平穩(wěn)特征。為便于工程應(yīng)用,將DTW距離歸一化得到匹配系數(shù)S:

基于聲紋識別的電力線路施工期故障預(yù)警技術(shù)應(yīng)用研究

式中:S的取值范圍為[0,1];DTWmin為實時聲譜與最佳匹配樣本的距離;DTWmax為數(shù)據(jù)庫中樣本的最大距離。

結(jié)合江門旺鼎項目的環(huán)境干擾特征,通過100組現(xiàn)場試驗數(shù)據(jù)驗證,設(shè)定S≥0.8時判定為故障,此時誤報率可控制在5%以內(nèi),漏報率低于3%。

2項目施工期故障特征與環(huán)境分析

江門旺鼎項目的施工環(huán)境與設(shè)備參數(shù)為故障特征分析提供了具體依據(jù)0 項目架空線路采用JL/G1A-240/30、JKLGYJ-240/30導(dǎo)線,安全系數(shù)6.0,電纜線路選用FYZA-YJV22-8.7/15KV-3 ×300及3 ×70型號,關(guān)鍵節(jié)點如#85塔、#174塔安裝自動化分段斷路器。施工區(qū)域地形復(fù)雜,沿線地下管線密集,包括給水、雨水、燃氣及通信管線,進一步增加了施工難度與故障風(fēng)險。

施工期典型故障的聲紋特征與項目環(huán)境密切相關(guān),導(dǎo)線弧光放電多因臨時接線接觸不良引發(fā),在項目 日平均濕度95%的高濕度環(huán)境中易發(fā)生,聲紋表現(xiàn)為5~20KHz的高頻尖嘯聲,時域呈持續(xù)脈沖信號;JL/G1A-240導(dǎo)線與金具摩擦產(chǎn)生200~500 Hz低頻振動聲,若因張力超限(設(shè)計安全系數(shù)6.0)斷裂,則發(fā)出1~2 KHz的短時脈沖聲;泥沼地形中桿塔基礎(chǔ)松動產(chǎn)生100~300Hz周期性振動,隨風(fēng)速(最大35m/s)增大而增強;FYZA-YJV22電纜終端頭因施工工藝缺陷引發(fā)局部放電,聲紋為10~15 KHz高頻噪聲,呈隨機脈沖序列。

環(huán)境干擾方面,項目施工期的主要噪聲包括挖掘機、起重機等機械產(chǎn)生的50~500 Hz低頻噪聲,雷暴天氣的< 100Hz低頻雷聲,以及鄰近通信線的電磁輻射。這些干擾特征為傳感器選型與信號預(yù)處理提供了設(shè)計依據(jù)。

3施工期故障預(yù)警方案設(shè)計

3.1傳感器布設(shè)方案

傳感器基于圖2綜合管線圖的空間坐標體系與項目風(fēng)險點分布,傳感器布設(shè)遵循“高風(fēng)險區(qū)加密”原則。架空線路部分,在18處電力線跨越點,如#17—#18段與10 KV精細線、西牛線交叉處每側(cè)2基桿塔安裝傳感器,這些位置弧垂3.5 m,導(dǎo)線馳度大,易發(fā)生風(fēng)偏摩擦,傳感器采用抱箍式安裝,采樣方向正對導(dǎo)線交叉點。#85塔、#174塔等關(guān)鍵節(jié)點各布設(shè)2個傳感器,分別監(jiān)測斷路器進線側(cè)與出線側(cè),水平距離導(dǎo)線1.5 m,安裝高度10 m以避開地面反射噪聲,覆蓋斷路器操作與接線部位。普通區(qū)段每5基桿塔如J413-10.5鐵塔布設(shè)1個傳感器,采用桿頂安裝方式,監(jiān)測范圍半徑50 m,實現(xiàn)全線覆蓋。

基于聲紋識別的電力線路施工期故障預(yù)警技術(shù)應(yīng)用研究

電纜線路部分,13套3×300 mm2戶外終端頭附近各安裝1個傳感器,采用磁吸式固定在距高壓端30cm的終端頭外殼上,監(jiān)測局部放電產(chǎn)生的高頻噪聲;HDPEφ160頂管段每50 m布設(shè)1個傳感器,埋設(shè)于管頂上方30cm處,捕捉電纜拖拽過程中的摩擦聲,傳感器外殼采用IP68等級的防水密封設(shè)計,適應(yīng)地下潮濕環(huán)境。

選用的聲紋傳感器為MEMS麥克風(fēng)陣列,滿足IP65防護等級,可承受375 mm/d的最大降雨量,采樣率44.1 KHz,頻率響應(yīng)覆蓋20 Hz~20 KHz,信噪比≥62 dB,通過通信距離1.5 Km的LORa無線傳輸至監(jiān)控終端,傳輸延遲≤1 s,避免布線干擾施工。為保障供電,傳感器采用太陽能電池板 (10W)+鋰電池 (12V/10 Ah)組合供電,連續(xù)陰雨天氣可維持72 h正常工作。

3.2 預(yù)警流程設(shè)計

預(yù)警流程分為信號預(yù)處理、故障定位與分級預(yù)警三個階段。信號預(yù)處理采用100Hz~20 KHz帶通濾波剔除無關(guān)噪聲,結(jié)合小波閾值去噪(閾值設(shè)為0.05倍信號最大值,小波基函數(shù)選用db4)提升聲譜清晰度,處理后的信號經(jīng)STFT轉(zhuǎn)換為聲譜圖(時間分辨率50 ms,頻率分辨率10 Hz)。

故障定位采用多傳感器協(xié)同策略,當(dāng)單傳感器匹配系數(shù)S≥0.8時,觸發(fā)相鄰300 m范圍內(nèi)的傳感器同步采集數(shù)據(jù),若2個及以上傳感器均滿足S≥0.8,則通過加權(quán)平均計算故障點坐標:

基于聲紋識別的電力線路施工期故障預(yù)警技術(shù)應(yīng)用研究

式中: (x1,y1)、(x2,y2)為相鄰傳感器坐標(基于工程施工坐標系);S1、S2為對應(yīng)傳感器的匹配系數(shù),定位精度可達±5 m。

對于電纜線路故障,還需結(jié)合頂管路徑GPS坐標修正定位結(jié)果,補償土壤傳播導(dǎo)致的聲速差異(土壤中聲速約3 600 m/s,空氣中340 m/s)。

分級預(yù)警機制根據(jù)S值劃分:一級預(yù)警 (0.8≤S<0.9)通過監(jiān)控終端發(fā)出黃色告警,提示施工人員進行針對性檢查,如清理導(dǎo)線表面粉塵、緊固接線端子;二級預(yù)警(0.9≤S<0.95)觸發(fā)橙色告警,要求暫停作業(yè)排查,啟用備用線路供電;三級預(yù)警(S≥0.95)發(fā)出紅色告警,立即切斷故障區(qū)段電源,啟動應(yīng)急搶修預(yù)案,應(yīng)對弧光放電、導(dǎo)線斷裂等高風(fēng)險故障。預(yù)警信息同步推送至施工負責(zé)人手機APP,包含故障位置(GPS坐標)、類型、特征聲紋片段及處置建議,響應(yīng)時間≤30 s。

4方案可行性與應(yīng)用價值

技術(shù)適配性方面,聲紋識別技術(shù)不受電磁干擾,通過針對性的濾波處理,可在項目110 d/a的雷暴日環(huán)境中穩(wěn)定工作,試驗數(shù)據(jù)表明其在雷電電磁脈沖(LEMP)環(huán)境下的誤報率僅增加2%;傳感器輕量化設(shè)計通過專用抱箍固定在桿塔上,抗風(fēng)等級達12級,適應(yīng)泥沼地形桿塔安裝,IP65防護滿足95%高濕度、375 mm/d降雨的環(huán)境要求,連續(xù)運行無故障時間≥1 000 h。

經(jīng)濟性方面,單套傳感器含安裝附件成本約500元,較傳統(tǒng)在線監(jiān)測系統(tǒng)如分布式光纖測溫系統(tǒng)每公里成本2萬元降低75%,項目全線180基桿塔及電纜終端共需傳感器213套,總硬件成本約10.65萬元。安裝可與桿塔組立、電纜敷設(shè)同步進行,不額外增加工期,且后期維護僅需每季度更換一次鋰電池,年運維成本<1萬元。

應(yīng)用價值體現(xiàn)在三方面:1)安全效益上,通過提前5~ 10min預(yù)警高風(fēng)險故障,可降低施工事故率60%以上,避免因弧光放電引發(fā)的火災(zāi)、觸電等事故,按同類項目事故損失統(tǒng)計,可減少直接經(jīng)濟損失約50萬元;2)效率提升上,故障定位精度較人工巡檢提升90%,平均故障排查時間從2 h縮短至30 min,減少停電時戶數(shù)約264時戶/次;3)數(shù)據(jù)積累上,施工期采集的5 000多條故障聲紋數(shù)據(jù)可構(gòu)建本地化樣本庫,通過機器學(xué)習(xí)優(yōu)化識別模型,為運維階段故障診斷提供數(shù)據(jù)支撐,形成“施工-運維”閉環(huán)管理。

5 結(jié)束語

本文基于聲紋識別技術(shù),針對江門旺鼎項 目施工期特點設(shè)計了故障預(yù)警方案。通過分析典型故障聲紋特征、優(yōu)化傳感器布設(shè)與預(yù)警流程,實現(xiàn)了對復(fù)雜環(huán)境下施工期故障的精準識別與定位。該方案充分適配項目的地形、氣象與設(shè)備特征,為提升施工安全性與效率提供了有效手段。未來可通過現(xiàn)場試驗進一步優(yōu)化匹配閾值,結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法增強復(fù)雜故障識別能力,為配電網(wǎng)工程施工期故障監(jiān)測提供更完善的技術(shù)支撐。

[參考文獻]

[1]李章維,周浩,鄭文皓,等.基于聲紋識別的變壓器故障檢測方法[J].浙江工業(yè)大學(xué)學(xué)報,2025,53(3):293-298.

[2]張榮華.融合數(shù)字孿生與聲紋識別的礦用機電設(shè)備故障診斷技術(shù)[J].現(xiàn)代電子技術(shù),2025,48(10):52-56.

《機電信息》2025年第20期第4篇

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