電力電纜絕緣狀態評估研究---基於局部放電的地下電纜中間接頭瑕疵特徵辨識系統及故障點定位之研究

行政院國家科學委員會專題研究計畫 成果報告

電力電纜絕緣狀態評估研究--基於局部放電的地下電纜中 間接頭瑕疵特徵辨識系統及故障點定位之研究(第 3 年)

研究成果報告(完整版)

計 畫 類 別 ： 整合型

計 畫 編 號 ： NSC 96-2221-E-011-169-MY3

執 行 期 間 ： 98 年 08 月 01 日至 99 年 07 月 31 日 執 行 單 位 ： 國立臺灣科技大學電機工程系

計 畫 主 持 人 ： 張宏展

計畫參與人員： 碩士班研究生-兼任助理人員：許朝翔 博士班研究生-兼任助理人員：古峰昌 博士班研究生-兼任助理人員：陳輔賢 博士班研究生-兼任助理人員：姜政綸

報 告 附 件 ： 出席國際會議研究心得報告及發表論文

處 理 方 式 ： 本計畫可公開查詢

中 華 民 國 99 年 09 月 27 日

行政院國家科學委員會補助專題研究計畫 ■成果報告

□期中進度報告

電力電纜絕緣狀態評估研究-基於局部放電的地下電纜中間接頭 瑕疵特徵辨識系統及故障點定位之研究

計畫類別：□個別型計畫 ■整合型計畫 計畫編號：NSC-96-2221-E-011-169-MY3

執行期間： 96 年 8 月 1 日至 99 年 7 月 31 日 執行機構及系所：國立台灣科技大學電機工程系

計畫主持人：張宏展 共同主持人：

計畫參與人員：古峰昌、許朝翔、陳輔賢、姜政綸

成果報告類型(依經費核定清單規定繳交)：□精簡報告 ■完整報告

本計畫除繳交成果報告外，另須繳交以下出國心得報告：

□赴國外出差或研習心得報告

□赴大陸地區出差或研習心得報告

■出席國際學術會議心得報告

□國際合作研究計畫國外研究報告

處理方式：除列管計畫及下列情形者外，得立即公開查詢

□涉及專利或其他智慧財產權，□一年□二年後可公開查詢 中 華 民 國 99 年 09 月 23 日

目錄

目錄 ... I  中文摘要 ... IV  Abstract ... V  圖目錄 ... VI  表目錄 ... IX 

第一章 緒論 ... 1 

1.1  研究背景與動機 ... 1 

1.2  研究架構 ... 2 

1.3  章節概要 ... 4 

第二章 局部放電基本理論 ... 5 

2.1  前言 ... 5 

2.2  局部放電定義與相關名詞 ... 5 

2.2.1  局部放電的定義 ... 5 

2.2.2  局部放電相關名詞 ... 5 

2.3  局部放電的原理 ... 7 

2.4  局部放電的基本圖譜與種類 ... 9 

2.4.1  局部放電基本圖譜 ... 9 

2.4.2  局部放電的種類 ... 11 

2.5  局部放電的檢測 ... 14 

2.6  本章結論 ... 17 

第三章 XLPE 電力電纜局部放電量測 ... 18 

3.1  前言 ... 18 

3.2  試驗模型 ... 18 

3.3  檢測環境與設備 ... 20 

3.3.1  局部放電檢測系統 ... 20 

3.3.2  局部放電檢測器 ... 21 

3.3.3  量測人機介面建立 ... 22 

3.4  局部放電3D 圖譜 ... 23 

3.5  本章結論 ... 26 

第四章 類神經網路與小波轉換的基本理論 ... 27 

4.1  前言 ... 27 

4.2  類神經網路簡介 ... 27 

4.2.1  類神經網路的基本架構 ... 28 

4.2.2  類神經網路的分類 ... 31 

4.3  倒傳遞網路介紹 ... 32 

4.3.1  倒傳遞網路簡介 ... 32 

4.3.2  倒傳遞網路演算法 ... 32 

4.4  小波轉換 ... 33 

4.4.1  連續小波轉換 ... 34 

4.4.2  離散小波轉換 ... 37 

4.4.3  二維離散小波轉換 ... 40 

4.5  本章結論 ... 41 

第五章 局部放電圖譜辨識 ... 42 

5.1  前言 ... 42 

5.2  放電圖譜特徵擷取 ... 42 

5.3  局部放電瑕疵型態辨識 ... 47 

5.3.1  類神經網路架構與訓練流程 ... 47 

5.4  局部放電圖譜的辨識系統分析 ... 49 

5.4.1  第一部分輸入數據所建構之辨識系統分析 ... 50 

5.4.2  第二部分輸入數據所建構之辨識系統分析 ... 53 

5.4.3  加入雜訊後的辨識結果 ... 54 

5.5  本章結論 ... 55 

第六章 電力電纜故障測距分析研究 ... 56 

6.1  前言 ... 56 

6.2  電纜故障測距方法 ... 56 

6.2.1  阻抗法 ... 56 

6.2.2  行波法 ... 57 

6.3  行波的反射與透射現象 ... 59 

6.3.1  反射原理 ... 59 

6.3.2  透射原理 ... 60 

6.4  電力電纜故障偵測實例 ... 61 

6.4.1  電力電纜故障偵測設備 ... 61 

6.4.2  電力電纜故障距離量測 ... 63 

6.5  應用EMTP 於模擬分析 ... 64 

6.5.1  電力電纜模型建立 ... 64 

6.5.2  電力電纜開路故障(實際案例) ... 65 

6.5.3  模擬短路故障(低阻與高阻) ... 66 

6.5.4  應用小波於故障偵測分析 ... 67 

6.6  本章結論 ... 69 

第七章 結論及未來展望 ... 70 

7.1  結論 ... 70 

7.2  未來展望 ... 70 

參考文獻 ... 71 

國科會補助專題研究計畫成果報告自評表 ... 74 

中文摘要

本研究旨在基於局部放電的地下電纜中間接頭瑕疵特徵辨識系統及故障點定 位之研究。第一部分，首先對於電力電纜中間接頭常發生故障之可能模式進行整 理分析，由廠商製作各類型人工瑕疵模型之電力電纜接頭，接著建置相關的局部 放電檢測設備，針對試驗用電力電纜接頭瑕疵模型進行局部放電量測，獲得各瑕 疵類型電力電纜接頭之標準局部放電 3D 圖譜。最後應用二維小波轉換於圖譜分 析，以相位視窗做為特徵擷取，並加入類神經網路辨識方法，由實驗結果可知原 始局部放電3D 圖譜經由二維小波轉換之第二層低頻係數有最佳辨識結果。

第二部分針對 25kV 配電系統所使用之 XLPE 電力電纜，進行故障測距之研 究，首先建立ATP-EMTP 的地下電力電纜模型，以模擬電力電纜發生事故時之電 氣訊號，再運用 MATLAB 軟體，進行小波轉換的多重解析，以分析故障測距之 信號，最後透過與實地測量25kV XLPE 電力電纜之故障測距資料進行比較，以驗 證本研究之正確性。研究結果顯示，藉由小波轉換後能更容易觀察出故障點波形，

且可以有效縮短故障測距時之誤差。

關鍵詞：局部放電、電力電纜、小波轉換、類神經網路、電纜故障測距

Abstract

This study presents a partial discharge based defect recognition/ location system for underground cable joint. In the first part, we analyzed the possible failures frequently occurred in the power cable joints. The experimental models with artificial insulation defects of XLPE power cable joints were purposely made for testing by a factory. Next, we established the related detection equipment for partial discharge measurement, and measurement was carried out in each defect types to obtain the standard PD 3D patterns of experimental modes for recognition niche. Finally, the application of 2-D wavelet transform in pattern analysis was conducted. Using phase window to extract features from PD pattern and employing neural network for pattern recognition, the results indicated that the original PD 3D pattern by 2-D wavelet transform at the second low-frequency coefficients have the best recognition rate.

In the second part, we aimed at the fault location research of 25kV XLPE power cables. First, we built ATP-EMTP underground power cable’s model to simulate the system behaviors when failure occurs at the underground power cable. Then, we used wavelet transform that written by MATLAB to analyze the fault location signals and compared the results with the real measurement signals. The simulation results showed that the proposed approach is much easier to observe the electrical signals produced from fault point and also lower the deviation of fault location effectively.

Keywords: Partial discharge, Power Cable, Wavelet transform, Neural network, Fault location

圖目錄

圖 1-1 研究流程圖 ... 3

圖 2-1 局部放電相關名詞示意圖 ... 7

圖 2-2 絕緣材料內部有氣隙與等效電路原理圖 ... 8

圖 2-3 重複放電波形 ... 8

圖 2-4 氣隙放電後形成反電場的示意圖(直流電壓下) ... 9

圖 2-5 正弦波電壓為基底的局放信號波形 ... 10

圖 2-6 橢圓軌跡圖 ... 10

圖 2-7 局部放電3D 圖譜 ... 10

圖 2-8 電暈放電示意圖及橢圓軌跡圖 ... 11

圖 2-9 表面放電示意及橢圓軌跡圖 ... 12

圖 2-10 單一空洞示意圖及橢圓軌跡圖 ... 12

圖 2-11 絕緣裂縫示意圖及放電軌跡圖 ... 12

圖 2-12 多空洞多空洞放電示意圖及橢圓軌跡圖 ... 13

圖 2-13 扁平空洞放電示意圖及橢圓軌跡圖 ... 13

圖 2-14 電數放電示意圖及橢圓軌跡圖 ... 14

圖 2-15 局部放電檢測電路 ... 14

圖 2-16 脈衝電流法之接線方式 ... 17

圖 3-1XLPE 電力電纜試驗模型 ... 18

圖 3-2 外半導電層過長示意圖 ... 19

圖 3-3 外半導電層過短示意圖 ... 19

圖 3-4 絕緣層刀割傷示意圖 ... 19

圖 3-5 局部放電檢測系統方塊圖 ... 20

圖 3-6 高壓室內電纜實際量測環境 ... 21

圖 3-7LDP-5 局部放電檢測器 ... 21

圖 3-8 典型局部放電電流脈衝信號 ... 22

圖 3-9PXI-5105 資料擷取卡 ... 22

圖 3-10 局部放電量測人機介面 ... 23

圖 3-11TYPE A 試驗模型之 3D 圖譜 ... 24

圖 3-12TYPE B 試驗模型之 3D 圖譜 ... 24

圖 3-13TYPE C 試驗模型之 3D 圖譜 ... 25

圖 3-14TYPE D 試驗模型之 3D 圖譜 ... 25

圖 4-1 倒傳遞神經網路 ... 28

圖 4-2 人工神經元模型 ... 29

圖 4-3 類神經常用之轉移函數 ... 30

圖 4-4 倒傳遞網路演算法示意圖 ... 33

圖 4-5STFT 在時域平面上的解析度 ... 35

圖 4-6 小波轉換在時域平面上的解析度 ... 36

圖 4-7 小波與傅利葉正弦波形... 36

圖 4-8 小波的一層多解析信號分解示意圖 ... 39

圖 4-9 二維離散小波轉換的影像分解步驟 ... 40

圖 4-10 第一層的二維小波轉換示意圖 ... 41

圖 4-11 第二層的二維小波轉換示意圖 ... 41

圖 5-1 放電圖譜平均放電量萃取示意圖 ... 43

圖 5-2 不同相位視窗下之特徵擷取 ... 45

圖 5-3 二維小波轉換示意圖 ... 46

圖 5-4 二維小波轉換後各個係數 ... 47

圖 5-5 三層前饋式倒傳遞網路 ... 48

圖 5-6 類神經網路訓練流程圖 ... 49

圖 5-8 各種CASE下之平均辨識率 ... 52

圖 5-9 各種 CASE下之訓練時間 ... 52

圖 5-10 第二部分輸入數據所建構之辨識系統示意圖 ... 53

圖 5-11 模擬之隨機背景雜訊 ... 54

圖 5-12 兩部分特徵擷取之平均辨識率 ... 55

圖 6-1 電橋測試故障線路 ... 57

圖 6-2 阻抗法等效電路 ... 57

圖 6-3 脈衝電壓法電路圖 ... 58

圖 6-4 反射系數推導電路圖 ... 59

圖 6-5 折射示意圖 ... 60

圖 6-6 發生故障反射波與透射波 ... 61

圖 6-7 台電工程車內部圖 ... 61

圖 6-8 故障掃描指示產生器 ... 62

圖 6-9 脈衝產生器 ... 62

圖 6-10 脈衝產生器與故障電纜之連接端 ... 62

圖 6-11 震動微音器 ... 63

圖 6-12 脈衝電流法於故障示意圖... 63

圖 6-13 電纜測距實測波形... 64

圖 6-14 輸入脈衝電壓源... 65

圖 6-15 實際案例開路故障模擬... 65

圖 6-16 短路低阻故障模擬 ... 66

圖 6-17 短路故障在不同故障電阻情況 ... 66

圖 6-18 開路故障DB2 小波分解 5 層 ... 67

圖 6-19 開路故障DB2 小波第一層(D1) ... 67

圖 6-20 短路低阻故障DB2 小波分解 5 層 ... 68

圖 6-21 短路低阻故障DB2 小波第一層(D1) ... 68 

表目錄

表 3-1 試驗模型量測描述 ... 26

表 5-1 不同CASE 下之特徵擷取 ... 42

表 5-2 類神經訓練及辨識樣本描述 ... 48

表 5-3 不同神經元數目對CASE 1 辨識結果 ... 50

表 5-4 不同神經元數目對CASE 2 辨識結果 ... 51

表 5-5 不同神經元數目對CASE 3 辨識結果 ... 51

表 5-6 不同神經元數目對 CASE 4 辨識結果 ... 51

表 5-7 不同神經元數目對 CASE 5 辨識結果 ... 51

表 5-8 各小波係數之辨識率 ... 53

表 5-9 從原始圖譜特徵擷取辨識結果 ... 55

表 5-10 從二維小波轉換CA2 特徵擷取辨識結果... 55

表 6-125 KVXLPE 電力電纜參數 ... 64

表 6-2 小波多層拆解後之測距比較 ... 69 

第一章 緒論

1.1

隨著工商業的快速發展與國民生活水準提高，電力需求逐年增加，對於電力系 統供電的品質與可靠度要求也相對提高。在政府推動產業升級趨勢下，台灣逐漸發 展生物科技、精密機械、半導體等產業，這些高科技產業往往因為不預警的斷電而 造成重大影響，損失更是難以估計。電力設備的性能與狀態是維持電力系統正常運 轉的重要環節，因此如何維護並預防設備故障是相當關鍵的課題，一般來說定期維 護可以提昇供電穩定性，但所付出的經濟成本也相對增加，如何選擇適當的維護時 機以降低檢修成本，同時能準確掌握設備的性能狀態以供應穩定電力，是未來相當 值得研究的重點。

電力系統運轉中，擔任維持電力供應與調配的樞紐為各類高低壓電力設備，而 電力設備主要是由導電、導磁和絕緣材料所組成，其中又以絕緣材料最為重要，若 設備常處於過載狀態或是年份已久的設備，其絕緣會出現老化現象。此外像是施工 不當所引起的人為疏失亦會破壞設備的絕緣狀態，根據相關文獻的統計，電力設備 運轉中有大部分的事故是由絕緣材料的老化或故障所引起的，如能運用檢測技術得 知設備的絕緣狀態，進一步分析研究，將可應用於故障的診斷與預防，使設備故障 率降低，提高運轉壽命[1]。

目前有很多專家積極投入局部放電檢測，現今已有相當的突破與成果，因此對 電力設備而言，局部放電檢測是預防故障發生重要指標[2]。局部放電檢測目前在國 際間以 IEC60270「局部放電量測標準」規範為最完善與適用。IEC60270 對局部放 電定義為發生在導體絕緣間的電氣放電[3]，若能定期對設備做檢測，依據不同設備 的故障特性建立完善的診斷資料庫，提供與量測的局部放電圖譜做比較、辨識，可 以預防設備無預警故障發生，防止大規模停電所造成的事故與損失。

局部放電檢測試驗可以獲取電力設備內部絕緣狀態的重要訊息，近年來隨著電 腦科技的進步，數位化量測已可正確的檢測局部放電資訊[4-5]，目前在量測的相關 訊息中以局部放電圖譜最具參考價值，若能對此資訊加以研究分析，運用二維小波

轉換來擷取其影像特徵並結合辨識方法[6]，依據每種電力設備各種不同故障原因的 局部放電特性，建立局部放電圖譜的辨識系統，將有助於了解電力設備的絕緣狀態 並可預防設備故障的發生，防止無預警的停電及其所帶來之損失。常見的辨識方法 中有類神經網路、專家系統、模糊辨識等辨識系統[7]，從文獻中得知類神經網路為 有效且可靠的辨識方法，其中又以倒傳遞網路最為簡單且有效[8]。

為了維護都市整潔與美觀、且因電力電纜要求需具有安全、可靠與一些醫學的 報告，描述電力電纜產生電磁波的關係可能對人體有某些程度的影響，因此人民開 始為此抗爭，使得大量的電力電纜地下化。但是地下電力電纜可能因為供電中受到 了外力的破壞、蟲害、絕緣劣化與人為施工不當等因素引起故障，且由於電力電纜 埋設於地面底下，使電力電纜受損難以從眼睛觀察確切故障位置，因此當地下電力 電纜發生故障時往往比架空線路難以尋找，使得維修時間往後拉長，因此如何快速 且準確的得知電力電纜故障距離，解除電纜故障位置，快速的恢復供電，是非常重 要之議題。

長期以來對於電力電纜故障測距有很多方法，這些方法主要用於不同的故障情 況，各方法含有不同優缺點。而目前實務上均採用離線的方式測量，在早期電力電 纜測距方法是阻抗法，後來出現了現代的行波法，行波法又可分低壓脈衝反射法、

脈衝電壓法、脈衝電流法與二次脈衝法[9-11]，各類量測方法將在後節介紹。離線測 量所計算出電力電纜的故障距離，仍然有些許之誤差，因此須靠聲音設備儀器更精 準的定位，其原理主要利用電力電纜故障點所發出閃絡或短路的聲音，判別電力電 纜故障的定位。

1.2

本研究領域屬於絕緣的故障診斷，主要針對潛伏性絕緣故障作為探討目標。本 研究預先製作含瑕疵之XLPE 電力電纜接頭為待測對象，且對電纜接頭進行局部放 電信號量測。絕緣系統中局部放電的產生與其缺陷類別相關，不同的缺陷模型所引 發放電圖譜不盡相同。為了能準確辨識電力電纜絕緣狀態，建立一個診斷資料庫，

提供與量測之放電數據進行辨識、比對。此外本研究實際對開路電纜做故障測距，

並利用EMTP 進行模擬與驗證，方法與步驟流程如圖 1-1 所示。

圖 1-1 研究流程圖

本研究流程主要分為兩大部份，第一部分首先建立XLPE 電力電纜接頭缺陷模 型與檢測系統，並熟悉局部放電檢測器的操作。本研究以LDIC 公司研發之 LDP-5 局部放電檢測器來檢測，並以LABVIEW 建立局部放電檢測之人機介面，配合 DAQ Card (PXI-5105)做資料的擷取與儲存。其次將電流脈衝信號轉為局部放電 3D 圖譜，

並利用平均放電量從 3D 圖譜中萃取相位視窗特徵，並比較經由二維小波轉換後之 差異性，最後利用到傳遞神經網路建立電纜接頭瑕疵辨識系統。第二部分為實際利

用電流脈衝法做電纜測距檢測，且以EMTP 模擬電纜開短路狀況，最後以一維小波 拆解信號，並探討此差異性。

1.3

本研究內容共分為七章，以下就各章節進行概略敘述：

第一章：緒論

本章主要說明本論文研究背景與動機、研究方法架構及各章節之概述。

第二章：局部放電基本理論

主要探討局部放電定義、常用名詞、原理、種類以及局部放電圖譜描述。

第三章：XLPE 電力電纜局部放電檢測

主要描述整個量測過程，包含了檢測環境與設備、試驗模型描述與放電 3D 圖 譜描述。

第四章：小波轉換與特徵擷取

學習小波轉換的相關理論，介紹一維及二維小波轉換基本方式，將所量測的試 驗圖譜透過二維小波轉換進行特徵萃取後，做為類神經網路的訓練與測試用資料。

第五章：局部放電辨識方法與結果探討

學習類神經網路的相關理論，同時應用Matlab 建構倒傳遞類神經網路辨識系統，

比較局部放電經由二維小波轉換後之辨識差異性。

第六章：電力電纜故障定位檢測

利用電流脈衝法對電纜實際做定位檢測，且以EMTP 模擬開短路等故障，最後 應用一維小波多層拆解，比較信號經由小波轉換後，定位之準確性。

第七章：結論

總結本文針對XLPE 電力電纜檢測與辨識及故障定位之研究成果，並提出未來 研究方向與建議。

第二章 局部放電基本理論

2.1

電力設備在長時間運轉中，常因設備組裝不良、缺乏妥善維護及周遭環境惡劣 等原因下，加速了絕緣材料的劣化，影響性能和縮短使用壽命，進而增加電力設備 發生突發性事故的可能性[12]。隨著電力系統的發展和電壓等級的提升，局部放電 已成為電力設備絕緣劣化的重要原因之一，異常的局部放電現象常為設備故障之前 兆，藉由正確可靠的檢測與辨識，可達到預防性的診斷效果，因此局部放電的檢測 試驗和圖譜辨識近年來已成為診斷絕緣狀況的重要方法之一。要正確有效地運用局 部放電檢測技術來達到電力設備故障的預防診斷，則須先將它建立在一個完善的局 部放電基本理論上。因此，本章節主要在探討局部放電的現象與相關知識，包括局 部放電的定義與原理、局部放電的常用名詞與種類、局部放電的檢測電路與檢測方 法以及局部放電圖譜說明等。

2.2

2.2.1 局部放電的定義

局部放電(partial discharge, PD)在高壓設備中是常見的電崩潰現象[13]。目前有 關局部放電介紹的文獻中，以 IEC60270「局部放電量測標準」的規範最完善[3]。

適用於電氣設備、系統和元件在頻率為400Hz 以下的交流電壓或直流電壓試驗時所 產生的局部放電測量。局部放電之定義為僅發生在導體間絕緣部分橋接處的電氣放 電，這種放電可以在導體附近發生，也可以不在導體附近發生，局部放電通常是絕 緣體內部或表面之局部電場集中所引起，並經常伴隨著聲、光、熱和化學反應的散 播。一般而言，這種放電以持續時間小於 1μs 的脈衝(pulses)型式出現，其型態有 絕緣物內氣體的擊穿，小範圍固體或液體介質的局部擊穿，金屬表面的邊緣或尖端 部位，因電場集中造成的局部放電現象等。

2.2.2 局部放電相關名詞

為了對局部放電有更詳細明確的說明，本文參考IEC60270「局部放電量測標準」，

介紹下列幾個常用名詞[3]:

1. 局部放電脈衝 (partial discharge pulse)

被試物在局放試驗時，所產生局部放電的電流脈衝或電壓脈衝。

2. 脈衝重複率 n (pulse repetition rate)

在選定的時間間隔內，所記錄之局部放電脈衝總數與該間隔時間的比值，即為每 秒鐘局部放電脈衝的平均數。

3. 局 部 放 電 脈 衝 發 生 之 相 位 角



t (phase angle



t of

360 ⁱ

i

t



T

式中:

t ：從零電壓開始到出現局部放電脈衝的時間間隔

T ：試驗電壓的週期



在局放試驗電路中的被試物兩端，於極短時間內注入電荷，若其在測量儀表上所 得的讀值，與由局部放電之電流脈衝本身所引起者相同，則此注入電荷即為局部 放電的視在電荷，一般以pC (pico-coulombs)為單位

5. 局部放電起始電壓

U (partial discharge inception voltage)

施加之電壓由觀測不到局部放電的較低值逐漸增加，直到在被試物上首次觀測到 重複性局部放電出現時的電壓。

6. 局部放電熄滅電壓

U (partial discharge extinction voltage)

施加之電壓由觀測到局部放電的較高值逐漸降低，直到被試物之重複性局部放電 停止時的電壓。

7. 背景雜訊 (background noise)

IEC60270「局部放電量測標準」中，規定背景雜訊不超過允許值的 50%，且在任 何狀況下不超過100pC。

以上為局部放電之相關名詞，圖 2-1 為局部放電相關名詞示意圖。圖中局部放 電起始電壓大於熄滅電壓，在最大試驗電壓下會產生最大視在電荷[14]。

圖 2-1 局部放電相關名詞示意圖

2.3

電力設備製造過程中可能在絕緣材料中殘留空洞(cavity)、裂痕等，絕緣材料會 因為內部電場的不同而產生游離現象，在絕緣處引起局部放電，長時間會導致絕緣 崩潰，造成電力設備故障。局部放電之特性與絕緣介質及雜質的大小、形狀及位置 有關。其中，絕緣材料內部空洞若為氣隙是最容易發生局部放電，因為氣體的介電 常數與臨界擊穿電場比液體和固體小，且在交流電場作用下，電場強度與介電常數 ε成反比。當氣隙所承受之電場強度比周圍絕緣材料高，且擊穿電場又低，當外加 電壓達到一定值時，氣隙的電場會先被擊穿，而形成了局部放電現象[14]。

在交流電壓下若絕緣材料內部有氣隙，可如圖 2-2 等效電路表示。其中 Va為跨 接於絕緣介質之交流電壓，

C

V

V

V

C

C

V

V

U

V

V

U

V

V

 是垂直下降如圖 2-3 所示。當外加電壓又增加時氣隙電壓隨著外加電壓的上升 而上升，直到放電電壓

U

圖 2-2 絕緣材料內部有氣隙與等效電路原理圖

圖 2-3 重複放電波形

以上分析是交流電壓下的局放情況，在直流電壓作用下的局放現象則有所不同，

如圖 2-4 所示，當氣隙空洞上的電場強度超過起始放電場強時，亦會發生局部放電，

此時空洞內產生的正、負離子在電場作用下，運動到空洞壁上形成與外加電場相反 的空間電荷電場。而這個空間電場使空洞中的合成電場強度下降，放電可能會熄滅。

等空洞中的離子經過空洞表面的電導互相中和後，使得空洞上的電場強度又提高到 起始放電場強，才發生第2 次局部放電，由於空洞表面的電導很小，離子中和的時 間需要較長，因此，直流電壓下的局部放電危害較交流電壓要小[15]。

圖 2-4 氣隙放電後形成反電場的示意圖(直流電壓下)

2.4

2.4.1 局部放電基本圖譜

局部放電是一種相當複雜的現象。在早期局部放電圖譜辨識需由經驗豐富的專 家們依據橢圓軌跡圖才能執行。近年來隨著電腦科技的進步，數位化測量已可正確 量測到多種資訊，且圖譜可以應用在局部放電的辨識上。而一般最常被用來做辨識 的基本圖譜為橢圓軌跡圖及Hn(φ,q)分佈圖(亦稱 3D 圖譜)，其可用以判別電氣絕緣 的缺陷及影響的程度，以下就橢圓軌跡圖及Hn(φ,q)分佈圖加以說明[4, 5, 16]。

1. 橢圓軌跡圖

圖 2-5 所示為正弦波電壓為基底的局部放電圖，橢圓軌跡圖主要就是由正弦波 電壓為基底的局部放電圖演變出來的，如圖 2-6 所示，局部放電脈衝與各種干 擾信號對應在正弦波的電角度上。圖中左邊起點為零點位置，由零點以順時針方 向到右邊頂點為180 度位置，再繼續往順時針方向回到原點 360 度位置。由於各 種絕緣缺陷所引起的放電型態皆有差異，亦即有不同的圖譜。所以可從橢圓軌跡 圖來辨識絕緣的缺陷。但要使用橢圓軌跡圖來辨識絕緣的缺陷，是需要有相當豐 富的實務經驗才有辦法執行，一般人很難去估測。

圖 2-5 正弦波電壓為基底的局放信號波形

圖 2-6 橢圓軌跡圖 2. Hn(φ,q)分佈圖(或稱 3D 圖譜)

Hn(φ,q)分佈圖亦稱 3D(φ-q-n)圖譜，主要顯示發生放電時之相位角φ、放電量

q 及放電次數 n 之間的關係。圖 2-7 即為 H

圖 2-7 局部放電 3D 圖譜

2.4.2 局部放電的種類

局部放電是指僅發生在部分橋接導體間絕緣的電氣放電，此現象可能發生在固 體絕緣的空洞中，也可能在液體絕緣的氣泡中，或發生於不同介電特性的絕緣層間，

或金屬表面的邊緣尖端部位等。若以放電類型概略上可以區分成下列三種類型：電 暈 放 電(corona discharges) 、 表 面 放 電 (surface discharges) 、 內 部 放 電 (internal discharges)。

1. 電暈放電

電暈放電是一種局部化的放電現象，導因於絕緣系統之局部電壓應力超過臨界值 時所產生之氣體電離化現象。因此，電暈放電一般係指存在導體表面之氣中放電 現象，當帶電體表面電位梯度超過空氣的絕緣強度(約 30kV/cm)時，會使空氣游 離產生電暈放電現象，特別是高壓電力設備，其常因設計、製造、安裝及維護工 作不良而形成電暈放電問題。通常發生位置為氣體或液體中電極的尖端凸出部份，

電暈放電示意圖及橢圓軌跡如圖 2-8 所示。

圖 2-8 電暈放電示意圖及橢圓軌跡圖 2. 表面放電

表面放電沿著不同型態絕緣體表面進行的放電現象，當介質在電場中的電場分量 比擊穿電場強時會出現表面放電，表面放電示意及橢圓軌跡如圖 2-9 所示。此 類放電可能出現在電纜終端處、絕緣碍子、套管、電力設備表面，或出現在導體 和介質彎角表面處。

圖 2-9 表面放電示意及橢圓軌跡圖 3. 內部放電

若絕緣材料內含有氣隙、痕裂、雜質等，此時可能會出現介質內部或介質與電極 之間的放電，其放電情況與介質特性及夾雜物的形狀、大小及位置皆有關係。

以下簡介五種絕緣材料內的局部放電現象[5, 17]:

(1) 單一空洞的內部放電

油浸絕緣紙及模鑄型絕緣物，若絕緣介質內含有空洞，單一空洞示意圖及橢 圓軌跡圖如圖 2-10 所示，均發生於正負半週之電壓峰值前。

圖 2-10 單一空洞示意圖及橢圓軌跡圖 (2) 橡膠絕緣裂縫的內部放電

橡膠絕緣電纜等若在電場方向有裂縫，其示意圖及橢圓軌跡如圖 2-11 所示，

發生於正負半週之電壓峰值處，正負半週之放電量大小及次數相當接近。

圖 2-11 絕緣裂縫示意圖及放電軌跡圖

(3) 樹脂模鑄絕緣內多空洞的內部放電

樹脂模鑄絕緣設備生產過程中若產生缺陷，於介質內有許多大小及形狀不一 之空洞，其放電示意圖及橢圓軌跡如圖 2-12 示，放電集中於 I、III 象限且分 佈角度較廣。

圖 2-12 多空洞多空洞放電示意圖及橢圓軌跡圖 (4) 介質內扁平空洞之放電

雲母及其他片狀絕緣物內若有扁平空洞，局部放電示意圖及橢圓軌跡圖如圖 2-13 所示，發生於各半週之電壓峰值前，且放電量大小各半週均相似。

圖 2-13 扁平空洞放電示意圖及橢圓軌跡圖 (5) 電樹

從導體尖端開始，或是從固體絕緣體內部瑕疵，開始產生像樹枝的形狀。電 樹的成長是在加壓後經過一段時間而形成，其樹幹與樹枝變成中空，在其中 空內就會發生特殊情況的內部放電現象，當電樹尚未長成的潛伏期，很難偵 察出放電的現象；一旦電樹長成，就可看到放電，而由於電樹成長快速，它 可能在很短期間內造成崩潰，使得電力設備崩壞，其放電示意圖及橢圓軌跡 圖如圖 2-14 所示。

圖 2-14 電數放電示意圖及橢圓軌跡圖

2.5

要準確量測局部放電訊號來進行電力設備的預防診斷分析，檢測方法的適用性 與精確度是重要的關鍵。目前已有許多局部放電的檢測方法，主要是根據局部放電 過程所發生的電氣訊號，或伴隨著聲音、光、熱和化學反應所散播的非電氣訊號作 為檢測局部放電用的訊號。局部放電檢測方法可分為電氣式檢測法和非電氣式檢測 法兩大類。電氣式檢測法中有脈衝電流法及無線電干擾電壓法等；非電氣式檢測方 法包括聲音法、光學法及油中溶解氣體的分析等[14, 18]。其中以電氣式檢測法中的 脈衝電流法應用最為廣泛[3]。本文主要以脈衝電流法做為局部放電的檢測方法，以 下主要是針對脈衝電流法的測量原理與檢測電路做簡述介紹。

1. 測量原理

如圖 2-15 所示的試驗回路中，局部放電所產生的電荷交換，會使被試物兩端出 現視在放電電荷，此視在放電電荷會通過試驗回路形成脈衝電流，從檢測阻抗兩 端就可檢測到脈衝電壓信號，這個信號的大小，在一定的試驗回路中是正比於被 試物的視在放電電荷。因此，可以通過適當的定量方法，用檢測阻抗上採集到的 瞬時電壓來度量視在放電電荷量[14, 18]。

被試物 耦合電容

Cx C^k

檢測阻抗 Zd

線路阻抗

耦合裝置 測量系統

傳輸系統 高壓

AC

圖 2-15 局部放電檢測電路

2. 局部放電的檢測電路

局部放電檢測電路主要是由儀器測量系統與試驗回路兩大部分組成，其中儀器測 量系統主要包括耦合裝置、傳輸系統(例如連接電纜和光纖)及測量儀表。試驗回 路主要由被試物、耦合電容、檢測阻抗、高電壓源與高電壓之接線所組成[3, 19]，

如圖 2-15 所示。以下為其相關裝置的敘述。

(1) 被試物

除長電纜和有繞組的被試物外，通常可看作集中參數電容

C 。

耦合電容的作用，一方面是隔離商頻交流高壓，以降低檢測阻抗上所承受的 交流電壓，以保證測量裝置能安全工作；另一方面將被試物的局部放電訊號 耦合到檢測阻抗上。耦合電容器對商頻交流電壓應呈現高阻抗，而對於高頻 的局部放電脈衝應呈現低阻抗。耦合電容器之電容量應同時考慮上述兩方面 作用的要求。

(3) 檢測阻抗

檢測阻抗為取樣作用，將局部放電的信號從測試回路中取出，傳送給局放檢 測儀。常用的檢測阻抗有兩種類型，一種是由電阻和電容組成的 RC 型，另 一種是由電阻、電感及電容組成的RLC 型。兩種類型對放電產生的脈衝電流 的響應是不同的。RC 型為低通電路，頻譜分佈較寬，須由頻帶較寬的儀器 才可獲得較高的靈敏度，並使波形不發生明顯畸變。RLC 型對局部放電脈衝 檢測有很高的靈敏度，而對被試物的充電電流呈現低阻抗，頻帶較窄，雜訊 準位較低。缺點是波形較易呈現震盪，但適當選擇電阻 R(2~3kΩ)即可抑制 震盪現象，所以一般普遍採用RLC 型檢測阻抗[2]。

(4) 耦合裝置

耦合裝置試驗回路與儀器測量系統間的整合部分，能將輸入電流轉換成輸出 電壓訊號，該訊號經傳輸系統傳送至測量儀表，元件係為特定試驗回路而專 門設計，獲取最佳靈敏度。

3. 檢測電路的接線方式

脈衝電流法的檢測電路一般可分為並聯法、串聯法及平衡法三種基本接線方式[2, 12, 13]。

(1) 並聯法

並聯法的接線方式使用於設備為接地系統時，如圖 2-16 (a)所示，在這個線 路中，被試物的一端是直接接地的，它與檢測阻抗

Z

C

(2) 串聯法

串聯法的接線方式使用於設備為非接地系統時，如圖 2-16 (b)所示。在這個 線路中，被試物兩端皆不接地，而必須與檢測阻抗

Z

(3) 平衡法

平衡法與串聯、並聯法相比，其特點是檢測阻抗分為兩部分，而且在兩個檢 測阻抗的連接點上接地。這樣就構成一個電橋，當被試物出現局部放電時，

電橋回路中有脈衝電流，因此在電橋的對角線上出現電位差，這就是檢測阻 抗兩端的輸出電壓，如圖 2-16 (c)所示。若現場有雜訊干擾時且現場有與被 試物絕緣等效電容值相近的設備時，可採用平衡法消除現場雜訊干擾。

(a) 並聯法

(b) 串聯法

耦合電容 被試物

Cx

Ck

檢測阻抗 Z^d

局放檢測儀 線路阻抗

高壓 AC

耦合電容 Ck

局放檢測儀 檢測阻抗

Zd

被試物 C^x 線路阻抗

高壓 AC

(c) 平衡法

圖 2-16 脈衝電流法之接線方式

2.6

絕緣材料的內部放電特性主要與絕緣材質及夾雜物形狀、位置和大小有關，在 電力設備的製程中，若絕緣材料存有瑕疵，將引起明顯的局部放電現象，進而加速 絕緣劣化，造成設備故障。若設備放電之起始和熄滅電壓越高則危害越小；反之若 放電起始和熄滅電壓越低，對於設備危害越大。倘若正確檢測到局部放電的特性資 料，加以統整分析，就可進一步辨識絕緣材料內存有何種絕緣缺陷，同時也可以掌 握絕緣的狀態，並對設備做適時的維護與檢修，以延長使用壽命，減少故障發生機 率，所以對電力設備例行週期性檢測有其必要性。

與被試物 被試物 同級電容

Cx

Ck

檢測阻抗 線路阻抗

V

局放檢測儀

Zd1 Zd2

高壓 AC

第三章

XLPE 電力電纜局部放電量測

3.1

本研究製作含有人工瑕疵之XLPE 電力電纜接頭，將電壓加至額定電壓，利用 商業化局部放電檢測器LDP-5 利用電磁耦合檢測 XLPE 電力電纜瑕疵接頭之局部放 電，並將原始信號轉為局部放電3D (n-q-



3.2

根據相關文獻指出電力電纜除了終端接頭較常發生故障外，使用中外在環境造 成之絕緣缺陷或是人為施工疏失對電力電纜故障佔有重要比例，其中電纜故障又以 電纜終端接頭連接處佔大部分比例[20]。有鑒於此，本試驗待測物為 25kV 等級之 XLPE 電力電纜，且製作常見人工瑕疵之電纜接頭，試驗模型分別為良好電纜接頭 (Type A 模型)、外半導電層過長(Type B 模型)、外半導電層過短(Type C 模型)與絕緣 層刀傷(Type D 模型)等四類電力電纜模型，XLPE 電力電纜試驗模型如圖 3-1 所示，

圖 3-2 至圖 3-4 為 Type B ~ Type D 瑕疵示意圖。

圖 3-2 外半導電層過長示意圖

圖 3-3 外半導電層過短示意圖

圖 3-4 絕緣層刀割傷示意圖 TD: 絕緣層刀割傷

標準外半導電層長度

披覆層 遮蔽銅線

絕緣層 銅導體

3.3

3.3.1 局部放電檢測系統

本檢測量測環境主要分為高壓室與控制室兩部份，圖 3-5 為局部放電檢測系統 方塊圖。檢測流程為在控制室利用高壓控制盤對隔離變壓器加壓，隔離變壓器電壓 再送至升壓變壓器，升壓變壓器高壓端加在電力電纜的導體層，接地端與遮蔽銅線 連接在一起。利用LDP-5 局部放電檢測器配用電感型感測器(L sensor)與高頻電流傳 感器(HFCT)量測電纜遮蔽銅線上之電流信號，高壓室內電纜實際量測圖如圖 3-6 所 示。最後利用資料擷取卡(PXI-5105)將信號傳送至電腦，並用 LABVIEW 編撰量測 人機介面，做為局部放電信號即時檢測與儲存。

圖 3-5 局部放電檢測系統方塊圖

圖 3-6 高壓室內電纜實際量測環境

3.3.2 局部放電檢測器

本檢測利用德國LDIC 公司研製之商業化 LDP-5 局部放電檢測器來檢測 XLPE 電力電纜局部放電的信號，此設備外觀如圖 3-7 所示。其優點包括靈敏度可達 0.05pC、

體積小適合戶外在線量測、依照量測對象不同可選用不同感測器。本檢測選用電感 型感測器(L sensor)量測電力電纜遮蔽銅線上電流，當局部放電發生時，遮蔽銅線會 有電流流過，電感型感測器會感應遮蔽銅線附近磁場的變化，LDP-5 會將此信號轉 為正向的電流脈衝信號，典型局部放電電流脈衝信號如圖 3-8 所示，局部放電電流 脈衝信號上升時間會比下降時間快。

圖 3-7 LDP-5 局部放電檢測器

圖 3-8 典型局部放電電流脈衝信號

3.3.3 量測人機介面建立

本檢測利用資料擷取卡 PXI-5105 配合外接箱來將量測到的局部放電信號擷取 進電腦，外觀如圖 3-9 所示，優點有取樣率可高達 60MHz、12bit 解析度、8 個同 步取樣通道。本實驗利用電感型感測器量測局部放電信號並與台電 60Hz 電源週期 作比較，本檢測所設定取樣率為2M/s，共擷取 24 個電源週期，即 80 萬個資料點。

本檢測對每種瑕疵電纜共量測 40 筆測試數據。局部放電量測人機介面，利用 LABVIEW 編撰如圖 3-10 所示，圖中藍色線為台電電源，紅色線為局部放電電流脈 衝信號，將此原始信號儲存作後續分析使用。

0.145815 0.145825 0.145835 0.145845 0.145855 0

0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4

Time (sec)

Voltage (V)

圖 3-10 局部放電量測人機介面

3.4

3D 圖譜

根據前述電纜的檢測可量測原始局部放電信號，接著將原始放電信號轉為局部 放電3D 圖譜，該圖譜由 n-q-





於3D 圖譜中可觀察出各瑕疵模型之差異:Type A 為良好之電纜試驗模型，發生 於負半週，因為放電量小於10pC 不至於對電纜絕緣發生危害；Type B 為外半導電 層過長，放電分佈於負半週期，其放電次數高，最大放電量約37pC; Type C 為外半 導電層過短，此類瑕疵放電主要分佈於 0°~90°與 180°~270°之間，且放電次數小，

但最大放電量可達200pC，於本實驗中屬於嚴重之人為瑕疵類型；Type D 為絕緣層 有刀割傷，放電分佈類似於Type C，其最大放電量不超過 100pC。

本檢測量測到之局部放電3D 圖譜為 90×200 矩陣大小，在圖譜辨識時，若直接 將 3D 圖譜整個載入辨識系統，將會嚴重影響辨識系統整體運作效率，所以本研究 將從 3D 圖譜中萃取重要特徵，以提高後續辨識分析效果，此特徵萃取方法將於第 四章做介紹。

圖 3-11 Type A 試驗模型之 3D 圖譜

圖 3-12 Type B 試驗模型之 3D 圖譜

圖 3-13 Type C 試驗模型之 3D 圖譜

圖 3-14 Type D 試驗模型之 3D 圖譜

本試驗訓練與測試用之數據規畫，其中進行訓練與測試的試驗數據共120 組，

訓練用數據有60 組，測試用數據有 60 組，表 3-1 所敘述四種放電模型量測的試驗 數據組數及應用於類神經網路時所代表的目標輸出值。

表 3-1 試驗模型量測描述

模型編號 描述說明 試驗數據(120 組)

Type A 良品 30

Type B 外半導電層過長 30

Type C 外半導電層過長 30

Type D 絕緣層刀傷 30

3.5 本章結論

局部放電檢測目的為了解設備故障程度及故障種類，根據相關文獻指出，不同 種類的放電模式其放電特性會不同，不同的檢測方法適用於不同電力設備。若同一 設備其放電起始和熄滅電壓越高則危害越小；反之若放電起始和熄滅電壓越低，表 示設備危害越大。局部放電檢測對於電力設備健康是一重要指標，若設備在製作過 程中若設備絕緣材料中有瑕疵，或是現場人員施工中未注意施工規則而產生瑕疵，

則會發生局部放電現象。局部放電會導致絕緣系統老化，更進一步會導致設備故障，

所以對電力設備例行週期性檢測有其必要性。

第四章 類神經網路與小波轉換的基本理論

4.1

早期局部放電圖譜辨識需由經驗豐富的專家們依據橢圓軌跡圖才能執行，若於 辨識過程中受到外在因素干擾，如雜訊、氣候等，常造成辨識結果有所偏差。本文 之研究主要是應用小波轉換與類神經網路理論，來建立一個更正確有效之XLPE 電 力電纜局部放電圖譜辨識系統。因此，本章節中主要針對類神經網路與小波轉換的 基本理論做探討。

4.2

類神經網路(artificial neural networks)，或譯為人工神經網路、平行分散式處理 器(parallel distributed processors)等，是一種模仿生物神經網路的資訊處理系統，可 以看做一包含硬體與軟體的平行計算系統，它使用大量的相連人工神經元來模仿生 物的神經網路能力，用來處理各種資訊問題[21-22]。類神經網路的應用範圍極為廣 泛，諸如：工業與工程方面的故障診斷、製程監控，商業與金融方面的商業決策與 股市預測，以及科學與資訊方面的影像辨識、資料庫搜尋與醫學診斷等。

類神經網路最基本的單元為人工神經元，又稱處理單元(processing element)或節 點(node)。介於處理單元間的傳遞路徑為連結(connection)，每一個連結上都有一個 用以表示第

i 神經元對第 j 神經元之影響程度的權重值

對訊號進行處理，一般隱藏層經常包含若干層，而輸出層處理單元則用以輸出訊號 給外在環境[23-24]。

圖 4-1 倒傳遞神經網路

4.2.1 類神經網路的基本架構

類神經網路的基本架構可分為人工神經元、層及網路三個層次：

1. 人工神經元或稱處理器

人工神經元（artificial neuron）又稱類神經元、處理單元，如圖 4-2 所示。人工 神經元為類神經網路組成的基本單位，是以人工的方式來模仿生物神經元的動 作模式，其輸出值與輸入值的關係式，一般可用輸入值的加權乘積和之函數來 表示[24]:

( )

j ij i j

y  f



其中:

第

x

第

W

第

b

: 第 j 個神經元的偏權值，又稱門限值，模仿生物神經元模型的權

第

n

: 第 j 個神經元之轉移函數的淨輸入。

第

f : 轉移函數(Transfer function)，模仿生物神經元模型的非線性處理機

y : 第 j 個神經元輸出值，模仿生物神經元的輸出訊號。

圖 4-2 人工神經元模型 在神經元模型中，常用的轉移函數有以下四種[22]：

(1) 硬限函數(hard-limit function)

如圖 4-3(a)與(4.2)式表示，當轉移函數的淨輸入 nj小於0 時，則神經元的輸 出

y

0 , 0 1 , 0

j j

j j

y n

y n

 

  

 (4.2)

(2) 線性函數(linear function)

如圖 4-3(b)與(4.3)式所示，當轉移函數的淨數入 nj為多少時，則神經元的輸 出

y

j j

y n (4.3)

(3) 雙彎曲函數(sigmoid function)

如圖 4-3(c)與(4.4)式所示，說明了轉移函數的淨輸入 nj可以是在正負無限區 間內的任意值，而經過雙彎曲線函數後使得神經元的輸出

y

1 1 ^nj

y

e

  (4.4)

(4) 雙曲線正切函數(hyperbolic tangent function)

如圖 4-3(d)與(4.5)式所示，主要將正負無限區間內的淨輸入 nj轉換成介於－1 到1 之間。

j j

j j

n n

n n

j

e e y e e





 

 (4.5)

(a) 硬限函數 (b) 線性函數

(c) 雙彎曲函數 (d) 雙曲線正切函數 圖 4-3 類神經常用之轉移函數

2. 層(layer)

層主要由若干個具相同作用的處理單元集合而成，一般分為輸入層、隱藏層、輸 出層，如圖 4-1 所示。其中輸入層與輸出層一般只有一層，而隱藏層可為沒有，

也可為若干層。

3. 網路(network)

由若干具有不同作用層所構成，如圖 4-1 所示，為一個具有三層的前饋式倒傳 遞網路。類神經網路總體運作主要分為兩個階段，第一階段為學習期(learning phase)，

第二階段為回憶期(retrieving phase)。在學習期，主要工作是利用訓練範例(training data)來決定系統的參數(例如決定權重值)；在類神經網路中，權重值的改變即為學 習(learning)，而調整權重值的方法稱為學習法則(learning rule)。而在回憶期，主要 工作是以在學習期決定後的系統參數依測試資料產生所對應的輸出，例如當類神經 網路被用來當作局部放電圖譜辨識時，若輸入某一個局部放電圖譜，則它會顯示出 辨識後的結果[24]。