摘要：局部放电是影响电力电缆系统绝缘性能的关键因素，准确定位局放源对于故障预警和运维保障具有重要意义。单一传感方式难以全面反映放电特征，融合多源监测数据可有效提升定位精度与判断可靠性。本文围绕局部放电信号采集与信息处理技术，从数据融合角度出发，研究电缆系统中不同传感器类型信号的协同分析方法，提出基于多源异构数据协同定位的技术路径，为复杂运行环境下的局放精准定位提供理论基础与工程支持。关键词：电力电缆；局部放电；多源数据融合

一、电力电缆局部放电故障定位的技术难点分析

（一）局部放电信号特征复杂影响识别稳定性

局部放电过程受多种因素影响，放电类型、放电间隙、电缆结构及介质材料都会改变其放电模式，导致局放信号在时域与频域上呈现出非线性、非平稳的复杂特征。不同类型局放信号的波形形态、频谱特性与能量分布差异显著，传统单点监测设备难以区分不同信号源并有效提取特征参数。高压环境中的噪声干扰更使局放信号埋于强背景中，难以通过简单阈值判断进行有效识别。信号传播路径存在反射、折射与衰减问题，致使远离放电源的测点获取的波形信号严重畸变，影响后续的判断精度与定位准确率。

（二）单源监测手段局限降低定位准确率

目前常用的局放监测手段包括超声波传感、电磁波检测、行波法与UHF 方法等，每种方法在采集灵敏度、传播路径、响应速度等方面均存在局 监测设备在特定工况下表现稳定，但面对复杂结构、敷设路径变换、电缆接头干扰等因素时， 响应与虚警等现象。各类信号的到达时间、信号强度与频谱信息难以用于精确三维定位， 扰显著的中长距离电缆段，单一方法无法有效构建完整的放电定位模型。由于放电事件具备高度偶发性与瞬时性，单通道监测难以捕捉全貌，导致定位误差放大，降低对实际运行故障的判断效能。

（三）信号融合处理算法不足制约定位精度

即便获取多通道局放数据，缺乏有效的数据融合与 算机制也难以实现精准定位。目前局放分析算法多以经验规则为基础，难以适应不 形态的动态变化。不同监测终端所采集信号的时间同步、幅值对齐 能存在伪差与冗余，对后续判断产生干扰。在缺乏多尺度特征提 融合信息难以转换为高精度的空间定位结果。现有定位方法在计算复杂度 ，制约其在大规模电缆系统中的推广与应用。

二、基于多源监测数据融合的局放定位策略构建路径（一）构建异构传感体系实现信号多维感知协同

多源监测数据融合的基础在于构建具备互补优势的传感体系。应在电力电缆沿线布设多种类型的传感器节点，如超声波传感器用于采集放电产生的声波特征，电磁传感器用于捕捉高频电磁辐射信号，UHF 检测器用于获取宽带辐射成分，行波检测装置提供时域到达信息。不同传感器节点应通过统一时钟源实现采样时刻同步，确保数据具有可比性与时效性。在布设过程中，需结合电缆长度、接头数量、环境干扰强度与路径结构特点，科学确定测点间距与监测重点区域。每种传感器的布点应错位排布，形成信号空间重叠区，实现信息互补与交叉验证。构建异构感知网络的目的是在不同类型信号特性互补基础上获取多维放电信息，提升事件识别的多角度支持能力，并为后续的数据处理与定位算法提供基础信息保障。

（二）设计信号协同提取与特征对齐流程

在多源数据获取完成后，首先需要对各通道信号进行统一的时间窗划分与幅值归一处理，剔除因硬件性能差异引入的系统性偏差。信号预处理包括基线校正、小波去噪与快速傅里叶变换等步骤，以还原真实局放信号形态。各类传感信号应根据其本体物理机制建立相应的特征指标体系，如超声通道可提取时长、包络能量与零交叉率等特征，电磁通道提取主频点、信号相位与脉冲幅度等指标，通过对多维特征的量化提取实现信号的初步分类与判别。在此基础上，对不同通道所获取的信号进行时间对齐与特征映射，构建跨通道特征关联矩阵。此矩阵可作为后续机器学习模型或解析算法的输入，提升多通道信号的融合能力与识别精度。特征对齐阶段还需基于事件触发机制筛选有效信号组，剔除伪触发信息，提高数据处理效率与准确率。

（三）构建基于融合算法的放电定位模型

基于多源信号的融合算法是实现高精度定位的关键。建议构建融合决策层采用多模型集成策略，将规则匹配模型、概率统计模型与深度学习模型相结合。规则匹配模型可基于各类信号的时间差建立三角定位方程组，获取初步定位坐标；概率统计模型可计算各类特征的放电可能性分布函数，实现多源证据融合；深度学习模型如卷积神经网络与LSTM 可基于大量历史样本数据训练多模态信号识别器，对输入信号进行自动特征提取与放电源判断。融合定位模型需具备自学习机制，结合实际运行反馈不断优化参数，提升模型在不同电缆敷设环境下的适应性。输出结果应以空间坐标、放电等级与置信度形式展现，辅助运维人员快速判断故障位置与风险等级，为精细化运维提供决策支持依据。

（四）构建可视化运维平台实现定位信息实时推送

融合算法与定位模型应嵌入统一的电缆状态监测平台，实现监测—分析—报警—反馈的一体化闭环。平台前端应构建三维电缆路径可视化界面，将局放定位结果以图形方式叠加在电缆实景模型上，显示放电点坐标、波形图、频谱图与历史趋势曲线。后端应集成数据管理模块，实现信号实时采集、存储、处理与归档，支持横向设备对比与纵向历史趋势分析。平台应接入移动终端，实现多级人员分权限查看故障信息与运行日志。一旦平台检测到异常局放活动，系统应触发短信、APP 通知与远程告警装置，同时结合智能巡检系统安排技术人员到场复核。通过平台联动机制，确保故障发现与响应之间的时间最小化。平台功能还应包含故障统计分析、风险分区评估与维保计划自动生成模块，推动局放管理向系统化、智能化与可视化方向发展。

结束语：电力电缆局部放电故障的精准定位是电力系统稳定运行的重要保障。通过融合多源监测数据，构建统一感知体系、优化信号协同处理流程、构建智能化定位模型并搭建可视化平台，可有效提升局放识别精度与响应效率。该方法突破传统技术瓶颈，为复杂电缆系统的高效运维与风险控制提供了可行方案与技术支撑。

参考文献

[1]杨海鹏, 许国澎.基于多源数据融合的电缆局部放电智能诊断技术研究[J]. 电力系统保护与控制,2023,51(02):121-126.

[2]李建超.电缆局放定位技术的现状与多维融合发展探析[J].高电压技术,2023,49(05):83-88.