交联聚乙烯电缆绝缘老化的诊断方法

马飞宇 张春芝

(1.北京工业职业技术学院 北京市电气安全技术研究所，北京 100042；2.北京工业职业技术学院 机电工程学院，北京 100042)

0 引言

电缆作为电网系统中传输电能不可或缺的载体，其使用量在不断增加。同时，由于电缆绝缘问题导致的电能损失量也在增多。据国家电网统计数据，绝缘老化引起的电缆故障数占比超过44%，位居首位[1]。通常，不同电缆的服役和敷设条件存在差异，其老化程度并不完全相同，有些电缆虽然服役时间较短，但受到偶然外界因素，其绝缘性能发生快速劣化而失效。因此，只有快速准确获知电缆绝缘老化程度或剩余使用寿命情况，才能为管理部门做出准确决策提供数据支撑，确保电网安全稳定运行。

近年来，国内外学者对此做了很多研究。邓显波等[2]选用5个绝缘老化强相关因子作为特征参数，使用模糊聚类法对电缆绝缘老化程度做了定性评价。夏湛然[3]采用层次分析法选取力学性能、物理性能以及电气性能构建电缆绝缘老化指数，确定老化状态等级。李登淑等[4]使用多个特征检测量的偏最小二乘老化时间预测模型，能够消除模型中存在的多重共线性问题。MECHERI等[5]通过试验得到热老化的XLPE介质损耗变大，机械性能下降。FARUK等[6]分析高压电缆，得出了高温和强电场会加快电缆绝缘老化，严重降低使用寿命。综上所述，目前对于绝缘老化研究大多是针对其某一个性能参数。然而，表征绝缘老化性能的多个参数之间有联系又有差异，因此，通过构建多个参数与老化时间之间的关系才能更准确地表征老化的程度。

交联聚乙烯(XLPE)绝缘电缆因具有较好的耐热性、绝缘性、机械特性，被广泛使用在我国高压和特高压电网中。笔者以110 kV服役交联聚乙烯电缆绝缘为研究对象，对其绝缘老化的内外部原因进行分析，对确定的多个表征绝缘老化的性能参数开展试验研究；通过统计学方法和BP(back propagation)人工神经网络方法建立绝缘老化时间与检测参数之间的关系模型；最后，基于Dalal寿命修正模型，实现电缆绝缘剩余使用寿命的预测，为制定电缆更换计划提供理论依据。

1 交联聚乙烯电缆绝缘老化原因分析

交联聚乙烯是聚乙烯(PE)在γ射线、α射线等高能射线或交联剂作用下，使其大分子形成交联，即热塑性的聚乙烯转变为热固性的交联聚乙烯，从而提高其耐热性、机械性能和载流能力。交联聚乙烯电缆在工作中，由于受到热应力、电应力、机械应力等外部环境和裂隙、气隙、交联副产物等内部组织的影响，其微观分子链和结晶形态会发生改变，绝缘性能不可避免地出现老化或劣化。

1.1 外部原因

电缆工作时的负荷电流会产生一定的热量，使交联聚乙烯内部分子的C-H键中氢原子脱离，发生自氧化游离基连锁反应，从而降低电缆的拉伸强度、击穿强度等性能，发生热裂解和热氧化裂解热老化现象。电缆长期工作在运行电压下，基于逆幂定律或指数定律的寿命模型[7]28时，根据电缆的缺陷、尺寸、形状，会出现不同程度的电压老化现象。同时，电缆在运输、敷设时由于受到外界冲击、挤压等影响，可能会出现微裂纹、微变形等情况，产生机械老化现象。当交联聚乙烯电缆工作在含有硫化物的环境中，如果硫化物穿过保护套与铜导线发生化学反应形成氧化铜、硫化铜等物质，一旦进入到绝缘的内部缺陷处，造成树枝状结晶，就会产生化学树枝老化现象。

1.2 内部原因

交联聚乙烯内部气隙、裂隙等缺陷位置在高压电场的影响下可能会引起局部放电现象，其中的带电粒子撞击会导致绝缘材料内分子链断裂，产生的热量引起的氧化分解反应会使绝缘材料表面侵蚀而出现腐蚀坑，腐蚀坑引起的电树枝不断生长，最终导致绝缘击穿，产生局部放电老化现象。电缆所处环境中，在水分和电场的共同作用下，材料内部也可能出现充水微孔连通的树枝形通道，因其表面具有亲水性使得树枝不断扩大，发生水树枝老化现象。尤其是当绝缘材料中混有金属杂质或者半导电层凸起时，更容易出现局部电场集中、电树枝、水树枝现象，导致绝缘性能快速下降直至失效。

2 交联聚乙烯电缆绝缘性能试验

电缆在多重影响因素的综合作用下，表现出不同的热老化、电压老化、机械老化等现象，多个表征老化性能的参数出现变化，这些参数包括介电常数、结晶度、水树含量、断裂生长率、拉伸强度、热分解温度、结晶度等。刘飞[7]28-110研究表明：通过线性回归的分布假设检验，部分绝缘老化检测量之间有一定的相关性。例如，高频介损峰值与断裂伸长率之间正相关，拉伸强度和断裂伸长率之间正相关，最大水树长度与羰基指数之间负相关等。为了提高电缆绝缘老化诊断模型准确性，笔者选取熔融温度、拉伸强度、击穿强度、羟基指数和介质损耗因数5个不相关的参数做试验研究。试验样本为110 kV交联聚乙烯电缆，电缆运行于山西北部地区，试验样本的工作环境接近，均采用地下电缆沟敷设方式，样本之间的服役年限不同。

2.1 差示扫描量热检测

交联聚乙烯是超高分子量的结晶性高聚物，在老化过程中发生重结晶现象，其热特性也会随之发生改变。差示扫描量热检测试验(DSC)参照石油化工行业标准《超高分子量聚乙烯(PE-UHMW)材料和制品熔融焓和结晶度及熔融温度的测定:SH/T 1826—2019》[8]，试验使用NETZSCH DSC 200F3测试仪，样品放在铝制DSC器皿中，氮气为保护气氛，温度增加速度为10 ℃/min，温升范围为50 ℃～160 ℃，加热至熔融终止温度以上，从记录的DSC温升曲线求取老化的交联聚乙烯熔融温度，测试3次取平均值。在Origin 2017C中熔融温度与绝缘老化时间回归分析结果如表1所示。

表1 熔融温度检测数据回归分析结果

从表1中可得出，回归方程斜率为负值，随着绝缘老化时间的增加熔融温度总体呈现下降趋势，两者线性相关，但拟合程度较低。交联聚乙烯电缆工作温度低于聚乙烯的熔点，主熔融峰对应的结晶区域不受运行温度的影响，不会由于老化程度的增加出现稳定的向低温移动或者熔限变宽的现象。因此，熔融温度不适合作为电缆绝缘老化时间模型的参数。

2.2 拉伸试验检测

交联聚乙烯在老化过程中，裂解反应使得材料中高分子链发生断裂和交联网络出现破坏，同时水树枝的出现引起应力集中等现象，导致拉伸强度降低。试验从电缆纵向切片取样，按照《电缆绝缘和护套材料通用试验方法:GB/T 2951.1—1997》[9]要求制作成哑铃状。试验使用武汉时代SDJF-30 kN电子式万能试验机，拉伸力1 000 N，拉伸速度为100 mm/min，每根电缆测试3次取平均值。在Origin 2017C中拉伸强度与绝缘老化时间回归分析结果如表2所示。

表2 拉伸强度检测数据回归分析结果

从表2中可得出，P=0.000，表明两者线性相关，拟合系数为0.893，可作为电缆绝缘老化时间模型的参数，拟合回归直线如图1所示。

图1 拉伸强度与绝缘老化时间拟合回归直线图

2.3 击穿强度检测

当绝缘材料所承受的电压超过某一程度时，由于游离、电化学反应等因素使得材料破坏而丧失绝缘性能。在进行击穿试验时，为了防止试样被击穿的偶然性，造成数据的分散，采用逐级升压法进行击穿强度检测，试验从交联聚乙烯电缆纵向切片取样，按照《绝缘材料电气强度试验方法:GB/T 1408.1—2006/IEC 60243-1:1998》[10]进行。试验使用上海蓝波AHDZ-10/100工频介电强度测试仪在室温下进行，电极使用等直径圆柱电极，起始电压10 kV，升压速度1 kV/s，直到试验击穿，测试3次取平均值。在Origin 2017C中进行击穿强度与绝缘老化时间回归分析，两者线性相关，拟合系数为0.942，可作为电缆绝缘老化时间模型的参数，拟合回归直线如图2所示。

图2 击穿强度与绝缘老化时间拟合回归直线图

2.4 红外光谱检测

红外光谱法(FTIR)常用在分析有机物、高聚物等物质的结构和物理化学性质方面。交联聚乙烯材料发生老化后，其内部晶体结构和分子键发生变化，当吸收到红外区光子时，光子的能量使其结构中分子振动和转动能级跃迁，某一频率的红外光被其分子中相同振动频率的键吸收，形成吸收峰。交联聚乙烯材料是C-H键组成的高分子聚合物，在红外光谱检测时会出现亚甲基、不饱和乙烯基、羰基等吸收峰，表征不同老化影响因子导致的绝缘老化。笔者选用表征热氧老化的羰基特征峰作为研究，为减少材料差异的影响，定义羰基指数CI作为测试的分析指标，其计算方法如下：

(1)

式(1)中，I1720为波数1 720 cm-1羰基吸收峰强度；I1471为波数1 471 cm-1亚甲基吸收峰强度。

试验使用VERTEX70红外光谱仪，波数范围600 ～3 600 cm-1，扫描次数10次，分辨率为0.16 cm-1，信噪比为55 000。在Origin 2017C中进行羰基指数与绝缘老化时间回归分析，两者线性相关，拟合系数为0.962，因此可作为电缆绝缘老化时间模型的参数，其拟合回归直线如图3所示。

图3 羰基指数与绝缘老化时间拟合回归直线图

2.5 介电谱检测

针对交联聚乙烯老化过程中内部组织发生的结晶、共聚等松弛极化行为，用介电谱测试是研究此类聚合物老化的一种有效方法。其中，作为分析指标的介质损耗因数tanδ是在电场作用下，由于介质电导和介质极化的滞后效应，在绝缘材料内部引起的能量损耗程度参数。将试验试样存放于恒温箱中真空干燥，表面均匀涂抹导电银漆。试验使用Concept 40介电阻抗谱仪，测试频率40～80 MHz，步长lg1.4，记录试样介损频谱中特征峰值对应的介质损耗因数。在Origin 2017C中进行介质损耗因数与绝缘老化时间回归分析，两者线性相关，拟合系数为0.987，因此可作为电缆绝缘老化时间模型的参数，拟合回归直线如图4所示。

图4 介质损耗因数与绝缘老化时间拟合回归直线图

2.6 检测试验结果

前文对交联聚乙烯电缆进行了差示扫描量热检测、拉伸试验检测、击穿强度检测、红外光谱检测和介电谱检测，得到的熔融温度、拉伸强度、击穿强度、羰基指数、介质损耗因数的5组试验数据，如表3所示。

表3 交联聚乙烯绝缘老化检测数值

3 电缆绝缘老化诊断模型建立

电缆绝缘老化诊断模型属于多变量模型，现有的故障类型与影响分析法、模糊聚类法等均是定性诊断模型，无法量化电缆老化程度，不利于更精确制定维护更换计划。因此，下面将基于统计学和BP人工神经网络的方法建立绝缘老化诊断模型，实现定量化分析。

3.1 基于统计学的电缆绝缘老化诊断模型

统计数据分析是运用适当的统计分析方法，对电缆绝缘性能的检测数据进行分析，获得数据之间的内在关系。现假设样品工作环境相同，电缆的老化时间与拉伸强度、击穿强度、羟基指数和介质损耗因数之间存在线性关系，也就是说，电缆绝缘劣化过程是匀速发生的，电缆绝缘老化时间的多元线性回归方程模型为

T=a1A1+a2A2+a3A3+a4A4+b

(2)

式(2)中，T是电缆绝缘老化时间；A1,A2,A3,A4分别是电缆绝缘老化的拉伸强度、击穿强度、羟基指数和介质损耗因数4个参数；a1,a2,a3,a4和b是常系数。

在Origin 2017C中使用多元线性回归方法，求解式(2)中常系数，得到电缆绝缘老化时间的多元线性回归方程模型

T=33.238-0.125A1-0.035A2+

2.11A3-0.593A4

(3)

3.2 基于BP人工神经网络的电缆绝缘老化诊断模型

BP人工神经网络是误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，将输入和输出信息之间搭建非线性映射对，被广泛应用在通信、电子等领域。本文输入层节点为4个，分别是拉伸强度、击穿强度、羟基指数和介质损耗因数。中间设置1层隐含层，激活函数为Sigmoid函数，可以拟合任意非线性函数。输出层节点为1个，为电缆绝缘老化时间，2层之间的传递函数分别取对数函数和线性函数，目标均方根误差为0.001。中间层节点数通过枚举法观察验证集的决定系数R2，判断网络优劣。BP人工神经网络结构如图5所示。

图5 BP人工神经网络结构图

3.3 电缆绝缘老化诊断模型验证

按照文中试验方法，对服役5a、22a和服役1a但已绝缘失效的交联聚乙烯电缆绝缘性能进行拉伸试验检测、击穿强度检测、红外光谱检测和介电谱试验检测，分别使用基于统计学和BP人工神经网络构建的绝缘老化诊断模型进行计算，计算结果如表4所示。

表4 交联聚乙烯绝缘老化时间模型验证表

表4中，电缆工作时间和电缆绝缘老化诊断模型预测工作时间之间的相对误差率

(4)

式(4)中，t是电缆工作时间；t′是电缆绝缘老化诊断模型预测的工作时间。

从表4可以看出，工作时间为5a和工作时间为22a的电缆使用统计学线性模型预测工作时间的相对误差率分别为15.0%和6.41%，使用BP人工神经网络模型预测工作时间的相对误差率分别为7.4%和4.91%。因此，对于未知服役年限的电缆，可根据电缆绝缘性能的试验结果使用诊断模型实现绝缘老化时间预测。相比于统计学模型中，假设电缆绝缘劣化过程是匀速发生，BP人工神经网络的非线性映射中全局逼近性使模型更准确，随着训练样本的数量越多，诊断精度会进一步提高。

从表4中第3行数据可以看出，虽然电缆服役仅1a，但绝缘发生了快速老化失效，根据绝缘性能试验数据，运用诊断模型得出，该电缆相当于服役时间28～29a的电缆，证明了构建多变量老化模型的有效性。本文构建的诊断模型针对文中样品所在的工作环境，由于各因子对于绝缘性能的影响程度不同，使得不同服役条件下电缆绝缘降解速度有差异。因此，针对不同的运行环境需要对电缆绝缘性能进行重新试验，得到符合特定运行条件的多元回归方程系数或者训练样本集。但是，文中使用的构建电缆绝缘老化诊断模型的方法具有一定的普遍性。

3.4 电缆绝缘老化剩余寿命模型

DALAL S.B.等[11]研究表明：进行直接简单线性叠加计算的剩余寿命会存在较大误差，需综合考虑服役环境、工作时间、安全因子等。基于这一理论，构建得到的电缆绝缘剩余时间T′修正模型如下：

(5)

通常，管理部门可以设定1个阈值，该阈值可选择电缆绝缘失效时(或服役30 a时)性能测试值，当电缆绝缘老化剩余寿命接近0时，要及时作出停机或更换的措施，确保电网安全稳定运行。

4 结论

笔者通过对交联聚乙烯电缆绝缘老化性能的试验分析，运用统计学和BP人工神经网络方法建立了电缆绝缘老化诊断模型，并提出了电缆绝缘剩余寿命的预测模型，得到以下结论：

(1)对18组不同服役时间的交联聚乙烯电缆进行绝缘老化性能试验，得到拉伸强度、击穿强度、羟基指数和介质损耗因数与绝缘老化时间之间呈线性相关关系。

(2)运用统计学和BP人工神经网络方法构建的电缆绝缘老化诊断模型，可实现对未知服役年限电缆绝缘老化时间的诊断，同时也能有效诊断出服役时间较短但绝缘老化较快的电缆，BP人工神经网络方法的诊断误差值更小。

(3)提出了电缆绝缘老化剩余寿命模型，通过设置不同的阈值，有助于电力管理部门根据实际情况综合研判，确保电网安全稳定运行。