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在地下电力隧道中，高压电缆长期处于潮湿、电磁干扰复杂的环境，局部放电作为绝缘劣化的早期征兆，其精准监测对保障电网安全至关重要。暂态地电压（TEV）监测技术通过非接触式感知电磁脉冲，为隧道电缆状态评估提供了创新解决方案。
一、技术原理与核心优势
暂态地电压监测基于电磁耦合原理：当电缆绝缘层发生局部放电时，高频电磁波沿金属护套传播，在接地系统产生纳秒级暂态电压信号。TEV传感器通过电容耦合方式采集信号，避免直接接触高压部件，实现安全可靠的非侵入式检测。
相较于传统检测手段，TEV技术具备三大优势：
抗干扰能力强：采用宽频带设计，有效抑制工频噪声干扰
定位精度高：通过多传感器协同，可实现米级故障源定位
早期预警能力：故障发生前数小时即可检测到TEV异常
二、系统架构与功能实现
系统采用"端-边-云"三层架构：
终端层：部署环形开合式TEV传感器，支持宽温工作
边缘层：配置工业级数据采集器，内置带通滤波算法，实现信号预处理与异常初判
云端层：构建深度残差网络模型，结合历史运行数据生成个性化诊断报告
核心功能包括：
实时监测体系：同步采集TEV幅值、频次、相位等参数，支持PRPD/PRPS图谱分析
趋势预测模块：建立设备健康指数（HI）模型，预测绝缘劣化路径
智能告警系统：根据DL/T 1630-2016标准设定三级阈值，支持短信/APP/声光多级告警
三、关键技术突破
抗噪算法优化
开发自适应滤波技术，在85dB背景噪声下，目标信号识别率仍达92.3%。采用小波变换去噪算法，有效分离放电脉冲与电磁干扰。
边缘计算优化
基于TensorRT框架优化神经网络，在嵌入式平台实现实时处理能力。
四、行业应用价值
该技术适用于城市电力隧道、跨江跨海电缆等场景。通过TEV监测与分布式光纤测温、气体检测等多模态数据融合，可构建更完善的电缆健康管理体系。
随着人工智能技术的演进，TEV监测系统正朝向自学习、自适应方向发展。通过持续积累设备运行数据，系统将形成更精准的个性化诊断模型，为地下高压电缆安全运行提供更可靠的技术支撑。
