Distribution network cable detection based on terahertz pulse and imaging

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Moisture of high voltage distribution network cables will cause major safety hazard, but there is no effective means to detect and analyze the internal humidity state of the cables. Therefore, it is urgent to develop a new non-destructive detection method to evaluate the waterproof performance of distribution network cables and their connectors. The internal structure of the cable is a multi-layer structure composed of wires, cross-linked polyethylene insulation layer, and silicone rubber insulation sheath. We used the reflective terahertz pulse signal to detect the internal states of the cable, and judge whether it contains water stains according to the echo characteristics. In addition, three-dimensional data was obtained through cylindrical coordinate scanning and terahertz images were reconstructed based on feature information, which were consistent with the distribution of water stains between the cable insulation sheath and cross-linked polyethylene insulation layer. The results show that the terahertz technology can realize the high sensitivity detection of cable moisture state, which is of great significance in the power and transmission industry.

About the authors

Guowei Li

State Grid Hebei Electric Power Research Institute

Author for correspondence.
Email: lgwexe@163.com
Taiwan, Province of China, Shijiazhuang 050021, Hebei

Siming Zeng

State Grid Hebei Electric Power Research Institute

Email: lgwexe@163.com
Taiwan, Province of China, Shijiazhuang 050021, Hebei

Qing Wang

State Grid Hebei Electric Power Research Institute

Email: lgwexe@163.com
Taiwan, Province of China, Shijiazhuang 050021, Hebei

Zhenwei Zhang

State Grid Hebei Electric Power Research Institute

Email: lgwexe@163.com
Taiwan, Province of China, Shijiazhuang 050021, Hebei

References

  1. Du B., Li Z., Yang Z. et al. Application and Research Progress of HVDC XLPE Cables // High Volt Eng. 2017. V. 43 (2). P. 14—24.
  2. Salah Khalil M. International research and development trends and problems of HVDC cables with polymeric insulation // IEEE Electr. Insul. Mag. 1997. V. 13 (6). P. 35—47.
  3. Densley R.J. An investigation into the growth of electrical trees in XLPE cable insulation // IEEE Trans. Elect. Insul. 1979. EI-14 (3). P. 148—58.
  4. Dissado L.A. Predicting electrical breakdown in polymeric insulators from deterministic mechanisms to failure statistics // IEEE Trans Dielect Electr. Insul., 2002. V. 9(5). P. 860—875.
  5. Chen G., Tham C. Electrical treeing characteristics in XLPE power cable insulation in frequency range between 20 and 500 Hz // IEEE Trans. Dielect. Electr. Insul. 2009. V. 16 (1). P. 179—88.
  6. Du B.X., Ma Z.L., Gao Y. et al. Effect of ambient temperature on electrical treeing characteristics in silicone rubber // IEEE Trans. Dielect. Electr. Insul. 2011. V. 18 (2). P. 401—7.
  7. Laurent C., Mayoux C. Analysis of the propagation of electrical treeing using optical and electrical methods // IEEE Trans. Elect Insul. 1980. EI-15 (1). P. 33—42.
  8. Watanabe E., Moriya T., Yoshizawa M. Ultrasonic visualization method of electrical trees formed in organic insulating materials // IEEE Trans. Dielect. Electr. Insul. 1998. V. 5 (5). P. 767—73.
  9. Ueno H., Walter P., Cornelissen C., Schnettler A. Resolution evaluation of ultrasonic diagnosis tools for electrical insulation devices and the detection of electrical Trees // IEEE Trans. Dielect. Electr. Insul. 2007. V. 14 (1). P. 249—56.
  10. Thomas G., Flores-Tapia D., Pistorius S. et al. Synthetic aperture ultrasound imaging of XLPE insulation of underground power cables // IEEE Electr. Insul. Mag. 2010. V. 26 (3). P. 24—34.
  11. Reid A.J., Zhou C., Hepburn D.M. et al. Withers P. Fault location and diagnosis in a medium voltage EPR power cable // IEEE Trans. Dielect. Electr. Insul. 2013. V. 20 (1). P. 10—8.
  12. Schurch R., Rowland S., Bradley R. et al. Imaging and analysis techniques for electrical trees using x-ray computed tomography // IEEE Trans. Dielect. Electr. Insul. 2013. V. 21 (1). P. 53—64.
  13. Sato R., Komatsu M., Ohki Y. et al. Observation of water trees using terahertz dpectroscopy and yime fomain imaging // IEEE Trans. Dielect. Electr. Insul. 2011. V. 18 (5). P. 1570—1577.
  14. Komatsu M., Sato R., Mizuno M. et al. Feasibility study on terahertz imaging of corrosion on a cable metal shield // Jpn. J. Appl. Phys. 2012. V. 51 (12). P. 122405.
  15. Takahashi S., Hamano T., Nakajima K. et al. Observation of damage in insulated copper cables by THz imaging // NDT E. Int. 2014. V. 61. P. 75—79.
  16. Yan Z., Shi W., Hou L. et al. Investigation of aging effects in cross-linked polyethylene insulated cable using terahertz waves // Mat. Res. Express. 2017. V. 4 (1). P. 015304.
  17. Lee I.S., Lee J.W. Nondestructive internal defect detection using a CW-THz imaging system in XLPE for power cable insulation // Appl. Sci. 2020. V. 10 (6). P. 2055.
  18. Xie S., Yang F., Huang X. et al. Air gap detection and analysis of XLPE cable insulation based on terahertz time domain spectroscopy // Trans. China Electrotech. Soc. 2020. V. 35 (12). P. 10.
  19. Li S., Cao B., Kang Y. et al. Nonintrusive inspection of moisture damp in composited insulation structure based on terahertz technology // IEEE Trans. Instrum. Meas. 2021. V. 70. P. 1—10.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».