翟斌
安徽一天电气技术股份有限公司，安徽省合肥市230031
摘要：近年来社会用电需求的不断增大，电力工程建设数量也逐渐增多。在电力系统的构建中，10kV配电网是电力系统中的重要组成部分之一，而10kV配电工程的电缆则是配电网的重要组成部分，是电能运输的主要途径。10kV配电工程中电缆的性能、质量直接影响着10kV配电网的运行。因此，在进行10kV电缆网材料选择、设计时，要求进行科学、合理的比较、探索。本文就基于KNN的10kV配电电缆绝缘状态评估展开探讨。
关键词：10kV电缆；KNN；状态
引言
在电力系统中，电力电缆是不容忽视的重要部分，其稳定性和电网安全运行息息相关。10kV电缆有着轻便、敷设简单以及电气性能良好等显著的优势，在电网中得到了普遍的应用。在运行期间，10kV电缆受到高电场、高温以及潮湿等各类因素的影响，其寿命的估算过于繁琐。
1电缆芯线的性能选择
电线电缆是用以传输电（磁）能、信息和实现电磁能转换的线材产品，广义的电线电缆亦简称为电缆，狭义的电缆是指绝缘电缆，它可定义为由一根或多根绝缘线芯以及它们各自可能具有的包覆层、总保护层和外护层组成的集合体，电缆亦可有附加的没有绝缘的导体。众所周知，用作电线电缆的导电材料通常有铜和铝两种。铜材的导电率高，20℃时的电阻率ρ为1.72×10-6Ω·cm，铝线芯20℃时的电阻率2.82×10-6Ω·cm，约为铜的1.68倍。载流量相同时，铝线芯截面约为铜的1.5倍。采用铜线芯损耗比较低，铜材的机械性能优于铝材、延展性好、便于加工和安装，抗疲劳强度约为铝材的1.7倍。因此，在现实生活中，铜芯一般很少出现损坏和断裂现象的发生。从物理学角度来看，铜的硬度比铝的硬度相对较大、抗氧性能强、产生的电流阻力小，进而有效减少了安全事故的发生，降低了电力维修成本。根据以往电缆事故发生的原因来看，其电缆故障主要是由电缆头损坏所引起的，而电缆头的损坏又与各种因素导致的接触点汽化、熔化程度息息相关。近些年来，铝芯电缆成本明显低于铜芯电缆，但是铝芯电缆的使用寿命比铜芯电缆短，且铝芯电缆带来的线路损耗大于铜线电缆，电损产生的成本每年也不少，再则，由于所有的开关都是铜芯进出线端子，采用铝芯电缆就得在制作电缆头时使用铜铝过渡型的，电缆头发生故障的概率增大。另外，由于同等载流量的条件下，铝芯电缆的截面是铜芯电缆的1.5倍，相应的线路保护成本和土建成本也会增加。通过有关数据调查发现，铜的熔点为1083.6℃，而铝的熔点为661.127℃，可见，铜芯的抗熔效果明显优于铝芯。从以上的研究分析来看，就性能而言，电缆选用铜芯的效果会更好。
2 KNN原理
KNN是邻近算法的简称，也被称作K最近邻算法，作为简单以及原始的分类器，将所有的训练数据相对应的类别做出逐个记录。在测试对象的属性与某个训练对象的属性保持一致的基础上，能够对其做出分类。但是如何将全部测试对象均找到与之完全相符的训练对象，即存在一个测试对象同时和众多不同的训练对象相符，从而令一个训练对象被归属到了众多个类的问题，由此便产生了KNN。在KNN算法中，借助于计算对象之间的实际距离，将其作为不同对象之间所存在的非相似性指标，可以有效避免不同对象彼此的匹配问题。从此处来看，距离通常要选用欧氏距离或者是曼哈顿距离，见式（1）和式（2）所示。
欧式距离：
（1）
曼哈顿距离：
（2）
与此同时，KNN按照k个对象中占据优势的类别做出决策，而并非属于单一对象类别上的决策。上述两点反映出KNN算法所具有的独到优势。KNN算法的总体思路：在训练集中的数据与标签已知的基础上输入测试数据，将测试数据的特征和训练集中所相对应的特征做出对比，找到训练集中与之相似度最高的前k个数据，那么该测试数据所对应的类别，即k个数据中出现最频繁的那个分类，可对其算法做出以下几点描述：（1）计算测试数据与各个训练数据之间的实际距离；（2）依据距离上的递增关系做出详细排序；（3）选择距离最小的k个点；（4）确定前k个点所处的类别出现次数；（5）返回到前k个点中出现次数最多的类别，接着将其当做测试数据的相应预测分类结果。
3诱发电力电缆接头绝缘故障的相关因素分析
（1）材质的老化。绝缘材质都是有一定的使用寿命，材质的老化也是接头出现故障的主要原因。其影响因素是比较多样的，如长期处于高温状态下、密封状态不好、气温和环境引发的化学腐蚀、使用时间过长等。（2）电力电缆接头制作不规范。电缆接头故障需要维护人员到现场根据具体情况进行制作，没有统一的执行标准和规范，这就要求维修人员在选择电力电缆接头制作的材质时要注意它的精密性，选择符合国家生产标准的产品。其次，在制作电力电缆接头时一定要保证接头附件的密封性，未密封好的状态容易受潮，导致接头故障。另外，由于天气原因塑料制品会出现热胀冷缩的情况，维护人员需在制作电力电缆插头时考虑到这个因素，预留出足够的长度，避免接头内缩形成缝隙，避免电力输送时会在缝隙不断释放的细小电流，容易击穿接头。（3）局部温度过高。电力电缆长期处于工作状态会出现发热情况，在绝缘层气缝不够均匀时会让局部温度过高导致电缆故障。暴露在特殊环境下的电力电缆，再加上长时间超重负荷或绝缘层散热能力差，也会一定程度上降低绝缘层的使用寿命。
4 KNN在10kV配电电缆绝缘状态评估中的实际应用
10kV配电电缆寿命的影响参数主要有空间电荷密度、DSC峰值温度以及击穿场强等。收集相关的参数，列于表1中。利用python软件中的KNN模块进行排烟温度的预测，得出105℃失效时间预测值列于表2中。为增加预测结果的可信度，在现场对105℃失效时间进行采集与分析。在空间电荷密度、DSC峰值温度以及击穿场强同等工况下，将采集到的105℃失效时间和预测105℃失效时间进行对比，并通过Origin软件拟合出实际曲线，如图1所示。根据图1可以计算出105℃失效时间预测数据和采集数据的最大误差为0.5%，在允许的误差范围内。说明文中通过KNN针对105℃失效时间进行预测，有其科学合理性。
表1 10kV配电电缆绝缘参数
图1 105℃失效时间预测数据和采集数据对比
结语。总之，10kV配电网是电网的重要组成部分，它直接关系到用户能否安全、可靠用电。电缆网的选型设计直接关系到配电系统运行的效益、安全性、稳定性和可靠性。研究了KNN在10kV配电电缆绝缘状态评估中的应用。相对其他算法，利用KNN算法可以较大程度降低计算量，避免离群点对KNN距离所引起的一系列负面影响。本文所提出的基于KNN针对10kV配电电缆绝缘状态评估，能够在没有任何故障信息的条件下做出详细的预测。相关指标针对原始数据空间进行定义，免于拖尾效应的影响。通过现场采集数据，验证了该算法的可行性。从试验结果可见，基于KNN的10kV配电电缆绝缘状态评估，有着人为确定参数少、建模简洁以及识别精度较高等显著的优势，能够应用在工程实践中，为10kV配电电缆绝缘状态评估提出新的方法。
参考文献
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