基于深度置信网络与群体智能优化算法的电缆在线局部放电检测与状态评估

监测电缆隐蔽的健康状况

现代城市依赖庞大的地下电缆网络来维持照明、保障列车运行和支撑数据中心。然而，在这些电缆绝缘层深处，微小的电火花——称为局部放电——可能在数月甚至数年内悄然侵蚀绝缘材料，最终在某次剧烈故障中使电网部分瘫痪。本文提出了一种新的智能监测方法，能够在嘈杂的城市环境中实时侦测这些早期预警信号，并将其转化为清晰的电缆健康评估。

引用: Hou, Y., Li, Y., Song, B. et al. Cable online partial discharge detection and state evaluation based on deep belief network and swarm intelligence optimization algorithm. Sci Rep 16, 13797 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-42730-6

关键词: 电力电缆监测, 局部放电, 深度学习, 智能电网可靠性, 预测性维护