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电缆故障诊断的研究现状发展方向与电力系统发展过程其一、低烟无卤电力电缆故障诊断的研究现状及发展方向
近年来，越来越多的人员投身到低烟无卤电力电缆故障诊断的研究中，不少新方法被提出。目前被认可的低烟无卤电力电缆故障定位方法可分为阻抗法和行波法，但受到使用范围等条件限制，没有达到预想的结果。为了保证电力系统的可靠运行，供电的连续性，不少科研人员提出了将信号处理技术和人工智能技术应用于低烟无卤电力电缆故障诊断中，主要分为小波分析、神经网络以及智能诊断方法。
小波分析实现低烟无卤电力电缆故障定位的特点主要是利用小波变换技术对不同低烟无卤电力电缆故障特征信号进行提取，根据模极大值来测出故障发生的位置，从而达到故障点的准确定位。英国学者周承科提出了经验去噪和小波变换方法对中压低烟无卤电力电缆局部放电信号进行分析和去噪，进而实现矿用电力电缆故障点的准确定位，后续又对小波变换进行了优化，加强了去噪的能力。
神经网络实现低烟无卤电力电缆故障定位的特点则是利用故障发生点位置与某种故障特征之间的关系建立神经网络模型，通过模型映射出故障距离，从而实现故障点的定位。在这方面，我国学者张庆超等将粗糙集理论应用到低烟无卤电力电缆故障诊断中，建立了基于粗糙集理论分层的小波神经网络模型，提高了神经网络的训练收敛速度，进而实现故障点的准确定位。而惠学军等则提出了将小波分析理论与神经网络理论相结合的方法，来实现小电流接地系统单相接地故障的定位。
智能诊断方法则是将人工智能与低烟无卤电力电缆故障诊断相结合，这样就具备了相关的学习能力和自动获取诊断信息的能力，从而实现了对低烟无卤电力电缆故障的实时诊断。事实上，智能诊断方法就是利用小波分析等信号处理技术，结合神经网络、专家系统等人工智能技术，对低烟无卤电力电缆线路运行状态进行监测和预报，提取故障特征信号，从而实现低烟无卤电力电缆故障的准确识别及定位。由于小波分析对信号特征具有敏锐的洞察力，结合神经网络的自适应能力和非线性拟合能力，未来智能诊断方法的发展前景将一片光明。
据相关部门统计，低烟无卤电力电缆造成的事故占全部电气事故的百分之六十左右。由于技术水平和监测装置精度等因素的限制，导致低烟无卤电力电缆故障监测在停电状态下进行，这样不仅无法保证电力系统的连续运行，也给居民生活带来了很大的困扰。
因此，未来低烟无卤电力电缆故障诊断的发展方向是加强对低烟无卤电力电缆绝缘在线监测技术的研究，提前对低烟无卤电力电缆线路进行故障预测和评估，逐步实现从“预防性维护”到“预知性维护”的过渡，提高低烟无卤电力电缆线路运行，在保证电力系统正常运行的前提下，实现对低烟无卤电力电缆故障的准确识别及定位。
其二、铜芯电力电缆在电力系统的发展过程
在电力系统的发展过程中，很长时间以来都是将长距离输电线路等同于架空线路，而高压和高压绝缘铜芯电力电缆大多数用于低电流直流输电系统。但是一方面，随着我国经济发展和新能源政策的推进，沿海岛屿的供电问题，海岛与大陆之间的联网问题，以及海岛与海岛之间的联网问题，都需要采用海底铜芯电力电缆来解决。
我国近海大陆架海底油田和天然气的开采，还有己经起步的海上风电场的建设，也需要使用海底铜芯电力电缆输电。因此，研究不同输电方式下海底铜芯电力电缆的运行特性，从经济性、可靠性、局限性等方面对交流铜芯电力电缆和直流铜芯电力电缆输电方式的特点进行比较研究，明确不同海底铜芯电力电缆输电方式的适用范围，对海底电力输送的快速、健康发展具有十分重要的意义。
除此之外，关于环境保护的重视程度越来越强，从而使得架空线路的发展受到很大的限制。城市地下铜芯电力电缆的优点非常明显，由于电力电缆敷设在地下，基本上不占用地面空间，多条铜芯电力电缆可以同时容纳在通道内。举个例子，一个普通变电站一般都有四五十条及以上的出线，由于与检修时方便的考虑，如果这么多的出线全部用架空线路的话不能够同杆架设，而这么多的架空线路所占用地是很多的，而如果采用铜芯电力电缆线路，只需建立一条隧道就可以将全部出线容纳起来。所以在城市中或者是其他比较大型的工厂需要输配电时，使用铜芯电力电缆比使用架空线对交通和城市面貌都有好处。此外，由于铜芯电力电缆一般埋于土壤，敷设于管道、沟道、隧道中，除了露出地面的户外终端部分外，自然气象因素和周围环境对铜芯电力电缆供电没有影响，因此铜芯电力电缆线路供电可靠性比较高。由此可见，铜芯电力电缆的应用具有无可置疑的适应性，它可以解决电网改变、扩展和加强过程中所遇到的用地等一系列问题，并且随着挤包绝缘铜芯电力电缆一一交联聚乙烯XLPE铜芯电力电缆可靠性的增加，铜芯电力电缆的实用性又得到进一步加强。
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