山东电力高等专科学校这一团队创新解决电缆故障监测难题

山东电力高等专科学校电力电缆精益化运维技术创新团队和19级学生王凤华创业团队历经一年半的探索研究，研发出了电缆故障自学习识别系统，有效攻克了电缆状态监测卡脖子专项技术，这是山东省职业教育创新发展高地的又一壮举。

电缆正在逐步替代架空线路，成为最主要的输电通道。电缆故障自学习识别系统，融合了神经网络、大数据分析、物联网等先进技术，赋予电缆高度智能化保护，能够为城市地下电缆通道提供不间断监测。自中美贸易战以来，我国核心技术越来越受制于国外科技强国，如美国日本。而电力行业又是国家工业经济的血液，急需解决电力行业的难题。

针对以上电缆线路中的痛点问题，山东电力高等专科学校电力电缆精益化运维技术创新团队和19级学生王凤华创业团队提出了一种基于大数据分析的电缆故障自学习识别系统。该系统通过物联网收集电缆线路中的温度、湿度、烟雾、水浸、振动等参数，通过大数据平台进行分析，将电缆各类参数进行可视化处理，并自动分析电缆线路中的可疑状态，将其传送至监控中心或移动客户端。创新性的提出了电缆运行温度报警阈值的设定方法以及外破振动波形的对比方法。

这套系统能够将地下电缆变的可视化，以丰富的数据形式展现给用户。系统易安装、可维护性高，各传感器组单兵作战，机动性强，可推广程度高，易于孵化。

(新媒体责编：syhz0808)