隨著經濟發展和城市規模的擴大，城市各等級輸電電纜線路呈逐年增多的趨勢。電纜投入運行后，受到電、熱、機械和化學的作用逐漸老化；在制造中和施工中存在的微小缺陷，也會隨著運行時間逐漸發展和惡化。由于大量電纜處于電纜溝、甚至是直埋于地下，一旦出現問題查找和處理就會相當困難，電纜運維工作的重要性日漸凸顯，工作任務愈加繁重。采用傳統的巡線方法費時費力，效率低下，且僅能發現線路管道中存在的一些肉眼可見的安全隱患，而對判斷電纜的絕緣狀態則無能為力。

　　電纜線路中如果存在缺陷，在一定條件下會發生放電現象。局部放電檢測作為一種帶電檢測手段可檢出此種缺陷，目前在應用中已取得一定成果。以絕緣電阻、交直流耐壓為代表的傳統試驗手段難以有效發現高壓電纜絕緣缺陷，國內外研究機構也在積極研究更加有效的新技術、新方法，部分方法已取得成功應用案例。但高壓電纜絕緣缺陷的原因多種多樣，僅用一種檢測方法難以及時有效地發現潛在缺陷。隨著高速處理芯片、通訊技術、傳感器技術的快速發展，在線監測和帶電檢測因具有無需停電、設備內電場分布與運行狀態一致等優點，在電氣設備健康狀況評估中得到廣泛應用。

　　根據IEEE《可靠工業及商用電力系統設計推薦規程》中的研究統計，高壓電纜在運行中出現的最多問題就是絕緣失效，而造成高壓電纜絕緣劣化甚至失效最主要的原因就是局部放電。目前電力電纜局部放電的檢測技術包括脈沖電流法、高頻電流法(HFCT)、超高頻法(UHF)、超聲波法、內置電容耦合法等技術，其中脈沖電流法只能在電纜退出運行、停電情況下開展應用；超高頻法受到電纜屏蔽層的影響導致信號極為復雜，辨識難度大且不能定量分析局部放電量；超聲波法易受振動干擾，靈敏度低，僅能發現某些類型特別嚴重的電纜內部局部放電；內置電容耦合法必須在電纜生產階段將傳感器內置在電纜屏蔽層以內，因此限制了其應用。高頻電流法是應用最為廣泛的局部放電檢測方法之一，IEC60270和GB／T7354標準中也推薦使用高頻電流法進行局部放電的檢測，高頻電流法可對變壓器、電力電纜、開關柜等設備的局部放電進行檢測。對信號進行校正后可得局部放電信號的視在放電量，也能保證現場測試的靈敏度。該方法便于傳感器的安裝工作、快速安全，適合現場大規模的局部放電巡檢，同時將傳感器固定在指定測量點后還可實現在線監測；測量局部放電信號的帶寬較寬，可對實測信號進行時域及頻域的聯合分析，因此該方法被普遍認為是電力電纜最有前景的局部放電檢測方法。

　　通過設計基于高頻局部放電檢測的高壓電纜帶電監測系統，可及時發現高壓電纜缺陷、判斷類別并進行定位，便于發電企業準確掌握高壓電纜健康狀況，并為電纜檢修、運行、技術改造工作提供相應的意見和支持，提升設備可靠性水平，降低非計劃停運風險和電量損失。同時也為電力公司、發電企業、用電企業等生產技術管理和科學、精準決策做好技術數據支撐工作，提高企業設備管理效率、及時性和有效性。
　　許昌智能基于人工智能診斷分析和行波雙端定位兩大高新科技，針對高壓電纜結構、故障特點以及工作環境，設計研發了PMF680人工智能電纜故障定位診斷系統，該系統適用于10kV~220kV電壓等級電纜線路，通過在電纜線路兩端分別安裝分布式電纜故障監測裝置，對于電纜線路異常狀態引起的放電信號可實時監測、預警分析和故障定位。該系統的應用可以快速（5分鐘）定位故障，無需其他設備和人力進行廣泛巡線值守，采集故障初始暫態工頻和行波，便于故障類型分析。系統自建案例庫可以對故障類型進行分析診斷，變被動搶修為主動預防。
　　PMF680人工智能分布式電纜故障診斷系統包括：電纜監測裝置、診斷系統及其客戶端。通過高速FPGA采集電纜故障行波信號、故障工頻信號，實時將故障信息上傳至診斷系統，通過人工智能深度學習算法診斷并輸出故障診斷結果，診斷結果以告警短信方式推送運維人員，可以通過Web客戶端實時查看相關信息。
　　系統組成如下圖1所示：

　　現場應用如下圖2所示：

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