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电缆故障诊断的研究现状发展方向以及保护管敷设(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，进而实现低烟无卤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。
(二)、电力电缆保护管敷设
保护管敷设是将铜芯电力电缆按照一定的顺序布置在规则排列的钢管、塑料管或水泥管中，在保护管外浇筑混凝土，并在混凝土上覆上回填土。这种敷设方式通常用于沿城市道路敷设，要求保护管内应该光滑无毛刺。采用穿钢管敷设时，需要提前在地下预埋钢管，可电力电缆对控制电力电缆的干扰，交流单芯电力电缆单根穿钢管时，钢管应进行分隔磁路。地下埋设的保护管，应满足在相应埋深下的抗压力和耐腐蚀性的要求。使用单根保护管时，弯头不能超过三个，直角弯不能超过两个，以方便电力电缆的穿管。
保护管敷设抵抗外力破坏的能力较强，能较好的保护电力电缆，施工方便，开挖小。但是，这种敷设方式不利于运行维护，在施工中对电力电缆造成的意外伤害难以发现，电力电缆绝缘击穿时，故障很难修复。由于电力电缆布置在保护管中，电力电缆的散热能力较地下直埋敷设方式差，电力电缆线路的载流能力较低。
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