局部放電檢測為辨識高壓電力設備絕緣劣化程度的重要方法。本研究提出音射檢測系統，量測單芯電力電纜局部放電音射信號為目標，並探討局部放電時所伴隨之音射信號特性及其兩者之間的相關性，並粹取其特徵。在本研究中採用音射感測器、高頻比流器及暫態對地電壓感測器來比對與辨識放電信號，並且利用自製導波鞍座改善過去應用音射檢測在電力電纜上發生檢測距離過短之缺點；經實驗證明，所提方法能準確的檢知電力電纜的局部放電信號。
最後，蒐集數種瑕疵型態的局部放電圖譜，製成倒傳遞類神經網路的訓練資料庫，以建構電力電纜局部放電圖譜之辨識系統。研究結果顯示，類神經網路的圖譜辨識效果良好，可提供檢測人員判斷可能發生局部放電之瑕疵型態的參考依據，以利檢測人員對相關設備進行正確且有效的維護工作。

This thesis employs the acoustic emission method to diagnose the phenomenon of partial discharge (PD) of power cable and it probes into the characteristics of the acoustic emission signal that accompany the partial discharge.
In this research, the acoustic emission sensor, high-frequency current transformer and transient earth voltage sensor are used to acquire and identify the discharge signal. By using the saddle pedestal, the length shortage problem in inspecting power cables can be significantly improved. Experimental results show that the method of acoustic emission is able to accurately diagnose the partial discharge signals of power cable.
Finally, backpropagation neural networks and partial discharge signal patterns were applied to fault-type identification for power cables. The results from this study indicate that the pattern identification results of the neural networks are fine, which can provide inspection personnel a valuable tool to help determine possible PD fault types so as to carry out correct and effective maintenance for related equipment.

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