本論文主要在開發一套電力電纜良率檢測系統，結合信號處理電路與信號分析方法對電力電纜良率做診斷。在硬體部分，設計前端訊號處理電路，並依照類比數位轉換卡以及HFCT感測器的頻率響應範圍，使訊號擷取線路濾除低於3 MHz以下的低頻雜訊，將局部放電檢測限縮在適當的頻帶範圍內。也針對輸電電纜設備的檢測現場，設計了自動排除GIS空壓機造成的線路脈衝與電磁干擾的偵測電路。在軟體分析演算法上，則設計了倒傳遞類神經網路的學習訓練架構，並藉由25 kV電力電纜的樣本，包含表面放電、電暈放電，及施工不良等三種常見的瑕疵電纜以及正常完好電力電纜的檢測訊號資料，提出使用生物均勻度分佈的數學統計方法以及計算脈衝集合的振幅差值，經過正規化處理，計算出兩組特徵參數，用來進行類神經網路參數模型特徵訓練的實驗，並經過1000次循環的疊代計算，最後修正出穩定性最佳、分析辨識電力電纜良率效果最好的類神經網路計算模型，應用在電力電纜良率特徵的分析診斷上。並且將此模型設計在LabVIEW分析軟體上，將南部某超高壓變電所以及中部某發電廠的實際實驗測得的資料，載入此分析系統，做輸電級電力電纜良率的分析與診斷。

This study mainly utilizes a high-frequency current transformer (HFCT) for measuring partial discharge signals of 25 kV XLPE single-core power cables, including common defective cables of surface discharge, corona discharge, and poor construction and test signal data of normal power cables. The biological uniformity distribution mathematic statistics and the amplitude difference of pulse set are used for calculating two sets of characteristic parameters. Such two sets of characteristic parameters are proceeded the characteristic training experiment with the designed back propagation artificial neural network learning and training structure and through the hidden layer neurons in various layers. The 1000-cycle iterative calculation aims to induce the input features of defective cables and normal cables into the 0~1 fuzzy set with single output. Eventually, the artificial neural network parameter model with the optimal stability and being able to identify the best power cable intact probability is modified and the completed training model is designed on the LabVIEW analysis software. The measured data of extra high voltage substation from a science park in southern Taiwan and a heat power station in central Taiwan are loaded into the analysis system to diagnose the intact probability of actual transmission power cables.

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