随着现代工业的发展和城市化水平的提升,电力电缆作为传输电能的主要工具,越来越得到人们的重视,其运行的可靠性直接影响电力系统的正常运行,所以对高压电力电缆进行事故监测显得尤为重要。电力电缆事故与其绝缘状况密切相关,主绝缘有缺陷势必存在局部放电现象,而局部放电量的变化也预示着电缆绝缘存在着可能危及电缆安全运行的缺陷。因此,准确测量电缆局部放电量是判断电缆绝缘品质的最直观、理想的方法,局部放电检测分析对于电力电缆事故的判断具有重要意义。本文首先介绍了电力电缆局部放电的基本理论,包括局部放电的概念及其基本类型,分析了电力电缆局部放电超声波信号的产生机理,并对其图谱特性进行归纳总结。接着,本文对电力电缆局部放电检测技术的第一个重要环节,即电力电缆局部放电检测去噪方法展开研究,利用小波包分析对电力电缆局部放电在线监测中的白噪声进行抑制,并从阈值函数着手,依照电缆局部放电信号的特点提出一种改进阈值函数,与传统的硬阈值函数及软阈值函数的处理结果进行了对比,仿真结果表明改进算法去噪效果优于传统的阈值函数处理方法技术。最后,对电缆局部放电检测技术的第二个关键环节,即电力电缆局部放电检测模式识别方法展开研究,通过对局部放电的信号样本波形进行小波包分解,得到相应的小波包系数并计算各频带能量占比,构造能量特征向量,运用神经网络算法对小波包系数频带能量占比和固有模态提取的能量特征进行识别,实现对不同绝缘缺陷造成的电缆局部放电信号的分类。