高压直流电缆输电是电力输送的主要形式之一,交联聚乙烯(cross-linked polyethylene,XLPE)电缆凭借其良好的电气及机械性能,成为高压直流电力电缆的主流。近年来,高压直流电缆制造技术发展迅猛,但关于其绝缘状态检测及故障诊断等运维技术的研究相对滞后。局部放电(Partial Discharges,PDs)是导致电力电缆绝缘劣化和老化的主要形式之一。同时,局部放电检测是重要的电缆绝缘状况检测和早期故障诊断手段之一。关于交流XLPE电缆局部放电特征分析、检测标准及辨识技术的研究已日趋完善,但针对直流XLPE电缆的该方面研究极少。一方面,直流电缆研究相较交流电缆起步较晚,另一方面,由于直流局放缺少相位信息,其特征规律方面的研究相比交流局放更加复杂。针对上述问题,本文主要取得了如下成果:基于直流局部放电等效电路模型研究了放电产生及复现过程,理论分析了放电量、放电重复率、外施电压等关键参量间的相关性。基于时间延迟/恢复模型理论研究了连续放电间的关联特征。通过总结归纳高压电缆常见绝缘缺陷类型及其原因,设计了四种典型绝缘缺陷模型,分别为:主绝缘表面划伤缺陷、高压侧金属毛刺缺陷、半导电层残留缺陷以及应力锥界面处缺陷。使用Comsol Multi-physics和MATLAB软件联合仿真研究了各类模型的电场畸变特性。上述研究主要为后续试验结果分析提供理论支撑。搭建了直流电缆局部放电试验及检测平台。比较分析了高频电流法(High Frequency Current Transformer detection,HFCT)、特高频法等常用局放检测手段的灵敏度及适用性。分别对各类缺陷模型使用阶梯升压法试验,绘制了放电量、放电重复率、施加电压等关键参量间的相关性曲线,研究了各类缺陷在正、负极性电压下的局部放电发展规律,将放电过程划分为起始、发展和临近击穿三个放电阶段。评估了各阶段的放电严重程度,使用HFCT检测获取的放电脉冲数据绘制并比较分析了各严重等级的典型统计特征图谱,包括放电量-时间间隔密度直方图H(q,Δt),以及连续放电间相关性特征散点图(以下简称相关性散点图)。从而揭示了直流电压下XLPE电缆各典型缺陷局部放电的发展、演化特征,以及不同绝缘缺陷在不同放电阶段的统计特征。将不同缺陷类型、不同严重程度的放电视作不同模式,H(q,Δt)、相关性散点图等统计特征图谱包含了丰富的模式信息。提取了多种特征参数用于量化分析局放模式。基于四类相关性散点图,一方面提取了其Spearman秩相关系数等线性相关性参数,另一方面,使用互信息、最大信息系数等理论表征其非线性相关特征。基于六类二维统计分布直方图谱,使用偏斜度等算子提取其形状特征。基于大量试验数据,比较分析了不同放电模式所提取的各特征参数的分布范围及规律。进一步,使用改进的最小冗余最大相关方法对各参数性能进行量化评估,经过筛选后构建了“最优特征指纹”。综合考虑局放统计特征及PD信号时域特征,分别提取H(q,Δt)图谱放电重复率向量和时域信号范数特征向量,组成高维特征空间。将所有训练样本的高维特征向量组成过完备字典,利用测试样本特征向量在其上的稀疏表示,基于压缩感知(Compressed Sensing,CS)技术,实现直流局放模式识别。进一步,基于D-S证据理论,分别将基于压缩感知的识别和基于散点图“特征指纹”的识别作为两个证据体,进行决策信息融合。一方面,减小了压缩感知理论对欠定条件和训练样本数量的限制,另一方面,可以实现多种局放模式信息的有效利用,获得更高精读的模式识别结果。