高压交联电缆局放传播特性分析及试验研究

局部放电信号在高压交联电缆中的衰减传播规律是实现局部放电精确测量与放电源定位的重要理论基础之一.首先对局部放电信号沿电缆传播特性展开分析,并分别采用35、110、220kV高压交联电缆构建了局部放电脉冲注与测量系统,对高压交联电缆局部放电脉冲传播特性进行了试验研究与分析,通过计算分析比较了不同频率的脉冲信号在电缆中的传播和衰减系数.结果表明,电缆对局放脉冲有显著的高频衰减效应,沿电缆传播的陡上升沿脉冲信号会随传播距离的增长而严重衰减;同时,半导电层对局放信号具有明显的衰减作用,在高压电缆局放精确测量与定位中即便采用分布式传感器就近采集信号也仍需对局放信号做出衰减补偿.     

一种发电机局放极性提取与类型识别方法

大型发电机局部放电信号的极性对于局部放电类型的识别有重要意义。数字化的局部放电在线监测设备受现场强干扰和采样频率的限制,采集的局部放电信号存在大量噪声和局放信息丢失,给信号极性的提取带来了很大困难。小波变换是时间和频率的局部转换,通过伸缩和平移运算对信号进行多尺度细化分析,是去除信号噪声的有力工具。采用FFT作出所采集信号的频域图,确定局部放电信号的频率段,取出该频率段的信号。再利用与局部放电脉冲十分接近的Meyer小波对取出的信号去噪。然后,对去噪后的信号统计一定放电电压范围的正负极性脉冲,并根据局部放电信号极性与放电类型之间的关系,确定局部放电的类型。     

基于独立分量分析算法的局部放电信号去噪方法研究

针对局部放电监测信号中多种干扰噪声的消除难题,提出结合经验模态分解的独立分量分析算法,进行变压器局部放电信号的去噪。针对独立分量分析进行信号分离时需要多元信号的要求,首先提出利用经验模态分解算法构造参考信号,然后通过独立分量分析算法进行信号分离。利用该方法进行变压器局部放电信号的去噪,较好地恢复出窄带干扰及白噪声下的局部放电脉冲信号的波形、波形之间相对幅值关系以及脉冲极值所对应的时间点等局放信息,在仿真及实测数据的处理中都取得了较好的效果,验证了该方法的有效性和优越性。     

基于聚类分析的周期性脉冲干扰的识别

局部放电在线检测对保证高压设备的安全运行具有重要意义,实现局部放电在线检测的关键是如何从强大的干扰中检测出随机的微弱的放电信号．周期性脉冲干扰是每周期动作一次的开关元件产生的,对它们的的识别是实现局部放电在线检测的重要环节．本文提出用剩余能量和瞬时曲度来判定脉冲的结束点,根据脉冲波形的相似性,用最长距离法进行聚类,进而利用脉冲相角图将周期性脉冲干扰与局放脉冲区分开来的方法．对现场数据的处理结果证明该方法是有效和可靠的．     

变压器局部放电在线监测中的信号处理技术

抑制干扰是变压器局部放电在线监测的关键技术.系统地分析了变压器局部放电监测中的干扰信号特征,并在此基础上提出了有效的抑制干扰措施. 实验表明,提出的信号处理技术能有效地提取局部放电脉冲信号,具有良好的应用前景.     

电力电缆故障检测及定位技术应用研究

本文主要介绍了带电检测电力电缆内部局部放电的技术,包括基于脉冲电流法测试局放、定位的原理以及数据分析方法。通过该技术的应用揭示出电力电缆局部放电的严重程度,从而客观的反应电力电缆的运行情况,为电力电缆的检修工作提供有效的科学技术手段,减少不必要的停电检修带来的损失。     

含窄带噪声和白噪声的复杂染噪局部放电信号提取及应用

复杂噪声环境下,电力设备局部放电信号的高完备度提取是实现其运行状态在线评估的关键。该文提出一种基于自适应噪声的总体集合经验分解(CEEMDAN)和改进小波包结合的复杂染噪局放信号提取方法。首先,通过自适应CEEMDAN将染噪信号进行分解,利用奇异值分解(SVD)算法对分量中包含的窄带噪声和频率混叠进行抑制,再根据信号间的相关系数确定有效分量并重构。最后,采用改进的小波包阈值法对重构信号中的白噪声进行滤除。利用该文算法分别对仿真数据和实测数据进行去噪处理,定量分析表明,该方法可有效去除白噪声和窄带噪声干扰,提取的局放信号波形畸变小、能量损失小,能够满足后续的工程应用需求。     

小波包算法在电力变压器局部放电信号检测中的研究

分析了可能存在的各种干扰源及其特征,讨论了各种干扰源进入检测系统的3种途径,并且针对不同的干扰途径提出了相应的抑制措施,同时设计了用于计算机模拟的局放检测信号。针对高频的局放信号采用快速小波包分解及重构算法,该算法对低频信号和高频信号都具有较高的频率分辨率,采用此算法对仿真的局部放电信号进行了分解与重构,仿真结果表明方法能有效地滤除强载波干扰,不失真地提取出局部放电信号幅值及其时间位置。     

小波包算法在电力变压器局部放电信号检测中的研究

分析了可能存在的各种干扰源及其特征，讨论了各种干扰源进入检测系统的3种途径，并且针对不同的干扰途径提出了相应的抑制措施，同时设计了用于计算机模拟的局放检测信号。针对高频的局放信号采用快速小波包分解及重构算法，该算法对低频信号和高频信号都具有较高的频率分辨率，采用此算法对仿真的局部放电信号进行了分解与重构，仿真结果表明方法能有效地滤除强载波干扰，不失真地提取出局部放电信号幅值及其时间位置。     

一种检测电力变压器局放信号的离散小波算法

大型电力变压器经常发生局部放电现象,必将导致绝缘层破坏,停电事故发生甚至变压器解体,因此,必须在线检测局部放电信号。作者分析了可能存在的各种干扰源及其特征（包括干扰源频率的分布范围）,讨论了各种干扰源进入检测系统的3种途径并提出了相应的抑制措施,设计了用于计算机模拟的局放检测信号。针对高频的局放信号,提出了一种改进型快速小波变换分解及重构算法,对仿真的局部放电信号进行了分解与重构。该算法对低频信号具有较低的频率分辨率,而对高频信号具有较高的频率分辨率。仿真结果表明,改进的快速小波变换分解与重构方法能有效地滤除强载波干扰,不失真地提取出局部放电信号幅值及其放电时间。     

Spatial mask filtering algorithm for partial discharge pulse extraction of large generators

Partial discharges are one of the most importantsymptoms of insulation degradation in large generators.Experience has shown that online PD monitoring is aneffective tool to detect early deterioration of stator wind-ing insulation[1]. However, these rotating machines areoperating in a noise-rich environment, and much noiseis coupled into the PD monitoring system. Efficient PDpulse extraction from noisy signals is very important forlater PD analysis.In the time domain, noise can be classifie…     

一种新的局部放电超声信号脉冲边缘提取算法

本文针对GIS局部放电检测常用的超声波法,构建了超声信号测量系统,提出了一种新的基于移动窗信号方差阀值的超声信号脉冲边缘提取算法,可以有效的从滤波后的数据中查找出单个脉冲波形起始和结束位置,从而提取脉冲波形,为进一步实现超声波形信号特征提取和缺陷模式识别提供了基础。     

基于MDS的电缆附件局部放电模式识别

针对电缆附件局部放电特征参数提取时,由于数据量不足难以形成图谱而导致特征提取困难这一问题,提出一种相位分割方法,同时结合多维尺度分析法（MDS）对特征值进行降维优化,识别出具有较高分类能力的最优特征量。通过在工频周期内对局放信号进行等角度分割,在每个分割区域进行特征值提取,获取更细微更具体的特征参数,再通过MDS对特征值降维优化以提高识别的速度和准确度。通过电力电缆附件典型缺陷的实验对比,结果表明该方法能在数据较少的情况下,较好地提取出特征值,且能得到更准确的识别结果。     

小波变换提取电力电容器局部放电信号研究

为了消除电力电容器局部放电信号的噪声,提高电力电容器局部放电信号在线检测的有效性,提出基于小波变换阈值消噪方法的电力电容器局部放电信号提取方法。选择合适的小波基函数和分解层数对信号进行小波分解,确定合适的阈值规则以及阈值估计方法对小波分解系数进行阈值量化处理,从而得到消噪后的局部放电信号。以均方根误差RMSE和信噪比RSN为衡量指标,分析了小波基函数、分解层数、阈值规则和阈值估计方法等对消噪效果的影响。结果表明,当选择db2小波作为最优小波基函数,分解层数定为6层时,利用最大最小准则阈值估计法估计的阈值在软阈值规则下能有效提取电力电容器局部放电信号,达到了最优去噪效果。     

基于数学形态学和分形理论的电缆局放识别

为解决电缆附件绝缘缺陷故障类型识别过程复杂、特征选择冗余问题,提出了一种直接利用含噪局部放电信号进行绝缘故障识别的方法。选取3个工频周期内的含噪局放信号作为一个样本,首先采用数学形态学滤波技术进行放电脉冲提取,获得平均放电量和放电次数两个统计特征;利用Hurst指数对局放信号分形性进行判断,若条件满足,直接求取其盒维数作为一个分形特征;最后将3个特征导入可拓神经网络进行模式识别,验证该方法的可行性和有效性。结果表明:平均放电量、放电次数和盒维数3个特征具有较强的可分性,解决了特征选择冗余问题;可拓神经网络能较好地识别出不同类型的绝缘缺陷,识别率高于基于支持向量机和BP神经网络的同类方法。     

检波技术在超高频PD信号提取中的应用研究

介绍了包络检波技术的基本原理及其在超高频局部放电信号提取中的应用,分析了影响信号检波失真的主要因素,设计了用于超高频局部放电检测的检波电路并进行了计算机MATLAB仿真。计算机仿真验证了在超高频局部放电信号提取中,应用包络检波技术可降低检测系统的采样频率并保留放电信号的峰值和相位特征。仿真结果表明,应用包络检波技术提取超高频局部放电信号是可行的。     

Adaptive de-noising method based on wavelet and adaptive learning algorithm in on-line PD monitoring

0　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＯｎｅｏｆｔｈｅｍｏｓｔｋｅｙｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎＰＤｏｎｌｉｎｅｍｏｎｉ ｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｓｉｓｔｈｅｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎｏｆｎａｒｒｏｗｂａｎｄｎｏｉｓ ｅｓ,ｗｈｉｃｈｈａｓｂｅｅｎｓｔｕｄｉｅｄｅｘｔｅｎｓｉｖｅｌｙａｎｄｍａｎｙｍｅｔｈｏｄｓｈａｖｅｂｅｅｎａｐｐｌｉｅｄｔｏｓｕｐｐｒｅｓｓｔｈｅｎｏｉｓｅｓ ,ｈｏｗｅｖｅｒ ,ｍｏｓｔｏｆｔｈｅｍｃａｎｎｏｔｆｕｌｌｙｍｅｅｔｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅ ｍｅｎｔｓｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍｓ .Ｔｈｅｆｉｌｔｅｒｉ…     

Denoising Method for Partial Discharge Signal of Switchgear Based on Continuous Adaptive Wavelet Threshold

基于连续自适应小波阈值开关柜局部放电信号去噪方法

王 卓,郑 祥,梁天添

（大连交通大学 自动化与电气工程学院,大连 116028）

中文说明：

局部放电(PD)是开关柜发生绝缘故障的重要原因,而在PD检测过程中,PD信号常常湮没在强烈的噪声中。为提高电厂开关柜PD检测的准确性,提出一种基于连续自适应小波阈值开关柜局部放电信号去噪方法。通过构造一种连续自适应阈值函数,引入调节参数,可以改善传统硬阈值函数过度处理和软阈值函数去噪不彻底的问题。仿真信号和实测信号的分析结果表明,连续自适应小波阈值去噪方法对PD信号去噪效果明显优于传统的去噪方法,很好地保留了原信号的特征,相比于传统的去噪方法,文中的方法对仿真信号去噪后,其信噪比(SNR)提升30%以上,均方根误差(RMSE)下降30%以上,对真实信号去噪后,其噪声抑制比(NRR)提升40%以上,同时该方法降噪后的PD信号模式识别准确率也有一定的提升,证明该方法具有一定实用性。

关键字：开关柜;局部放电;小波阈值函数;降噪;

     

New smart noise jamming of radar signal frequency modulation

A new frequency modulation smart noise jamming technique is proposed against the radar linear frequency modulation(LFM) signal and pulse compression processing.The jamming signal is acquired by modulating the received radar signal frequency with gause white noise.It can produce frequency domain deceptive jamming and Doppler frequency narrowband noise jamming according to the gause white noise bandwidth.This smart noise jamming signal has much correlation with the radar signal, can get a high pulse compression gain after matched filtering and raising the jamming power efficiency.