基于小波分解尺度系数能量最大原则的GIS局部放电超高频信号自适应小波去噪

抑制干扰是GIS局部放电在线监测的关键技术之一。尽管局部放电超高频检测方法能够有效避开低频干扰,但来自测量系统的白噪声仍然为准确测量局部放电带来困难。为有效抑制白噪声,提高局部放电超高频法的测量精度,本文提出一种用于GIS局部放电超高频信号的自适应小波分解去噪算法,该算法基于每层小波分解尺度系数能量最大的原则,逐层自适应选取最优的小波进行分解,并结合Donoho提出的软阈值法进行去噪。对人工绝缘缺陷产生的四种GIS超高频信号的去噪结果证明了该算法较其他小波算法能更好地去除白噪声且去噪后信号波形畸变较小,具有很好的应用前景。     

形态学滤波与自适应噪声抵消在GIS局部放电超高频信号去噪中的应用

抑制局部放电信号中的噪声干扰是GIS局部放电在线监测的关键技术之一。尽管超高频检测方法能够有效避开低频干扰,但来自测量系统的白噪声仍然为局部放电的准确测量带来挑战。针对GIS局部放电监测中的白噪声干扰,以提高局部放电超高频法的测量精度为目标,文中采用形态学滤波和自适应噪声抵消相结合的方法对GIS局部放电超高频信号的去噪问题进行了研究。通过对4种典型绝缘缺陷产生的局部放电超高频信号的去噪实验,结果表明文中所用方法较小波变换方法能更好地去除白噪声且去噪后信号具有较小的幅值误差和畸变率。     

变压器局部放电监测逐层最优小波去噪算法

针对用于局部放电监测的去除白噪声算法会造成去噪脉冲信号波形畸变,脉冲幅值等波形参数产生较大误差,不利于进一步采用脉冲波形分析去除脉冲干扰的问题。为此根据局部放电信号在小波域上的分布特点,提出了各尺度信号分解和重构的最优小波选择方法,并给出了各尺度小波阈值的计算方法。仿真信号的最优小波去噪结果显示去噪信号具有波形畸变率低和幅值误差小的特点;实测信号的最优小波去噪结果证明提出的最优小波去噪算法能有效去除局部放电监测信号中的噪声,在局部放电在线监测应用中具有良好的去噪效果。     

局部放电超高频信号时频特性与传播距离的关系

超高频(UHF)检测法具有频带宽、信息量大、抗干扰能力强等一系列优点,近年来在局部放电检测中得到了广泛应用。为此,建立了变压器油纸绝缘局部放电模型,研究了超高频电磁波信号与脉冲电流之间的对应关系,以及超高频电磁波信号与传播距离的关系。实验结果表明:1)随着传播距离的增加,超高频电磁波信号的能量和幅值均呈非线性衰减趋势;2)局部放电超高频电磁波信号幅值与脉冲电流幅值成正比关系,超高频电磁波信号能量与脉冲电流幅值的平方成正比关系,且比例系数随着超高频电磁波信号传播距离增加而减小;3)超高频电磁波信号中高频分量随着传播距离增加而衰减很快。以上结论有助于更加详细地了解局部放电超高频电磁波信号的辐射规律,是超高频检测法用来检测电力设备局部放电的依据。     

基于IDCQGA-OMP的变压器局部放电稀疏分解去噪北大核心CSCD

噪声对变压器局部放电信号干扰强烈,严重影响最终监测效果。为进一步提高稀疏分解方法在变压器局部放电去噪过程中的收敛速度和去噪效果,文中提出了一种基于改进双链量子遗传算法与正交匹配追踪方法相结合的局部放电稀疏分解去噪新方法。利用该方法对仿真局部放电信号进行去噪,并与传统的小波阈值去噪法和EEMD去噪法的去噪效果进行对比,结果表明,新方法的去噪效果在各项评价指标上都明显优于后两者,同时新方法的收敛速度明显快于传统的匹配追踪方法。通过对实测变压器内部典型局部放电信号的去噪,进一步验证了该方法的有效性和实用性。     

融合超高频及脉冲电流法的局部放电监测系统

基于脉冲电流法和超高频法的基本原理和特点,研制出融合超高频法及脉冲电流法的局部放电监测系统.系统采用简易的超高频信号波形转换装置,将超高频信号转换成方波信号作为脉冲电流传感器的触发信号,避开了超高频方法需要高速采集和海量存储的缺点.与传统的脉冲电流法比较,系统有效地去除了局部放电信号中所包含的脉冲型干扰.实验结果表明该系统可以准确地识别局部放电及干扰信号,有针对性地找出干扰源并有效地去除干扰信号.     

基于改进经验小波变换的局部放电荧光信号去噪

由于现场环境的复杂性,局部放电(partial discharge,PD)检测伴随着大量噪声干扰,易出现PD漏报与误报现象,影响电力设备后续运维工作。文中采用荧光光纤PD检测法,提出了基于谱峭度和改进经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT)的自适应PD荧光信号去噪算法。首先利用快速谱峭度图确定荧光信号傅里叶频谱的紧支撑区域边界,随后对含噪荧光信号进行EWT分解并获得荧光信号所在的有用信号分量,最后对有用信号分量采用小波阈值法去除残留噪声,得到去噪后的PD荧光信号。利用该方法对仿真荧光信号进行去噪分析,并将去噪结果与经验模态分解-小波变换(empirical mode decomposition-wavelet transform,EMD-WT)法和EWT法进行对比,结果表明,该方法在信噪比、均方根误差和归一化相关系数等指标方面都有所提升,证明了该方法具有良好的去噪效果。此外,实测信号的去噪结果表明,该方法的降噪率优于EMD-WT法和EWT法,具有较好的噪声抑制能力。     

FFT与小波分析应用于抑制局部放电窄带干扰

局部放电极易被噪声污染,众多干扰中载波通讯、高频保护、无线电广播等周期干扰尤其严重,而窄带干扰严重时可能完全淹没局部放电信号,这给局部放电的检测工作带来了巨大困难。为了从强的窄带干扰背景中有效提取局部放电信号,在基于FFT与小波分析理论的基础上,根据窄带干扰与局部放电信号具有不同频谱的特性,提出了抑制局部放电信号窄带干扰的新方法。考虑FFT处理方法的频谱泄漏性,再用小波变换对FFT处理后的局部放电信号进行进一步消噪,由此能够取得很好的消噪效果。仿真结果表明,此方法对窄带干扰去噪要比FFT、小波及小波模极大值去噪效果好,且得到的局部放电信号失真小。     

GIS局部放电超高频在线监测技术研究及应用

研制了GIS局部放电超高频在线监测系统,针对局部放电(PD)信号提取时面临的复杂干扰因素,提出在GIS盆式绝缘子处外置超高频(UHF)传感器耦合GIS泄露的PD信号、噪声传感器耦合周围噪声水平,借助信号处理电路对二者获取的信号进行阈值比较、数字滤波和相位对比,进而剔除外来干扰,提取真实有效PD信号的干扰抑制方案。通过现场应用实例,验证了本文所提干扰抑制方案的有效性。     

基于短时傅里叶变换的局部放电窄带干扰抑制

为有效抑制局部放电(PD)信号中周期性窄带干扰,文中提出短时傅里叶变换和矩阵束相结合的局部放电窄带干扰抑制方法。该方法利用短时傅里叶变换分析染噪PD信号,得到窄带干扰数目,同时分离出染噪PD信号中信号帧和噪声帧;采用矩阵束算法在噪声帧中对窄带干扰参数进行估计,重构出全时段的窄带干扰,实现局部放电的窄带干扰抑制。仿真及实测染噪PD信号的去噪效果表明,与传统的傅里叶级数法和局部能量比法相比,所提方法去噪后的残余噪声更小,对染噪PD信号中窄带干扰有很好的抑制效果。     

局部放电超高频检测抗干扰与多源放电信号分离方法

变电站的电磁环境复杂,存在大量处于超高频(ultrahigh-frequency,UHF)段内的通讯干扰信号及设备外部的脉冲型干扰信号,导致难以对局部放电故障现场检测结果进行准确的诊断。针对局部放电UHF检测中的抗干扰问题,提出了一种基于波形互相关分析、噪声传感器及幅比聚类分析的局部放电UHF综合抗干扰技术,试验证明这种抗干扰技术可有效排除通讯干扰、设备外部脉冲型干扰,并实现设备内部多放电源辐射的超高频信号的分离与识别,提高局部放电检测与诊断的有效性与准确性。     

变压器局放特高频检测中检测频率和带宽的影响

变压器局部放电特高频检测中,检测频率和带宽的选取对于放电信号的提取,进而对放电的标定及局部放电模式识别特征的保留具有决定作用.本文在实验室中建立了局部放电特高频检测系统和变压器典型局放模拟系统,对特高频检测中检测频率和带宽的选取原则进行了实验研究.实验结果表明,检测频率应选择局部放电特高频分量丰富且噪声小的频带,滤波器的带宽应在不引入干扰的前提下尽量选用较宽的带宽.     

用于复小波变换的EWC阈值法抑制周期性窄带干扰

由于气体绝缘组合电器(GIS)的局部放电(PD)特高频检测虽然能够避开大多数窄带干扰,但是,还有部分窄带干扰会进入检测系统,从而湮没PD信号,因此在现场检测时必须加以抑制。根据PD信号与周期性窄带干扰小波变换后的不同特点,剖析了抑制周期性窄带干扰的常用方法--小波系数直接置零法的局限性,提出了可以用于抑制周期性窄带干扰的有效小波系数(EWC)阈值法,并以所构造的db4复小波对仿真信号与实测GIS特高频PD信号进行了对比去噪研究。研究结果表明:基于EWC阈值法的复小波变换能够有效地抑制GIS特高频PD信号中的周期性窄带干扰。     

超高频方法在变压器局部放电检测中的应用

为了探讨局部放电超高频检测技术的应用,将数字化测量和超高频检测技术相结合,分析了局部放电超高频检测技术的原理。在简要介绍了局部放电超高频检测系统硬件和软件的组成后,实测并分析了检测系统的抗干扰性能。通过变电站电力变压器的现场局部放电测量,及时发现了设备的局部放电水平异常,避免了事故的发生。分析和实测表明,超高频方法较其它方法相比能有效避开电晕干扰,更易于发现设备绝缘系统早期绝缘缺陷,检测结果能准确反映设备绝缘状况,适用于电力变压器局部放电在线监测。     

基于广义S变换模时频矩阵的局部放电特高频信号去噪方法

为有效抑制局部放电特高频信号中的噪声干扰,提出一种基于广义S变换模时频矩阵的去噪方法。基于二维模时频矩阵,采用区域最大能量法提取周期性窄带干扰的特征量,并通过矩阵逆向分离将其去除;采用奇异值分解去噪方法抑制信号中的高斯白噪声。使用该方法对仿真信号和实验室实测信号进行去噪处理,并与传统方法去噪结果进行对比。结果表明,所提方法能有效抑制局部放电信号特高频信号中的噪声,同时更好地保留了原始局部放电信号特征。对现场实测信号进行去噪处理,与传统方法相比,该方法具有较高的噪声抑制比和较低的幅值衰减比,可以有效提取局部放电超高频信号。     

应用复小波变换对电力变压器局部放电超高频信号去噪研究

以电力变压器超高频局部放电在线检测系统为例,提出了一种基于复小波变换技术的分离局部放电超高频信号和噪声的方法;研究了三步骤去噪算法,对其最优复小波的选择、复小波分解阶数的确定及其阈值算法的选取作了重点研究。针对不同的噪声给出了不同的阈值算法——惩罚阈值法和SURE法的阈值选取能方便地捕捉噪声范围内存在信号分解的微小的细节信息,而普通阈值法和渐进SURE法的阈值选取能有效地去除噪声;最后,给出了在线去除局部放电超高频信号噪声的步骤和方法。结果表明:利用复小波变换技术,抑制电力变压器超高频在线监测的局部放电信号中的噪声是一种极为有效的优化方法。     

一种GIS在线监测中UHF局部放电信号新型去噪方法研究

超高频法是目前广泛使用的局部放电在线监测手段之一,虽然能够有效避免现场大量低频噪声的干扰,但是仪器热噪声、无线电通讯等因素仍然会对超高频信号产生干扰。小波阈值法是一种有效的去噪方法,核心在于阈值的有效选取,从信号能量的角度出发,利用奇异谱分析对小波分解后各尺度小波系数噪声成分的标准差进行估计,进一步通过Donoho广义阈值法求取各尺度阈值。通过模拟局部放电实验获取含噪信号,并利用所提方法去噪,从噪声抑制比的角度考虑,与传统的Donoho阈值法对比,具有更好的去噪效果。     

利用辐射UHF信号反演局部放电脉冲电流

获取局部放电(PD)特征信息是局部放电特高频(UHF)检测的关键问题之一,研究UHF信号与PD脉冲电流之间的关系有助于绝缘缺陷的诊断.文中从电磁辐射理论出发,计算了变压器油箱外壳等复杂环境影响下的PD脉冲电流辐射场,分析了PD脉冲电流辐射场的横电磁波特性.在此基础上,提出了利用检测UHF信号的时间积分反演PD点脉冲电流的新方法,并讨论了UHF传感器及检测系统频带对PD脉冲电流推测算法的影响.仿真和油中针-板型放电实验结果表明:文中所提出的方法能有效推测PD脉冲电流波形,对变压器PD信号UHF在线监测和智能化诊断有一定的参考价值.     

油纸绝缘缺陷局放UHF抗干扰定位及优化布置方法研究

特高频（Ultra High Frequency，UHF）检测是变压器油纸绝缘缺陷定位的常用方法，实际应用过程中局放定位准确性易受噪声和传感器布置方式影响。为保证变压器油纸绝缘缺陷局放定位检测有效性，文中首先建立油纸绝缘缺陷特高频局放定位检测平台，在常规K-Means方法的基础上，提出基于修正聚类分界的变压器油纸绝缘缺陷局放抗干扰定位方法，有效降低了定位误差。针对样本聚类分界混叠问题，选择最优修正系数L为1.1时，特高频定位误差可减小至10cm以内，验证了文中方法的有效性；最后分析不同传感器布置方式的定位误差变化规律，提出变压器油纸绝缘缺陷检测用特高频传感器优化布置方案，可为变压器局放在线监测传感器布置及定位提供参考。