基于EMD的ICA降噪方法在电厂开关柜局部放电信号中的应用

电厂开关柜运行环境复杂,开关柜局部放电PD(partial discharge)信号常湮没在强烈的干扰噪声中,无法准确检测出可靠结果。为了提高电厂开关柜局部放电检测的可靠性,首先将检测到的含噪PD信号进行经验模态分解EMD(empirical mode decomposition),筛选出合适的本征模态分量IMF(intrinsic mode function)构造虚拟噪声通道;再将虚拟噪声通道与含噪PD信号作为输入,利用独立分量分析ICA(independent component analysis)算法将PD信号与噪声信号分离,提取PD信号。通过在仿真信号与实测信号中的应用表明,该方法能够较好地实现对含噪PD信号的噪声消除。与常见的小波降噪方法相比,该方法降噪效果更好,不仅降低了噪声的干扰,同时还很好地保持了原信号的特征。     

基于EWT的高压电缆局部放电信号降噪研究

在测量高压电缆的局放信号时会混入以周期性窄带干扰和随机白噪声为主的噪声成分。为抑制噪声成分对局放信号测量精确度的影响,提出一种基于经验小波变换(Empirical Wavelet Transform, EWT )的高压电缆局放信号降噪方法。利用自适应经验小波变换对含噪信号进行分解,通过计算模态分量的峭度值,实现对脉冲信号的定位,将筛选出的有效特征分量进行重构。最后利用改进阈值函数去除重构信号中的冗余噪声,实现对多噪声的有效抑制。经仿真对比及现场试验测试,该方法能有效抑制窄带干扰和白噪声,较大程度地保留高压电缆局放中的有效信息,且在不同噪声环境下的降噪表现较为稳定。     

用于局部放电检测的一种小波去噪方法

局放监测系统常会受到很强的外界干扰,有时局放信号甚至被噪声完全淹没,因此对采集到的信号必须进行去噪处理才能获得可靠的局放信息。笔者介绍了利用小波变换进行自动去噪处理的方法。利用相关系数选择最佳小波,通过自动阈值计算选定阈值并对高频分量进行软阈值处理,然后对信号进行重构。结果表明,这种自动去噪算法可以有效地提取局放信号的特征,可望用于局放信号在线监测。     

基于变分模态分解和凹凸型阈值小波的电缆局部放电信号降噪方法

针对中高压电缆局部放电信号测量中常见的周期性窄带干扰和随机白噪声干扰的问题,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和凹凸型阈值小波变换相结合的局部放电信号的降噪方法。先通过VMD对原始信号进行分解重构完成初步的降噪,再通过凹凸型阈值的小波变换进行进一步降噪。应用此方法分别对仿真信号和实测信号进行噪声抑制,并与传统降噪方法的降噪效果进行对比。对比结果证明所提方法相较于传统的软硬阈值的小波降噪等方法有更好的降噪效果,局放信号特征保留效果也更好。     

自适应奇异值分解局放信号降噪方法

针对高压设备局部放电现场检测时存在周期性窄带干扰、白噪声问题,提出了一种自适应奇异值分解局放信号降噪方法.该方法首先对测试信号构建Hankel矩阵,以此作为轨迹矩阵进行奇异值分解;通过提取前两个奇异值重构并结合功率谱熵自适应判断测试信号中是否含有周期性窄带干扰,以此为判断依据利用奇异值本身和奇异值子集标准偏差作为奇异值系列特征量,对其进行1次K类均值聚类算法获取局放信号对应有效奇异值片段;对该奇异值片段进行重构,进而获取降噪后的局放信号.通过对仿真、实测局放信号进行去噪,并与传统降噪方法进行对比分析.结果表明,该方法对于混合噪声干扰具有更优的抑制效果,能较好地还原局部放电信号.     

短时奇异值分解用于局放信号混合噪声抑制

电缆终端局部放电检测是诊断电缆终端绝缘状态的有效手段。为了有效抑制局放信号中的多种噪声源并保留局放信号的细节,提出了一种基于短时奇异值分解的局放信号混合噪声抑制方法。该方法首先利用短时滑动数据窗截取含噪局放信号片段进行奇异值分解,然后利用最优奇异值阈值对周期性窄带干扰进行甄别重构,并进行混合噪声的抑制。对含有混合噪声的局放仿真信号和实验室及现场实测局放信号进行去噪,并将去噪结果与自适应奇异值分解、形态学小波综合滤波器去噪结果进行对比。结果表明:所提去噪方法相比于自适应奇异值分解、形态学小波综合滤波器去噪能取得更好的去噪效果,去噪后波形相似度更高,误差更小,且当数据量较大时,该方法相比于自适应奇异值去噪能显著提高执行效率,具有较好的应用价值。     

基于CEEMDAN与改进小波阈值的电缆局部放电信号降噪方法

对检测到的电缆局部放电信号降噪是实现电缆绝缘诊断与评估的前提,为此提出一种基于自适应噪声的完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与改进小波阈值的电缆局部放电信号降噪方法。首先,采用CEEMDAN算法将染噪局部放电信号进行分解,得到数个模态分量;然后,计算模态分量的峭度值,筛选出有效特征分量并重构;最后,将重构信号通过改进小波阈值法再次降噪去除冗余噪声,得到降噪后的局部放电信号。将该方法、传统小波阈值法及集合经验模态分解与改进小波阈值法分别用于不同噪声强度下局部放电仿真信号的降噪处理,结果表明该方法具有更高的信噪比与波形相似系数,能有效抑制周期性窄带干扰与白噪声。     

小波变换去噪在绝缘子污秽放电声发射监测中的应用

研究了绝缘子污秽放电声发射监测中用小波变换进行信号提纯与消噪的实现问题。在大量绝缘子污秽放电声发射试验基础上,分析总结了污秽放电声发射信号的共有特点。并提出一种基于声发射信号小波变换的小波基选取方法。采用选取的最优小波函数rbio3.9对声发射信号进行频谱分析,提取了声信号的特征频带,并对重构后的信号进行二重小波分解消噪。两组声发射信号的小波变换消噪结果表明,小波变换提高了信号信噪分离结果的可靠性,有效地降低了噪声对污秽放电声发射信号的影响。     

小波变换去噪在绝缘子污秽放电声发射监测中的应用

研究了绝缘子污秽放电声发射监测中用小波变换进行信号提纯与消噪的实现问题.在大量绝缘子污秽放电声发射试验基础上,分析总结了污秽放电声发射信号的共有特点.并提出一种基于声发射信号小波变换的小波基选取方法.采用选取的最优小波函数rbio3.9对声发射信号进行频谱分析,提取了声信号的特征频带,并对重构后的信号进行二重小波分解消噪.两组声发射信号的小波变换消噪结果表明,小波变换提高了信号信噪分离结果的可靠性,有效地降低了噪声对污秽放电声发射信号的影响.     

基于SAMP-VMD的局放信号去噪方法

针对电力设备局部放电信号容易受到环境中的窄带噪声和白噪声的干扰,为了更好保留局放信号特征以便后续进行故障诊断和预测,提出了一种基于压缩感知重构和变分模态分解的变压器局部放电信号去噪方法。该方法首先使用窗函数抑制窄带干扰的频率泄露,之后利用窄带干扰在频域上与局放信号和白噪声之间稀疏度的差异从而将窄带信号进行分离重构以抑制窄带噪声,其次通过改进变分模态分解方法根据各模态含有局放信号信息的多少来对不同模态进行分类去噪,最终恢复出局放信号。通过仿真及实测信号对该方法进行去噪效果测试,并与奇异值分解和变分模态分解去噪方法的去噪效果进行对比,结果表明该方法能够有效抑制局部放电信号的干扰,相比传统算法的波形相似系数提升约2%,能够更好的保留局部放电信号的波形特征。     

基于脉冲电流法的高压开关柜局部放电在线监测装置

脉冲电流法局部放电检测通常用于电气设备出厂时的型式试验以及其他离线测试中。在充分分析开关柜局部放电检测的现状与问题后,设计了基于开关柜高压带电显示装置的局部放电在线检测的电路原理和信号提取方法。搭建了基于脉冲电流法的高压开关柜局部放电在线检测回路,开发了具备实时监测、判断与分析功能的后台软件。并在10 kV开关柜真型局部放电缺陷仿真平台上进行了真实放电的模拟试验,验证了基于脉冲电流法的高压开关柜局部放电在线监测装置的灵敏度与有效性。该研究对开关柜状态检修以及脉冲电流法在线检测理论研究具有较大意义,为10 kV配网设备局部放电在线监测提供了良好的实现方法。     

GIS局部放电检测中的小波包变换提取信号

在介绍小波包变换算法的基础上，将小波包变换用于白噪声干扰下的气体绝缘组合电器(GIS)局部放电信号提取。对模拟的局部放电信号进行了小波包分解与重构的计算机仿真研究，分析了不同的局部放电波形、噪声水平及采样率对去噪结果的影响，最后对GIS内置传感器实测波形进行了小波包变换去噪。     

风电接入的电力系统电能质量扰动的检测与定位

风能的波动性、间歇性和随机性等特性使接入风电的电力系统运行特性和电能质量受到复杂的影响。针对风电接入的电力系统电能质量扰动问题,重点研究电能质量扰动的小波检测方法,提出了基于Euclidean分解算法的db4复小波的提升方案。通过Euclidean分解算法得到复小波提升方案,求取了db4复小波自适应提升因子并构建了分解与重构模型,对扰动信号和基波分量进行提升变换后得到幅值和相位信息分别作差。利用幅值差和相位差来确定扰动的幅度和时间,并根据扰动段的幅值差和相位差值实现了扰动起止时刻定位。基于Matlab的仿真结果表明,与复小波相比,该方法能进一步提高风电接入电力系统电能质量扰动信号定位的速度和精度。     

一起10kV开关柜局部放电研究

试验人员在进行某站10 kV开关柜局放测试时,使用PDS-T90的地电波模式对高压室内开关柜进行TEV、超声、特高频信号普测,其中在多个开关柜发现特高频异常信号明显,于是使用PDS-G1500变电站局部放电检测与定位系统对相应开关柜特高频信号的性质进行判断,并追踪信号的来源。经过定位分析后确定放电位置并提出停电检修建议。经过检修班对相关开关柜现场停电检查,检查后对定位的位置进行查看发现明显的放电痕迹,放电为穿柜套管金属件与母线之间的悬浮电位放电,放电位置可见白色粉末和灼烧痕迹,检查结果初步验证了局放测试和定位的准确性。本次停电检查得到验证以及此类带电测试,对开关柜局放试验有较大的指导意义。     

开关柜局部放电暂态对地电压检测技术

金属铠装式开关柜的特点使得柜内设备的运行情况无法通过常规手段查看。基于金属铠装式开关柜在对地绝缘部分发生局部放电时会产生暂态对地电压（TEV）的原理,进行此类开关柜局部放电的监测,是有效的方法。具体介绍了该技术的检测原理、判断方法及判别依据。在上海电网中的应用实例验证了方法的有效性。     

小波变换在局部放电声信号提取中的应用

在电力设备外表面设置的声传感器可以获取局部放电的声信号,文中使用高精度的声信号采集装置来采集局部放电声信号,并对实测信号的特性进行分析。由于局部放电信号具有突出的局部瞬变特征,可通过这一特性从含有噪声的原始信号中有效的提取出局部放电信号。本文采用小波变换在时域和频域具有局部瞬变特征的特点,用基于小波变换的消噪算法来提取局放信号。通过对仿真信号和实测信号的处理,表明该算法行之有效。     

牵引变电站直流断路器机械状态监测与故障诊断研究

直流断路器作为电力系统控制和保护的最重要的开关设备之一,其可靠运行关系着电力系统的安全稳定性。直流断路器在分合闸时的振动信号能直接反映断路器的机械状态,因此选取直流断路器的机械振动信号作为研究对象。首先研究了振动传感器选型对振动信号采集的影响并确定了传感器型号,接着研究了振动信号预处理和提取振动信号特征量的方法,最后模拟了几种常见故障并用Elman神经网络对模拟故障进行诊断。处理结果表明,用小波包分解和Elman神经网络实现了直流断路器机械状态监测和诊断。     

基于零相位误差滤波的局部放电故障识别

开关柜局部放电放电信号中混有较大的噪声信号,传统的有限冲激响应(finite impulse response,FIR)滤波方法会造成滤波后信号相位的偏移,从而影响以功率谱为特征量的故障识别的正确率。针对这种情况,提出了基于零相位误差滤波方法的局部放电故障识别方法。首先,通过高速电流互感器采集局部放电信号。然后,采用零相位误差滤波(zero phase error filtering,ZPEF)滤除放电信号中的噪声。其次,通过FFT变换分析放电信号的功率谱,取1.0~1.5 MHz和2.5~3.0 MHz 2个频段的功率谱构造故特征向量。最后,采用最小二乘支持向量机对局部放电信号进行故障识别。实验结果表明,采用ZPEF可以提高局部放电故障的识别率。由此也得出一个推论:在确保相同的故障识别率的情况下,采用ZPEF可以提高故障的识别速度。     

基于相空间重构与GSA-LVQ的有载调压变压器分接开关机械故障诊断

针对有载调压变压器分接开关机械故障诊断准确率不高以及潜在机械故障不能及时被发现的问题,提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)、相空间重构结合万有引力搜索法(GSA)改进学习矢量量化神经网络(LVQ)的有载分接开关机械故障诊断新方法。采用CEEMD对振动信号进行时频域分解,然后通过C-C算法确定延迟时间和嵌入维数,对反映不同频率特征的固有模态函数(IMF)进行相空间重构,并提取反映混沌特征的两个特征量李雅普诺夫指数和关联维数构成特征向量。利用GSA优化LVQ,解决网络对初始连接权值敏感的问题,增强网络对有载分接开关机械故障分类识别性能。通过对有载分接开关机械状态的实验分析,证明了相空间重构结合GSA-LVQ算法的可行性和有效性。     

基于小波分析的汽轮发电机组振动信号消噪和特征提取

小波分析技术由于其良好的时频局部化性质,对突变和非平稳信号的分析具有良好的效果,已经成为信号消噪、特征提取和故障诊断的重要方法之一.针对汽轮发电机组的振动特征,采用基于最优小波包基的方法对汽轮发电机组的振动信号进行消噪处理,有效地剔除了汽轮发电机组表面振动信号的噪声干扰,提高了信号的信噪比;对消噪后的信号进行小波包分解,并将各相关频带进行能量特征提取,从而为汽轮发电机组振动信号的故障诊断提供了有力依据.