发电机局部放电在线监测研究的现状与展望

从传感器、噪声抑制、系统组成及局放分析等方面综述和评价了国内外发电机局部放电在线监测系统研究的现状 ,并展望了该项研究的发展方向     

稀疏矩阵最优消去顺序改进方法的探讨

举例说明MDML最优排序方法在求取某些网络的消去顺序时的局限性,并分析原因,提出一种对MDML法的改进方案,旨在通过牺牲部分稀疏性,缩短网络路径树,增加源节点数量,减少前代与回代步骤,提高电力系统潮流计算速度。     

基于小波与隐式马尔科夫模型的发电机局部放电信号去噪

目前基于小波变换的马尔科夫模型(HMMs)被用于图像信号处理。其方法的优势在于考虑了小波系数之间的相关性，而且在去噪时不存在待定的自由参数，具有更强的自适应性。该文使用小波域HMMs方法去除发电机局部放电信号中的白噪声。为了验证方法的有效性，采用了实验室的线棒放电信号和电厂的发电机中性点电流局放信号进行实验验证。结果证明，与传统的SURE,Fixed form门限，罚函数和Minimax等方法对比，HMMs方法能获得更高的信噪比，正确区分和保留更多的脉冲数，对进一步的绝缘状态分析有重要意义。     

改进空间屏蔽滤波算法在局部放电脉冲提取中的应用

提出了改进的空间屏蔽滤波算法，并将其应用于局部放电脉冲信号的提取。利用Teager能量算子得到能量强化后的小波变换系数，利用小波系数在相邻尺度的乘积突出奇异性信号，形成基于尺度的屏蔽滤波器，通过相邻屏蔽滤波器的逻辑“与”运算得到最终的屏蔽滤波器。将该屏蔽滤波器和不同尺度的小波系数相乘来提取局部放电脉冲。仿真信号和试验室线棒放电信号的测试表明该方法不仅能提高信噪比，还能很好保留局部放电信号的幅值和能量，有利于后续的局部放电分析。