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金属氧化物避雷器(metal oxide arrester,MOA)阻性电流测量受环境干扰、高频噪声干扰和脉冲干扰等因素的影响,阻性电流实测信号必然含有多种强干扰成分.针对传统阻性电流去干扰方法在多种并发干扰情形下难以适用的难题,提出了一种基于EMD-WPT-SVD和指数加权平均的MOA阻性电流去干扰方法.首先,依据阻性电流中周期干扰的基波频率、采样频率和特征频率是否被间谐波浸没的特点,选取最佳分解层数和最优小波基;其次,对MOA阻性电流进行经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD),将含有特征频率的模态分量再使用小波包变换(wavelet packet transform,WPT),使每个子信号最多含有一个特征频率;再采用奇异值分解(singular value decomposition,SVD)准确提取所有子信号中的周期分量;最后,从原信号中准确消除阻性电流受到的周期干扰,然后通过指数加权平均算法得到能真实反映MOA工况的阻性电流变化趋势.将模拟信号和工程实测数据与多种经典方法进行比较,结果证明:所提方法能消除阻性电流的多种干扰,得到能真实反映MOA实时工况的阻性电流,其结果满足实际工程测量的要求. 相似文献
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为合理评估GIS局部放电在线监测中UHF传感器布置方式的有效性,有必要研究局部放电UHF电磁波在GIS腔体内的传播特性.采用时域有限差分法,对GIS局部放电激发的UHF电磁波,在长直腔体、L形腔体、T形腔体及断路器等典型结构中的传播特性进行了仿真分析;利用网络分析仪,对某1 100kV GIS局部放电在线监测UHF传感器对间的频响特性进行了现场测量,验证了仿真结果的有效性;实现了GIS局部放电UHF电磁波传播特性仿真分析和现场测试的互补.研究成果可为GIS局部放电在线监测UHF传感器的现场布置提供指导. 相似文献
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在线监测介质损耗角(简称介损)是评估电容型设备绝缘状况的重要手段.针对介损在线监测传统算法的误差,提出了一种数据拟合算法,以直流分量幅值、基波频率、基波和谐波分量幅值以及初相角为优化对象,用数学模型来拟合电流、电压的采样数据.利用小波分析对信号进行降噪处理,去除随机噪声分量,并采用傅里叶测频修正电网实际频率,以此提高拟合精度.仿真结果显示,该方法的介损测量误差精度可达到,在电网频率波动情况下,与传统的谐波分析法相比,具有较好的可行性和优越性. 相似文献
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在线监测介质损耗因素(简称介损)是判断电容型设备绝缘状况的重要手段。由于介损在正常时只有千分之几,往往容易受到各种因素的影响而波动,造成测量结果不准确。针对这个问题,分析了介损在线监测的误差因素,采用偏最小二乘回归法对各误差因素进行相关性分析,计算各误差因素与介损的相关系数。通过误差因素与介损之间的关系图,得出影响介损在线监测因素由大至小依次为电压、湿度和温度,与灰关联结果比对,结论一致,验证了该方法的实用性和有效性。 相似文献
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