基于EMD的GIS典型局部放电超高频信号的分形特征提取方法

笔者提出了一种基于经验模式分解的GIS局放超高频信号分形特征提取与识别方法。该方法通过对局部放电超高频信号进行经验模式分解得到多个固有模态,通过计算固有模态的关联维数作为特征量进行模糊聚类识别。文中设计了4种典型局放模型获取局放超高频信号样本进行验证该方法,结果表明识别正确率最低达到98%。     

变压器局部放电超高频信号多尺度网格维数的提取与识别

提出了一种基于小波包多尺度分析和网格维数的变压器局部放电超高频信号模式识别的新方法,采用小波包多尺度变换提取局部放电超高频信号在多尺度上的小波系数,通过改进差盒计数法计算多尺度小波系数的网格维数,并将多尺度网格维数作为特征量用于局部放电超高频信号的识别。采用了4种典型放电模型产生局部放电,并采用3阶Hilbert分形天线检测局部放电超高频信号,提取的信号特征量输入径向基函数神经网络进行分类识别,识别正确率最低为70%。     

遗传算法用于局部放电小波自适应阈值去噪

小波去噪用于局部放电信号在线监测具有良好的效果,阈值选取与局部放电去噪后信号的畸变具有紧密联系。为提高局部放电监测中小波去噪的自适应能力,并降低去噪信号的畸变率,提出一种小波自适应最优阈值去噪算法,用于变压器局部放电脉冲信号去噪。该方法采用小波对局部放电信号进行分解,在阈值选择时采用基于史坦无偏似然估计(SURE)的最优阈值自适应选择方法,并引入一种新的具有多阶导数的阈值函数,结合二进制遗传算法全局自适应搜索最优阈值,使最优阈值自适应寻优速度大大提高。对局部放电仿真信号和现场局部放电信号的去噪结果表明,该方法与Donoho阈值计算公式及标准软阈值法相比,能更好地去除局部放电信号中的白噪声,去噪信号失真度较小,具有良好的应用价值。     

油纸屏障对变压器局部放电超高频检测信号的影响

受变压器内部复杂结构的影响,局部放电超高频信号在变压器内部的传播特性非常复杂。笔者通过变压器局部放电超高频实验研究,分析了油纸屏障对变压器局部放电被测超高频信号的影响。设计了油中气隙放电、油中沿面放电和油中电晕放电3种局部放电模型,在实验油箱中进行局部放电实验,采用超高频小环天线进行放电信号检测,在有无油纸屏障情况下获得了局部放电超高频信号实测数据,对所测局部放电超高频信号在时域和频域上进行了对比分析。结果表明,油纸屏障对超高频信号幅值衰减及信号功率谱有一定影响。     

交直流复合电压下的油纸绝缘局部放电统计图谱研究(英文)

The converter transformer is one of the most critical equipments in high-voltage direct current transmission systems.Valve-side windings have to withstand complex stresses combined of AC,DC,and pulsed voltages.Partial discharges(PDs) can thus easily occur in oil-impregnated paper insulation.The current paper presents the statistical phase-resolved distributions of partial discharges in oil-paper insulation under combined AC and DC voltage stress.First,the voltages in the converter transformer were analyzed.In the experiments,four artificial insulation defect models were designed to generate PD signals under AC-DC combined voltage stress detected by a Rogowski coil sensor.Histograms including the φ-q-n data of these PD signals were created.The variations of φ-q-n data generated by PDs in different insulation defect models were analyzed while increasing the test voltage.Experimental results showed that the PD phase-resolved distributions of different insulation defect models were different from one another.The findings of the current study are useful in further research on the mechanism and pattern recognition of PDs in converter transformers.     

变压器局部放电超高频信号的改进小波去噪

提出一种改进小波去噪算法,适用于变压器局部放电超高频检测系统的信号去噪。     

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。     

一起110kV主变压器中性点间隙击穿的原因分析与故障查找

介绍了一起110 k V变压器中性点间隙击穿事故,通过故障录波分析了事故发生的原因,并采取电气试验的方法对故障点进行定位,缩短了故障查找时间。     

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。