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。     

基于改进VMD算法的电机局部放电信号去噪方法研究

针对高压电机局部放电(PD)在线检测中信号被高斯白噪声和窄带周期干扰淹没这一问题,应用基于改进变分模态分解（VMD）算法进行噪声滤除。为了克服常用的VMD算法可能会造成信号欠分解或过分解的问题,改用能量损失系数作为标准对分解模态数进行算法优化,优化分解后利用峭度值剔除无效模态,重构出PD信号。使用改进算法与现有方法进行了仿真数据对比,结果表明,使用改进的VMD算法可以更有效地滤除PD信号噪声。     

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。     

基于灰狼算法的局部放电信号快速自动降噪算法

局部放电是电网稳定运行的隐患,有必要对电缆、电气设备的局部放电(PD)进行实时、准确的分布式在线监测。为了解决传统PD信号降噪算法中降噪效果较差、占用算力资源较多、降噪速度较慢、自适应性较差等问题,提出了一种基于灰狼算法优化变分模态分解(GWO-VMD)的PD信号降噪算法。该算法首先利用灰狼优化算法(GWO)自适应选取VMD分解参数k和α获得分解后各模态分量;然后根据最小包络熵选择并重构模态分量;最后利用自适应阈值小波函数对分解重构得到的PD信号进行处理,实现了对PD信号快速有效的自适应降噪。本文对理论PD信号和实测PD信号进行仿真降噪处理,实验结果表明所提GWO-VMD算法在降噪效果、算力资源利用率和降噪速度上有明显提升,可为基于电力物联技术的局部放电在线监测系统边缘计算优化设计提供有益参考。     

基于VMD和多尺度熵的变压器内绝缘局部放电信号特征提取及分类

为了有效提取局部放电信号的特征,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和多尺度熵(MSE)的特征向量提取方法,并采用BP神经网络分类器对放电类型进行识别。特征向量的提取过程是首先利用VMD分解算法对局部放电信号进行分解,得到数个有限带宽的固有模态分量;然后分别计算分解得到的模态分量的MSE,将其组合得到初始特征向量;最后利用主成分分析法对初始特征向量进行降维处理。用该方法对实验室条件下4种放电信号和不同放电程度的电晕放电进行特征提取及识别。结果表明,该方法能有效提取放电信号的特征,以其作为特征向量可以正确识别不同的放电类型和同种放电类型下的不同放电程度。     

一种基于S＿VMD与Sdr＿SampEn的局部放电信号去噪方法

交联聚乙烯(XLPE)电缆作为“双碳”目标中电力传输的重要工具,在使用一定年限后绝缘性能会下降,局部放电(Partial Discharge, PD)检测作为评估XLPE电缆绝缘状态的重要手段已广泛应用。针对PD信号中存在的各类噪声问题,提出了一种基于Spearman变分模态分解(Spearman Variational Mode Decomposition, S＿VMD)与空间相关递归样本熵(Spatial Dependence Recurrence Sample Entropy, Sdr＿SampEn)的局部放电信号去噪方法。首先通过S＿VMD将信号分解为K个最优本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),然后通过计算各IMF的Sdr＿SampEn值来判定其是噪声主导分量还是PD主导分量;再对分类后的IMF分别采取改进小波阈值去噪和Savitzky-Golay(SG)滤波去噪,最后进行重构得到去噪后的PD信号。利用该方法对仿真与实测PD信号进行去噪处理,并与自适应变分模态分解(Adaptive VMD, AVMD)等去噪算法进行对比分析,结果表明该方法能...     

基于优化VMD与噪声估计的间隔阈值局部放电去噪方法

为了抑制局部放电(PD)信号中含有的窄带周期干扰和白噪声,提出一种基于优化的变分模态分解(VMD)阈值去噪方法。首先针对VMD算法可能造成染噪信号欠分解或过分解的问题,提出一种基于频谱分析和四分位数的模态分解数K值优化方法,并结合模态的峭度特征去除窄带周期干扰和高频白噪声;针对PD信号主导模态中残留的白噪声,利用文中研究中发现的VMD分解白噪声所得模态的两个统计特性,提出一种噪声标准差估计方法来确定阈值,最后引入间隔阈值函数对PD信号主导模态进一步去噪。采用该方法对仿真和实测信号进行去噪处理,并将其与传统方法进行对比,结果表明,所提方法不仅可以更有效地抑制噪声,同时也能更好地保留PD信号的特征。     

基于自适应集合经验模态分解算法的局部放电信号降噪研究

高压开关柜被广泛应用在电网体系中,保障其运行安全稳定尤为重要.本文针对目前在分析高压开关柜局部放电过程中存在窄带干扰及其他噪声干扰等问题,提出一种新的降噪算法——自适应集合经验模态分解(AEEMD),其核心思想为在原始信号中加入白噪声后只分解一阶模式,然后将噪声不断加到剩余信号中进行循环处理.该方法简化了去噪过程,并减...     

基于改进DTCWT的GIS局部放电信号降噪方法的研究

GIS局部放电产生微弱的特高频信号在外界各种噪声干扰下容易被掩盖,为此利用特高频法检测GIS局部放电必须经过有效降噪处理。文中提出一种基于改进的对偶树复小波(dual-tree complex wavelettransform,DTCWT)局部放电特高频信号降噪方法,该方法是利用DTCWT将含噪信号分解为一系列小波系数,并得到信号在不同变换尺度下的细节分量。利用时域峭度和包络谱峭度将细节分量进行敏感预筛选,极大地提高了后续的最大峭度解卷积(maximum kurtosis deconvolution,MKD)去噪效率。为了验证该方法的有效性与可靠性,进行GIS局部放电特高频信号降噪实测试验,结果表明该方法能有效的对局放信号进行去噪处理,且在较好发挥DTCWT平移不变性等优点的基础上,对细节信号分量的筛选,可改善该局放降噪方法的降噪效果评价指标,并保持其原有的信号特征。     

基于小波自适应阈值滤波的VMD降噪方法

本文提出了一种基于小波自适应阈值滤波的可变分模式分解（VMD）降噪方法。该方法降噪过程为：先将含噪声信号进行VMD分解,进而将VMD分解分量中含大部分噪声的高频模态分量进行小波自适应阈值滤波降噪,滤波降噪后的分量与其他模态分量重构降噪信号。三个实例表明：所提方法能有效减低信号噪声,适应性广。 关键字：可变分模式分解（VMD）;小波变换; 自适应阈值     

应用变分模态分解和独立分量分析的变压器 局部放电信号特征提取研究

变压器局部放电信号中存在大量的电磁干扰,为有效提取特征量,提出利用变分模态分解法将被测信号分解成围绕若干中心频率波动的模态,同时去除白噪声;再进行含变压器局部放电信息的模态重构,用独立分量分析法滤除周期干扰噪声,实现信号的特征提取。仿真结果验证了方法的有效性,具有良好的去噪效果。     

基于时域能量与自适应奇异值阈值的改进局放信号去噪方法

局部放电(简称局放)检测是探测电力电缆绝缘缺陷的有效手段。针对传统短时奇异值分解(STSVD)白噪声抑制方法存在的不足,文中提出了一种基于时域能量与自适应奇异值阈值的局放信号白噪声抑制方法。该方法利用自适应奇异值阈值估计策略对重构奇异值个数进行准确估计,并在此基础上结合时域能量准则仅对局放脉冲区域进行去噪处理,从而极大地提升了算法的执行效率。对仿真和实测含噪局放信号进行处理,并将去噪结果与现有的自适应奇异值分解(ASVD)、传统STSVD及小波变换去噪结果进行对比。研究结果表明：相比于ASVD、小波变换去噪方法,文中所提去噪方法能够取得更好的去噪效果,去噪后波形误差更小;相比于传统STSVD,文中所提方法能够有效解决去噪后存在的毛刺干扰问题,且计算速率更快。     

Development of a partial discharge location method for power cables

Insulation deterioration of power cables can be measured by the method of partial discharge. If a large partial discharge is detected in a cable, the cable is considered to be defective and a partial discharge is located to find the position of the defect. However, partial discharge location methods are generally disadvantageous in that they require much skill for operation and have inferior sensitivity and accuracy. To solve these problems, the authors developed a locating method using two-phase cable and an automatic partial discharge locator which automatically localizes the generating site of discharge immediately after making partial discharge measurement by simple operations. Field measurements are made on SL (separately lead-covered) cables and other cables with the locator to test its accuracy and reliability, and it was found that the device is effective and useful.     

急于局部放电频谱分析的XLPE电力电缆在线检测技术

基于局部放电频谱特性分析，本文提出在甚高频（VHF）检测XLPE电力电缆的局部放电量，并研制出可应用于XLPE电力电缆运行状态现场在线 检测新技术。试验结果表明：该技术在10kHz-28MHz频率范围内检测XLPE电力电缆本体或附件中小于1pC的局部放电信号。     

基于改进变分模态分解的低频振荡模式辨别

针对现有信号处理方法无法有效解决电力系统低频振荡信号中的非线性及混叠问题的现状,将一种变分模态分解(VMD)方法引入到低频振荡的模式辨识中,并利用样本熵与快速傅里叶变换(FFT)对VMD无法自适应分解的情况进行了改进。原始信号由改进变分模态分解(IVMD)方法分解为若干模态分量,然后利用Teager-Kaiser能量算子(TKEO)对各分量分别拟合即可获得幅值、频率和阻尼等参数。在构造的测试信号下,令提出方法与VMD、经验模态分解(EMD)、总体最小二乘旋转矢量不变技术(TLS-ESPRIT)和Prony等方法进行模式参数辨识性能对比,结果表明,IVMD方法有效克服了EMD、TLS-ESPRIT和Prony在处理模态混叠、含噪声序列和非平稳信号等方面的不足。最后,通过对IEEE 4机2区域系统和新英格兰39节点系统仿真信号的辨识,验证了该方法在提取电力系统低频振荡模式参数中的有效性。     

用于XLPE电力电缆局放检测的宽频带电磁耦合法的研究

对用于 XL PE电力电缆局部放电检测的宽频带电磁耦合法进行了研究 ,针对带铁氧体磁芯的罗哥夫斯基线圈型电流耦合器 ,讨论了几个主要参数对其传递函数的幅频特性的影响。模拟实验和电缆局放测量表明 ,应用此电流耦合器来检测 XL PE电缆的局放是可行的     

基于经验模态分解的水轮发电机组局部放电信号提取

提出一种基于经验模态分解（EMD）的水轮发电机组局部放电信号提取方法。对实际局部放电信号,在频域内降低其干扰的幅值后得到中间信号,然后对中间信号进行经验模态分解,得到包含特征频率的固有模态函数（IMF）,接着对所得到的固有模态函数分量局部重构,从而提取出局部放电信号。通过实例证明了该方法的有效性。     

基于变分模态分解和压缩感知的电力系统宽频振荡监测方法

随着“双碳”目标的提出，未来电力系统会有更高比例可再生能源及电力电子设备并网，会引发电力系统新型宽频振荡问题。因此针对电力系统宽频振荡“高噪声”和“宽频带”的特点，提出一种基于变分模态分解和压缩感知的自适应宽频振荡监测方法。对变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)方法进行改进，自适应确定模态分解数，抑制噪声分量并监测识别振荡信号的有效信息。若监测到宽频振荡，将降噪处理后的宽频振荡数据通过压缩感知(compressed sensing, CS)方法上传，在调度中心对压缩数据进行重构，精确恢复宽频振荡信号，方便调度主站后续分析处理。算例表明所提方法可在高强度随机噪声的情况下保持宽频振荡监测的质量，克服高速采样后数据传输带宽的限制，并在实际电力系统宽频振荡信号监测中有良好应用。     

基于经验模态分解的局部放电信号窄带周期干扰的抑制

现场局部放电在线检测过程中,常伴随有窄带周期性干扰,对局部放电信号的检测带来很大的困难.采用经验模态分解与变步长自适应滤波相结合的方法进行干扰抑制.通过计算机仿真和实际数据的处理,验证了该方法的有效性.     

基于小波阈值的局部放电去噪新方法

针对局部放电信号去噪,传统的小波阈值法因小波基、阈值和分解层数这三个因素的影响,会使去噪后的波形发生畸变,产生较大误差。为了减小这些因素的干扰,本文提出了基于小波阈值去噪的新方法。首先利用波形相似法选取最优小波基,其次通过对理想局部放电信号和高斯白噪声进行每个尺度的小波分解与重构,并结合统计学知识确定局部放电信号去噪的阈值,最后对高频信号和低频信号进行能量分析,确定最优的分解层数。利用该方法和传统的小波阈值法对仿真放电信号去噪,去噪结果表明新方法在信噪比、均方根误差、相关系数和波形畸变率四个不同的指标上都得到了有效的提升,定性和定量的分析验证了该方法的有效性,实测的去噪结果表明新方法去噪效果令人满意,为局部放电信号去噪提供了一种新思路。