局部放电在线监测中周期性干扰的抑制

分析了局部放电在线监测中局放脉冲和周期性干扰脉冲 ,提出了通过比较连续几个工频周期的采集信号 ,自动寻找并剔除周期性干扰脉冲的方法。指出通过提取脉冲信号的包络进行相关性分析 ,可快速有效地提取局放信号 ,具有工程应用价值     

局部放电信号中的白噪声和窄带干扰

分析了局部放电信号中白噪声和周期性窄带干扰经小波变换后的不同特性 ,提出了抑制局部放电信号中白噪声干扰和周期性窄带干扰的分层式综合处理小波包变换算法。结果表明 ,用小波包变换提取局部放电信号有较好的自适应能力     

局部放电在线监测信号中周期脉冲干扰的抑制

根据大型电气设备局部放电脉冲和干扰脉冲的信号特征差异,对相似脉冲进行分组,进而达到提取局部放电信号的目的.计算机仿真结果表明,这种方法有效地抑制对局部放电在线监测有较大影响的周期型脉冲干扰.     

局部放电在线监测的数据分析及现场干扰抑制

分析总结了局部放电在线监测数据及现场干扰抑制的经验,基于变压器油中局部放电特征的试验研究提出了小波变换局部放电干扰抑制法。该法充分利用局部放电信号特征,采用多尺度分析及多工频周期叠加方法抑制干扰。数据处理结果表明该法可有效抑制现场局部放电测量中的白噪、周期性窄带及随机性脉冲干扰。     

抑制局部放电信号窄带干扰的快速算法

为消除与抑制窄带干扰对电力设备局部放电信号在线监测的影响,提出了一种将快速傅里叶变换（FFT）与小波变换相融合的快速算法,即先对信号进行FFT,从窄带干扰背景中有效提取局部放电信号,再利用小波变换对FFT处理后的局部放电信号进一步消噪。对仿真信号和实测信号的分析结果表明,该方法对窄带干扰有较好的消噪效果,并且得到的局部放电信号失真较小。     

应用复小波变换抑制GIS局部放电信号中白噪声干扰的研究

由于GIS局部放电超高频检测中不可避免的会遇到白噪声干扰，且现有抑制白噪声的方法有许多不足之处。文中根据白噪声干扰的特点，构造了Daubechie’S系列复小波，通过复小波变换的简单信息和复合信息，对染有白噪声的仿真信号和实测信号进行去噪研究。结果证明：综合运用复小波变换的简单信息与构成的复合信息，能更有效地抑制GIS局部放电超高频信号中的白噪声干扰。     

基于小波变换抑制GIS局部放电监测中白噪干扰的新方法研究

针对GIS局部放电监测中的白噪干扰 ,以离散二进小波变换为基础 ,采用软硬阈值结合的混合阈值滤波方式 ,将信号的能量误差函数作为去噪的目标函数 ,提出了一种从白噪声中提取GIS局部放电信号的新方法。仿真试验结果表明 ,该方法具有抑制白噪干扰能力强 ,PD信号畸变小 ,算法简单等优点 ,能够从白噪干扰中有效地提取出局部放电信号。     

利用偏微分方程抑制局部放电信号中的白噪声干扰

借助偏微分方程(partial differential equation,PDE)在图像去噪中的平滑滤波原理,提出一种基于PDE的局部放电(partial discharge,PD)信号去噪方法。采用基于Gauss滤波核函数的一维热传导方程去噪模型,利用有限差分法对去噪模型进行数值解。讨论PDE运算迭代次数和噪声强度对去噪效果的影响,当噪声强度在一定范围内时,适度的运算迭代次数可以获得较好的去噪效果。通过对仿真PD信号和现场实测信号试验结果表明,该方法具有去噪后信号能量损失较小,信号边缘细节保留较好,且运算量较少等优点,比其他传统去噪方法更有利于真实PD信号的快速提取。     

变压器局部放电在线监测信号中的电磁干扰及抑制

抑制现场电磁干扰是基于脉冲电流法的变压器局部放电在线监测技术的关键。本文介绍了抑制周期型干扰、周期脉冲型干扰和随机脉冲型干扰的方法,对它们的优缺点地分析和比较,并提出了建议。     

现场局部放电信号中周期性窄带干扰的抑制

电力变压器局部放电监测信号分析过程中 ,抑制周期性窄带干扰的方法主要有自适应滤波器、FFT频域滤波、小波降噪以及基于 Remez算法的高能数字滤波器等。对比这些方法处理的结果 ,可知 Remez算法具有最佳抗干扰效果和最高的信噪比。     

抑制局部放电白噪声的分块阈值空域相关联合去噪法

全封闭式组合电器局部放电检测中不可避免地会遇到白噪声干扰,且现有的抑制白噪声干扰的方法有许多不足之处,为此,根据白噪声的特点,提出了一种新的基于小波变换的去噪方法--分块阈值空域相关联合去噪法.该算法先用分块阈值去噪法对染噪信号小波分解的子带信号进行预处理,然后采用空域相关法进行数据处理,最后将处理结果重构回原信号,结...     

一种基于EEMD和高阶统计量的局部放电白噪声抑制方法

矿用干式变压器绝缘的劣化总是伴随着一定的局部放电,测量局部放电信号的真实性直接影响到变压器绝缘性能评估的准确性。文中在集合经验模态分解(empirical mode decomposition,EEMD)的基础上,结合高阶统计量原理,提出了一种基于EEMD和高阶统计量的局部放电白噪声抑制方法。首先利用EEMD方法分解得到各阶经验模态分量(IMF);然后通过IMF各分量峭度的计算,结合Bootstrap方法检测并滤除高斯分布的IMF分量;对剩余IMF分量进行自适应阈值处理,去除混叠的白噪声成份;最后将处理结果重构回原信号。分别以仿真信号和实际PD信号为例,证明了该方法的有效性。     

振荡型冲击电压下局部放电的检测及干扰分析

变压器及GIS等电气设备在投运前往往会经过长途运输、现场组装等环节,这些环节会对设备的绝缘产生潜在的损害,因此现场试验对于设备的安全运行具有重要作用。交流耐压试验及局部放电测量并不能发现设备所有的潜在缺陷,冲击耐压试验及局部放电测量则是对其的有效补充。振荡型冲击电压是一种适合设备现场使用的冲击电压波形,为了研究振荡型冲击电压下局部放电的检测及特性,文中构建了振荡型冲击电压下局部放电检测系统,分析了干扰的来源及干扰抑制措施。研究结果表明冲击电压发生器的干扰是局部放电测量系统的主要干扰源,冲击电压本身的位移电流及发生器球隙动作所产生的高频干扰会对局部放电的测量产生严重影响,采用高通滤波器和基于脉冲时域波形的等效时频分析,可以有效滤除干扰,实现振荡型冲击电压下局部放电的准确测量。     

GIS设备局放类型图谱以及现场局放测试诊断图谱的应用

笔者介绍了现场GIS的检测方法,包括特高频与超声波检测法;而且通过现场大量的实测案例,总结出由特高频与超声波检测方法所得出的局放类型图谱;同时将局放类型图谱与GIS的具体部位结合得出GIS现场局放测试的诊断图谱,并通过一起应用实例,证明了该诊断判据的有效性。     

数学形态学用于抑制MOA在线监测现场干扰

为提高MOA泄漏电流的测量精度以确保设备故障诊断的有效性和可靠性,采用数学形态学对具有较强干扰背景的MOA泄漏电流现场监测信号进行消噪处理,通过平滑MOA泄漏电流在线监测数据中的突变点,有效提取了真实信号,而且其运算相对简单,便于在单片机上实现,仿真和实例分析证明了该方法的有效性。