基于能量累计曲线-小波变换和动态加权统计的局部放电源定位方法

为了快速准确地对变压器局部放电(PD)源定位,提出了一种基于能量累计曲线-小波变换和动态加权统计相结合的局部放电定位方法。对获得的超高频(UHF)信号的能量累计曲线进行小波变换来提取超高频信号到达时刻的时间差;由各组时间差数据得到的初始点建立动态加权统计算法的数学模型。排除错误的初始点后,对每个初始点进行动态加权求取PD源位置。结果表明,动态加权统计克服了仅仅根据单组时间差数据定位PD源的分散性,能够更加快速准确地对变压器中的PD源进行定位。使用基于能量累计曲线-小波变换和动态加权统计相结合的方法可以实现对PD源的准确定位,其定位准确度可达10cm。     

基于截断奇异值分解与K-Medians的局部放电源定位方法

针对复杂环境中特高频信号达时差误差较大,引起非线性方程求解不准确的问题,提出一种基于截断奇异值分解（TSVD）与K-Medians的局部放电（PD）源定位方法。首先,通过超高频天线获取PD信号,利用能量积累提取时差信息。其次,针对线性方程求解困难且不准确的难题,提出随机组合线性变换方法。将非线性定位方程组进行线性转化,同时利用预处理技术消除坐标系选取对定位方程的影响。然后,采用TSVD正则化算法求解线性方程,引入K-Medians聚类算法对TSVD正则化算法进行优化改进,进而实现了变电站场景下PD源的坐标定位。最后,通过理论验证与现场实验两种途径对所提出的方法进行分析。实验结果验证了所提定位方法的可行性与准确性。     

基于SA-APSO及降维投影-动态加权统计的局部放电定位方法

在进行变压器局部放电(partial discharge, PD)源的定位过程中,存在时延估计测量误差、定位算法近似估计及电磁波信号在传播过程中存在绕射现象等各级误差,导致难以准确定位PD源。为此,提出一种基于模拟退火-自适应混合粒子群优化(simulated annealing-adaptive particle swarm optimization,SA-APSO)及降维投影-动态加权统计的PD定位方法。利用标准测试函数对所提APSO算法进行测试,验证了其在稳定度及精度上均优于普通PSO算法。在变压器PD模拟实验平台,通过SA-APSO方法提取多组PD数据。将三维空间点投影在二维平面进行聚类处理,利用圆内点密度设定阈值排除偏离点,并通过动态加权统计的方式获取平面PD源,进行均值处理后回归空间量。实验结果表明,经过降维投影-动态加权统计处理后的PD定位精度明显提高,定位误差降至5.86 cm。     

基于小样本UHF信号的变压器局部放电平面定位技术研究

基于缝隙泄漏电磁波检测的国内大型电力变压器进行局部放电（PD）检测时,UHF天线传感器阵列处于同一个平面内,PD源定位结果 z坐标波动误差较大,针对该问题,本文提出了基于小样本UHF信号的变压器PD平面定位技术,构建了小样本PD源定位模型,利用实验获得的变压器PD平面布局UHF信号对模型的有效性进行验证,结果表明,本文提出的小样本变压器PD平面定位技术可将PD源定位结果的三维定位误差降低30%以上,多次PD源定位结果的集聚特性提升60%以上,可有效提升平面布局UHF天线阵的局部放电源定位精度。     

用于局部放电信号定位的多样本能量相关搜索提取时间差算法

提出一种应用多样本非平稳信号的能量相关搜索提取时间差算法,阐明该算法的原理,给出具体计算公式和步骤,对实验室获得的大量变压器局部放电超高频信号数据样本,经过“相关–移位–叠加”数学变换,得到具有统计意义的能量累积曲线,再利用相关搜索原理准确计算出多传感器信号间的时间差,有效解决了多信号间时间差难以准确获取和用单样本数据对局放源定位的结果分散性大的问题,其定位时间误差在皮秒级,距离误差在厘米级。     

基于特高频波形形态的套管局部放电定位时延分析方法

现有的套管局部放电测量需要利用套管末屏的接地线,操作复杂,且容易受地网中的脉冲信号干扰。为此,有学者提出了基于特高频阵列信号套管局部放电时差定位遥测法。此方法有效的关键在于准确获取放电源到各传感器间的时间延迟。由于套管各缺陷信号传播路径不同,导致波形有不同的形态特征,现有的方法不适合于各种形态的波形,会造成一定误差。为此,文中研究了基于特高频波形形态的套管局部放电定位时延分析方法。在实验室搭建了110 kV变压器出线套管局放试验平台,制造了3种典型缺陷模型,测量了局放特高频信号,获得了各缺陷波形形态特征,对比分析了现有时延分析方法的适用性。研究结果表明:1对于信号传播路径单一的缺陷,阵列传感器所测信号间相关度高,相关分析法稳定性好、准确度高;2对于信号传播路径复杂,放电源位于油箱内部的缺陷,信号持续时间长,最小能量法稳定性好、准确度高。这些结果对推动套管局放定位有一定指导意义。     

基于辐射电磁波检测的电力变压器局部放电定位研究

在局部放电特高频检测技术基础上，提出一种基于天线阵列技术和时间差算法的电力变压器局放定位新方法。研究了电磁波法的定位精度与检测频率的关系，提出1~5GHz的局放定位检测频带；对铁心、线圈模型对电磁波传播的影响进行了试验探讨；提出基于4阵元天线阵列检测的方式；设计了基于多样本互相关－移位－叠加－互相关的时延测量算法；最后开发了融合遗传算法的时间差法定位技术，试验验证了该技术的定位效果。结果表明，提出的检测频带、传感器阵列技术及时延算法有效地解决了铁心对定位的不利影响，实现了时延的自动测量并将时延测量精度提高到数十皮秒；通过把遗传算法与时间差算法有机结合成功实现了对单一局放源的定位，实验中定位精度可达数厘米。     

转子碰摩声发射源定位中的 广义互相关时延估计研究

具有多模态波特征的转子系统碰摩声发射源信号在复杂体波导传播过程中,由于各模态波的速度差异及波形变异,常规的相关分析算法难以得到准确的时间差而无法进行准确的声源定位。针对这一问题,引入广义互相关(generalized cross correlation,GCC)时延估计方法计算声发射信号的达到时间差。基于模态声发射和随机过程理论建立声发射信号的传播模型,为消除噪声对定位的影响,提出基于相同分数阶因子和不同分数阶因子的最佳线形分数傅里叶(Fourier)变换域滤波的GCC时延估计;针对声发射信号在传播中因频散效应引起的波形变异,导致无法获取最大相关点的问题,提出对信号进行分段相关乘积处理和分段相关指数变换处理的改进方法。实验结果表明,GCC时延估计对在复杂体机构中传播的声发射信号能获得较好的相关性,具有较高的定位精度。     

基于高阶累积量的局部放电超高频信号时延估计算法

时延估计是基于时间差的变电站局部放电空间定位算法的基础,也是决定定位准确度的关键。为此,以Tugnait的高阶统计量理论为基础,提出了基于4阶累积量的局部放电超高频(UHF)信号时延估计算法,并给出了具体的时延计算方法。该算法以高阶累积量代替信号本身来进行相关分析,估算得出信号时延,具有对相关特性未知的Gaussian噪声不敏感的优点。仿真实验利用双指数振荡衰减函数,并加入Gaussian噪声和定频干扰,模拟变电站现场局部放电超高频信号,利用该时延估计算法可以准确得到信号时延。最终利用该算法计算变电站实测多路超高频信号的时延,并将该时延序列应用于基于天线阵列的变电站局部放电定位,估算出局部放电源的空间位置,且定位误差<0.3m,验证了该算法的有效性和实用性。     

变电站局部放电的定向天线多方位检测定位方法

为提高变电站中高压设备局部放电(PD)的3维定位精度,开展了采用定向天线多方位检测的PD定位方法研究。研究了基于2支定向天线旋转检测的PD定位原理,分析了在单点旋转检测定位时的局限性,提出了多方位检测的定位方法。利用特高频信号首波互相关算法进行时延估计,结合网格搜索法和粒子群寻优算法求解非线性方程组实现精准定位。并在220 kV变电站模拟了PD源的定位试验。结果表明:与全向天线定位方法相比,定向天线提升了微弱信号的检测能力,抑制了信号传播多路径效应,多方位检测的定位方法有效提高了变电站内PD的3维定位精度。研究结果对变电站内PD的精准定位具有工程实用价值。     

基于奇异值分解的互相关时延估计优化算法

针对多站时差定位系统在低信噪比下无法获得准确的时延估计,进而影响时差定位的精度,提出一种基于奇异值分解和希尔伯特差值的互相关时延估计优化算法。首先对接收信号进行奇异值分解,提高信号的信噪比,然后将处理后的信号作互相关运算,最后通过希尔伯特差值法锐化相关函数的峰值,进一步提高时延估计精度。在相同条件下,模拟分析了不同算法的时延估计精度,结果表明,新的优化算法时延估计精度更高,具有良好的抗噪声性能。     

基于超高频法的局部放电定位初步研究

为了快速准确地对局部放电源定位,从而迅速排除故障、保障电力系统的正常运行,笔者描述了基于到达时间差定位的原理,并分析了影响定位精度的因素,即时差测量、局放源相对于各个接收天线的位置以及传播速度v等的影响。介绍了以信号初始峰、累积能量曲线的拐点、基本相关性以及三次样条插值和相关性相结合的方法为基准读取时间差的4种方法,通过比较分析得出利用三次样条插值和相关性相结合的方法为基准读取的时间差最接近理论时差。最后利用模拟退火法计算出了放电源的位置,实现了对单一局放源的定位。     

基于稳健加权总体最小二乘的变压器局部放电定位

到达时间差、声速与传感器位置坐标的测量误差将导致局部放电时差定位出现误差,通过研究发现变压器的内部结构及各部分的材质差异可能造成到达时间差以及声速的测量值可能远远偏离真实值,这种测量误差被称作粗差,但目前的局部放电定位算法未将数据测量误差纳入模型,使得现有定位算法在计及测量误差特别是粗差的情况下,定位误差较大难以满足工程要求。为此,分析了局部放电测量数据粗差的来源及现有定位算法的缺陷,提出了基于稳健加权总体最小二乘的局部放电定位算法,采用含误差变量模型推导迭代公式,运用权函数修改含粗差数据在迭代过程中的权重,能够有效抑制测量数据的随机误差、系统误差和粗差对定位结果的影响,能更为准确地定位局部放电,有助于制定针对性的检修策略,提高检修效率,缩短停电时间。     

基于静态传感器位置误差的TDOA源定位

从目前静态传感器的随机误差角度研究了使用到达的时间差异来进行的源定位。开发一个约束加权最小二乘源定位方法,它合并源位置和辅助变量之间的关系作为一种约束。CWLS源定位被表达成一个无限的二次约束优化问题,这是一个非凸问题。通过使用隐藏凸性的原始优化问题,能有效地获得目标优化源定位估计。模拟证明有良好的性能。     

变电站局部放电区域检测与精确定位方法研究

针对传统局部放电带电检测方法与装置应用于变电站整站检测时,工作量大、效率低、成本高等缺点,基于局部放电特高频检测和多传感器联合检测原理,提出一种先巡检进行区域定位,后精确定位与绝缘诊断的变电站局部放电检测方案。文章对局部放电特高频传感器阵列时差定位算法中时延误差对定位结果的影响进行理论探讨,证实了区域巡检定位算法的合理性与有效性。通过理论研究与变电站现场测试,结果证实该方案与检测系统可有效、快速定位出敞开式变电站全站领域内的外绝缘放电以及离非屏蔽绝缘较近的设备内部放电。局部放电;区域定位;精确定位;超声;特高频     

基于超声波定位的感应式无线能量传输原理及精度分析

本文采用基于TDOA算法的超声波定位为电动汽车感应式无线能量传输提供对准方法,并使用卡尔曼滤波结合超声波模块进行实验验证。为提高算法精度,本文基于TDOA算法超声波定位模型提出一种发射器位置计算方法;然后在算法原理推导过程中,分别对算法中影响定位精度的主要因素（如传感器位置布置形式、接收传感器间距、时间差测量误差、发射传感器高度等）进行了仿真和对比;最后将算法仿真结论进行实验验证,实现了在误差允许范围内的精准定位。本文的结论对采用TDOA算法进行超声波定位的方案及参数选取提供了一定的依据。     

基于时延序列特征的多局放源信号分离方法

现有多局部放电(PD)源信号分离方法多采用PD UHF信号的时频差异作为特征参数进行多源信号分离,但在信噪比较低时分离准确率低。为此,文中提出了基于时延序列分布特征的多PD源信号分离方法,采用两支定向天线组成的旋转检测平台分析出时延序列与天线阵列旋转角度满足余弦函数关系,以此对应关系为特征值进行多PD源信号分离。基于时域有限差分算法仿真了3个模拟PD源在不同信噪比时的分离准确率,与现有多源分离方法进行对比,当信噪比为5 d B时,分离准确率从71%提升至95%。在220 k V试验变电站内试验,结果表明多个PD源被准确地分离和定位,验证了该分离方法的有效性。     

基于广义回归神经网络的特高频局部放电定位法

局部放电的检测和定位是变电站电力设备状态监测和诊断的重要手段.现有的基于时差法的特高频局部放电定位技术,由于高昂的设备成本限制了其应用范围.提出的基于广义回归神经网络和接收信号幅值强度(RSSI)指纹图的局部放电定位法,分为2个阶段.在算法的离线阶段,建立被测区域的RSSI指纹图;在线阶段,利用广义回归神经网络(GRN...