基于遗传小波神经网络的变电站内变压器噪声自适应抑制

为减少变电站噪声污染,针对变压器噪声控制问题,提出一种基于遗传小波神经网络的变电站内变压器噪声自适应抑制方法。首先,将变压器噪声进行小波神经网络建模,比较变压器实际噪声信号和模型输出噪声信号的大小。其次,根据残余噪声信号幅值绝对值,自适应选择遗传算法或者梯度下降算法作为小波神经网络中参数迭代的优化方法。最后,利用一种降噪综合性能评价策略,确定模型隐含层最优结构。通过3种不同模型的仿真,结果表明遗传小波神经网络模型对变压器附近的噪声信号有较好的抑制效果。     

电池储能变电站噪声特性及控制技术研究

储能变电站的建设正迎来高速发展期,研究其噪声特性及控制技术对其项目落地实施具有重要意义。以电池储能变电站为研究对象,对储能变电站内储能升压一体机、电池舱、变压器噪声水平、频谱特性进行了系统测量与分析。测试结果表明,储能升压一体机噪声值最高,投运后达71～87 dB(A),其噪声最大部位位于PCS舱进风口、出风口位置,噪声频谱为典型的PCS噪声频谱,以2.4 kHz及其谐频为主。通过采用低噪声设备、优化储能变电站平面布置、加装降噪装置等措施,可有效降低储能变电站噪声对周边环境的影响。     

高压变电站噪声分离算法及其应用

为测量分析高压变电站同时存在的线路电晕噪声、电器(变压器、电抗器等)本体噪声和周边环境准平稳噪声,根据变电站噪声源的时频特性,提出一种基于梳状滤波器与小波变换相结合的高压变电站噪声分离算法。首先根据本体噪声的线谱特性,利用通带梳状滤波器滤波实现本体噪声的估计;其次利用高频小波系数构造电晕噪声检测信号实现电晕噪声与准平稳态噪声的分离。实验结果表明:噪声分离算法能有效估计出电晕噪声、本体噪声以及准平稳态噪声,噪声声压级以及A计权声压级估计误差1 d B;不同区域的噪声组成差别较大,靠近电抗区区域电晕噪声、本体噪声、准平稳态噪声是变电站噪声的主要来源,而在变电器附近主要为本体噪声与准平稳态噪声,电晕噪声衰减较大。     

基于自适应RBF神经网络的变压器噪声有源控制算法

针对现有变压器噪声有源控制算法存在的不足,提出了一种用于抑制噪声的新算法。该算法融合了自适应算法、粒子群算法、改进梯度下降算法及RBF神经网络算法。首先利用自适应算法确定降噪系统控制器中RBF神经网络隐含层节点个数和相应的参数;然后,根据切换策略自适应地选择粒子群算法或者改进梯度下降算法,用来优化节点数目和参数;最后,将优化得到的隐含层结构和参数反馈至系统控制器中,使系统的次级声源更好地抵消源声源。通过将所提的改进RBF神经网络法与未改进的RBF神经网络法和BP神经网络法进行比较,表明该算法可有效地提高降噪系统的自适应能力和抗干扰能力,且能够将噪声控制在较低的范围内,获得较理想的降噪效果。     

城市室内变电站噪声治理

对南京供电公司洪武变电站噪声超标进行了分析，探讨了其噪声超标的主要原因，通过隔声降噪、强制通风的技术措施来降低变电站的厂界噪声。结果表明，隔声降噪、强制通风的技术可有效地降低变电站的厂界噪声，为室内变电站的噪声治理提供了经验。     

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。     

城区220kV输配电工程降噪方案的研究及应用

越来越多220kV及以上电压等级变电站建于城区,噪声扰民问题也日益引起关注。以成都电网220kV金牛变电站为例,分析了架空电力线路噪声预估方法及主要降噪措施,提出了合理降低已投运220kV变电站噪声的具体方案并付诸实践。通过实测证明降噪方案合理可行,可在已建及新建输配电工程中推广。     

一种新的基于陷波器的变电站噪声控制法

针对变电站噪声传统控制方法的缺陷,提出一种将人工神经网络与陷波器相结合用于控制变电站噪声的新方法.首先对自适应有源控制的对象变电站噪声进行理论分析;之后分析了2种传统的自适应有源噪声控制方法,即基于陷波器的有源控制法和基于人工神经网络的有源控制法.考虑到这2种方法的优缺点,利用人工神经网络算法代替陷波器中的最小均方（LMS）算法.最后,分别用这3种方法对变电站实测噪声信号进行处理,结果表明所提的方法不仅具有更好的稳定性,而且对变电站噪声有更好的抑制效果.     

特高压直流电晕电流数据的降噪方法研究

特高压直流输电线路电晕特性的研究对于降低电晕效应、运行损耗和环境影响等都具有十分重要的意义.在国家电网公司特高压直流试验基地,利用特高压直流试验线段和户外大电晕笼,对宽频域电晕电流测量系统获得的正极电晕电流数据进行处理研究.由于该系统为户外作业,空间辐射、机械振动、线路传输等因素都将带来噪声,使得采集到的数据中噪声含量非常丰富,有用的电晕电流信号与噪声同时并存,所以研究电晕特性时首先要对电晕电流数据进行降噪处理.以小波阈值降噪方法为核心,结合快速傅里叶变换及多频陷波滤波技术对电晕电流数据进行降噪处理.仿真实验结果表明,提出的降噪算法效果明显,可实现强噪声背景下电晕电流信号的有效提取,能够为特高压直流电晕特性的深入研究打下很好的基础.     

用于变电站噪声有源控制的一种算法研究

随着城市中心变电站数量增多以及人们对居住环境要求的提升,噪声扰民以及居民投诉越来越多。首先研究变电站内变压器噪声的特点,发现变电站噪声能量较大的频率分量主要为500Hz以下的低频噪声,且为100Hz整倍数的频率,这些特征频率信号在一段时间内比较稳定,不会发生突变。针对传统变电站噪声无源控制方法的不足,本文结合自适应有源噪声控制技术,提出了一种改进的变步长LMS自适应滤波算法。通过仿真验证了改进算法的性能,并对实测数据进行处理,结果表明算法可以使变电站降噪达到满意的效果。本文重点是变电站噪声和改进变步长LMS自适应滤波算法研究。     

电动机噪声理论和控制技术的进展

首先对电动机噪声理论及控制技术国内外的研究概况作了简要的回顾 ,介绍了这方面新的研究成果 ,然后介绍新的二维电磁噪声理论 ,这是对传统的电磁噪声理论的重要发展。最后针对我国电动机 (基本系列 )在噪声方面存在的突出问题 ,提出了解决问题的途径。     

一种改进的去除数字图像脉冲噪声方法

提出了一种新的高效的数字图像脉冲噪声检测和去噪方法.该方法主要由2部分组成:噪声的检测和噪声的去除.检测阶段主要的任务是将图像信号点和噪声点区分开来,噪声去除阶段的主要任务是对检测到的噪声进行滤波处理.用一种改进的中值滤波器和均值滤波器来去除检测到的噪声点.实验结果表明该方法与其他方法相比,在噪声去除和图像细节保护方面...     

基于电流取样调制的电阻低频噪声测试方法

针对现有电阻低频噪声测试技术的不足,提出了基于直流偏置和电流取样调制的噪声测试新方法。采用跨阻前置放大器对被测电阻噪声电流取样,采用交叉开关对取样的噪声电流进行调制。前置放大器的低频噪声电流和噪声电压不会受到调制,被测电阻低频噪声被调制到较高频率处。采用高通滤波有效抑制放大电路的低频噪声,以便提高放大电路的增益。采用同步相敏检测和低通滤波,进一步抑制放大电路的低频噪声,从而准确地检测被测电阻低频噪声。理论和实验结果表明:所提出的方法能够获得较高的电阻低频噪声测试分辨率,并准确地反映直流偏置下的电阻噪声特性。     

电动机噪声的分析及抑制

0 引言 异步电动机的噪声可分为通风噪声、机械噪声、电磁噪声三类。只有找出产生噪声的原因才能有效地抑制噪声。     

基于各向异性扩散的图像降噪算法综述

系统介绍了基于各向异性扩散的图像降噪技术的发展.将各向界性扩散模型分为针对普通噪声和斑点噪声降噪两大类,阐述了在其发展过程中出现的较典型模型的原理、方法和特点.通过试验全面比较了这些模型在降噪、边缘定位、结构保持方面的优劣,分析了该领域亟待解决的关键问题和发展趋势.     

空调机组噪声的实验研究

本文简明扼要的对多空调机组压缩机和冷媒流动噪声进行简单的的阐述，并从频谱上进行了分类分析，提出了实验解决方法。     

空调机组噪声的实验研究

本文简明扼要的对多空调机组压缩机和冷媒流动噪声进行简单的的阐述,并从频谱上进行了分类分析,提出了实验解决方法。     

主汽管噪声原因分析及处理对策

通过对噪声产生机理的分析,确定了主汽管噪声的生成原因,介绍了几种降噪措施及其效果,对电厂管道设计和阀门选型具有借鉴意义。     

特高压换流站噪声控制设计研究

针对特高压(high voltage direct current,HVDC)换流站进行合理的噪声控制设计,结合相关工程经验,总结特高压换流站噪声控制设计流程,以±1100 kV古泉换流站为工程背景,通过SoundPLAN软件进行噪声计算,并结合厂界噪声实测数据,进行对比分析.结果表明:采用SoundPLAN软件进行噪...