基于小波变换的电力变压器局部放电在线监测方法

常规的放电信号在线监测方法以局部放电信号识别为主,并未对产生的信号噪声进行处理,导致监测过程中的信号能量增加,因此设计了基于小波变换的电力变压器局部放电在线监测方法。该方法提取电力变压器在线监测的局部放电信号特征,充分识别局部放电信号;利用小波变换技术,去除电力变压器局部放电信号噪声,使局部放电信号更加清晰,避免了信号失真的情况;构建局部放电在线监测平台,实时监测局部放电信号的变化情况,从而实现局部放电的有效监测。采用对比实验的方式,验证了该监测方法的信号能量更低、在线监测效果更佳,能应用于实际生活中。     

变压器局部放电检测中的小波包去噪算法

分析了变压器局部放电在线检测中局部放电及干扰信号特征 ,根据小波包变换良好的时频局部化特性 ,引入信号子空间范数描述局部放电信号在时频空间中的分布 ,提出了局部放电信号在线检测的小波包变换新算法。理论分析与实验结果表明 ,该算法能有效抑制周期性载波干扰和白噪声 ,提取局放信号特征     

基于变分模态分解和小波分析的变压器局部放电去噪研究*

为有效去除变压器局部放电信号中大量的电磁干扰,针对现有经验模态分解存在模态混叠等问题,提出将一种新的信号分解算法——变分模态分解结合小波运用在变压器局部放电信号中来抑制窄带周期干扰和白噪声。首先利用变分模态分解将含噪信号分解成若干个以某中心频率波动的模态,在分解过程中自动滤去白噪声;然后提取含局部放电信息的模态进行重构;最后通过小波去除残余窄带周期干扰,进而实现干扰抑制。仿真和实测信号分析结果表明,该方法能很好地抑制两类干扰,保留局部放电信号特征,验证了采用变分模态分解结合小波去除噪声的有效性,为局部放电信号去噪提供了一种新的方法。     

基于模极大值小波域的局部放电信号重构算法

局部放电信号是奇异信号，利用模极大值原理，可以对局部放电信号去噪，然而，对于单个的局部放电脉冲信号，如何由保留下来的少数模极大值点重构局部放电信号是一个重要课题。为此，该文提出一种基于模极大值小波域的局部放电信号重构算法，该算法先根据模极大值小波域的定义求出局部放电信号的模极大值小波域，从而得到局部放电信号的小波系数，然后逆变换得到局部放电信号，实例分析表明，该算法程序简单，易实现，速度快，能满足局部放电在线监测的需要。     

基于LSTM算法的电力电缆局部放电检测方法

传统的局部放电检测方法在分析过程中忽略了噪声信号的影响,导致放电检测结果的准确性偏低.为此, 提出基于LSTM 算法的电力电缆局部放电检测方法.首先,提取电缆放电信号特征,由于线路运行信号和干扰信号 众多,因此通过分析其特征,得到典型的局部放电信号特征向量.然后,去除特征信号中噪声量的干扰,更准确地接 收电力电缆中的放电信号.最后,基于LSTM 算法检测与处理放电信号,对局部放电信号探测的速率进行控制,从 而提高局部放电信号探测的准确率.实验表明:使用此方法检测电缆局部放电所得的电压与实验所设定的电压较一 致,最大误差为0.9kV;2种传统方法相较于此方法的误差分别超出4.1kV、5.3kV.     

电力变压器局放信号抗干扰与模式识别

在局部放电信号抗干扰方面,考察了几种较新的阈值除噪方法,提出了将二进小波变换分别与单抽头最小均方LMS(Lease Mear Square)算法滤波器和基于Birge-Massart策略的小波去噪相结合的变压器局部放电信号抗干扰方法.同时针对局部放电信号的模式识别问题,首先分别根据模糊概率理论和波形匹配理论,针对时域单个特高频UHF(Ultra High Frequency)脉冲信号,提出了2种电力变压器特高频局部放电信号的模式识别方法.基于时域单个UHF脉冲信号的信息,提出了用于神经网络输入的8个特征量,分别利用BP网络、Elman回归神经网络和PNN概率神经网络对4种典型的变压器局部放电信号进行了模式识别的尝试,取得了较好的识别效果.     

数学形态学在变压器局部放电中的应用研究

针对变压器局部放电在线检测中的窄带干扰,设计了非线性数学形态学滤波器,选取适当的结构元素,建立仿真模型,滤除干扰。仿真数据的处理结果表明,该方法可在滤除干扰的同时保留局部放电信号特征,较好地解决了局部放电信号中窄带干扰滤除的难题,在局部放电信号的在线检测中有良好的应用前景。     

电力变压器绝缘局部放电的声发射频谱

本文针对电力变压器绝缘局部放电的几种典型形式进行了实验室模拟,用微机测量系统采集了六种模型局部放电的声、电信号,得出了声发射频谱、声、电信号时延关系,以及在较厚的绝缘纸内发生放电时声信号的衰减规律和频谱的变化。用声发射法在线监测变压器的局部放电时,变压器铁心的磁噪声是稳定而严重的干扰信号、本文分析了磁噪声信号的时域及频域特征。基于变压器绝缘局部放电模型的声频谱和磁噪声的频谱,本文给出了用声发射法检测电力变压器绝缘局部放电的频带范围,并论述了根椐不同的放电声频谱判断故障类型的可能性。     

基于传感器阈值法的局部放电信号自消噪

为抑制噪声干扰准确提取局放信号,针对局部放电脉冲的时域特征,运用电流、电容耦合以及电磁波传感器同时获取局部放电信号,将不同传感器采集的信号在时域上相乘,从而确定放电脉冲的起始和终止时间,再利用这两个阈值构建出一个时域屏蔽滤波器;运用该滤波器对含有背景噪声的原局部放电信号自行消噪,进而从噪声中提取出放电信号,提高信噪比。采用实际局部放电脉冲信号加人工模拟噪声信号对该消噪方法定量验证的结果表明,该屏蔽滤波器结构简单,容易实现在线处理,具有良好的消噪效果和应用前景。     

应用FPGA和小波变换提取局部放电信号

小波变换是抑制局部放电中强干扰信号的有效工具,然而其巨大的计算量制约了它在局部放电在线监测中的现场应用。FPGA(Fielded Programmable Gate Array)器件兼具并行、串行的工作方式,有较高的并行计算能力,在现场数字信号处理领域具有较高的实时性。在分析了局部放电信号和白噪声的特点后,提出折衷小波包硬阈值变换算法。根据该算法,以DSP Builder为平台,模块化地设计出基于FPGA的流水线结构。从模拟现场信号中提取局部放电信号的实验结果表明系统可行。实际局部放电现场信号的处理结果表明,系统能较好的提取局部放电信号,同时满足了的实时性要求,在变压器的局部放电信号在线检测等领域具有一定的工程应用价值。