基于改进 SVD_EMD 的绝缘子泄漏电流去噪方法

泄漏电流是表征气体绝缘输电线路(GIL)内部绝缘子性能优劣的重要指标,在实际工程中泄漏电流信号的采集常受窄带信号与白噪声信号的干扰,进而影响对于绝缘子性能的准确评估,常用泄漏电流去噪方法多依赖于经验参数与人工设定。针对以上问题,提出利用奇异值曲率谱对奇异值变换(singular value decomposition,SVD)进行改进,去除窄带信号干扰;然后引入正负白噪声组,利用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)对含有白噪声信号的泄漏电流信号进行分解,在分解过程中对模态分量进行去噪处理,保留最终模态分量即为无噪泄漏电流信号。信号仿真与现场实测结果均表明所提方法可以有效实现GIL绝缘子泄漏电流去噪。     

小波变换在绝缘子泄漏电流检测中的应用

为了掌握运行中绝缘子的污秽程度,介绍了一种基于小波变换的绝缘子泄漏电流检测方法。通过正交小波分解含有噪声的泄漏电流信号,利用噪声信号主要表现的高频特性,对分解后的高频系数进行阈值量化处理,并重构处理后的泄漏电流信号以消除噪声。对在此基础上设计的基于DSP的绝缘子在线监测系统仿真和实验的结果表明,采用这种算法可提高对绝缘子污秽程度的预测效果。     

基于数学形态学的绝缘子在线监测

为提高染污绝缘子污秽程度预测的准确性,引入了数学形态学对绝缘子泄漏电流信号进行降噪处理。通过选用不同形状的形态学结构元素进行仿真实验,确定了半圆形和线形结构元素更适宜于对绝缘子泄漏电流信号进行噪声抑制。构建了广义多结构元素串行复合形态滤波器。用该滤波器对模拟泄漏电流信号和人工污秽实验室中的泄漏电流信号进行滤波处理。结果表明:该滤波器可滤除多种噪声干扰,在实际工程中易实现。应用该理论设计的基于MSP430单片机的绝缘子泄漏电流在线监测系统,可进一步提高对绝缘子污秽程度的预测效果。     

一种高压绝缘子泄漏电流检测技术

介绍了一种利用电脑的声卡对高压绝缘子的泄漏电流进行采集的经济有效的新技术,并通过小波分析技术对所获得的信号进行消噪处理.与传统的信号分析方法相比,小波分析技术不仅能从噪声中准确提取待测泄漏电流信号,同时又可真实复现泄漏电流信号中的劣化特征,这对设备的早期故障诊断具有重要意义.显著提高了测量的准确度,增强了设备故障诊断的准确性.     

染污绝缘子安全区泄漏电流检测中去除信号干扰方法

针对染污绝缘子安全区泄漏电流信号包含大量噪声干扰、很难准确提取其有效特征量的问题,利用4种小波阈值去噪方法对不同信噪比的实测安全区泄漏电流信号进行去噪,提取去噪前后的泄漏电流波形、有效值以及3次谐波与基波幅值比这3个特征量,对比分析了其去噪效果,优选出最适合安全区泄漏电流特征量提取的小波去噪方法。通过分析得出在信噪比大于1.0时,对于安全区泄漏电流波形和有效值,自适应阈值是最佳的去噪方法;对于3次谐波与基波的幅值比,4种阈值去噪法获得的比值对真实比值的逼近效果基本一样。综合比较实测信号提取的各个特征量去噪前后的效果可知,自适应阈值法是提取安全区泄漏电流特征量的最佳去噪方法。     

基于改进固有时间尺度分解法的绝缘子泄漏电流去噪研究

绝缘子泄漏电流中的噪声严重影响对泄漏电流的分析。给出了适用于泄漏电流去噪的改进固有时间尺度分解(ITD)方法。通过引入距离尺度,解决了ITD方法中的旋转混叠问题,避免了各个固有旋转分量(PRC)之间的频率交叉现象;通过引入两端延拓,解决了ITD方法中的端点效应问题。提出了采用改进ITD对安全区泄漏电流去噪时分解次数的计算公式,解决了分解时的盲目性;在借鉴小波阈值合理性的基础上,结合改进ITD方法的特殊性,给出了去噪时的阈值和去噪过程。采用所提方法对高压试验中采集到的绝缘子泄漏电流进行了去噪。结果表明,所提方法既平滑了泄漏电流信号,又有效保留了特征成分,效果优于未改进ITD方法的去噪结果。     

数学形态学在绝缘子泄漏电流在线监测中的应用

为了提高染污绝缘子污秽程度预测的准确性,分析了常用的几种泄漏电流去噪方法所存在的缺陷,引入了数学形态学算法,对绝缘子运行过程中安全区和预报区的泄漏电流进行了降噪处理,确定了相应的形态学结构元素,构造了新型广义多结构元素串行复合形态滤波器。实验表明：该滤波器较好地改善了泄漏电流信号的波形,易于在实际工程中实现,可进一步提高对绝缘子污秽程度预测的准确性。     

基于高压侧测量的输电线绝缘子泄漏电流在线监测系统

设计了一种基于MSP430高压侧绝缘子泄漏电流在线监测系统,采用一段时间内泄漏电流的峰值最大值、峰值平均值和脉冲数等参数作为污秽程度划分的依据,详细介绍了基于反馈补偿型泄漏电流传感器的设计,实现电流传感器的高线性化,提出用电流互感器直接从高压负载电流中获取系统供电能量的思想,分析了干扰噪声对泄漏电流信号峰值提取的影响,在软件设计中,引入了小波变换算法对信号进行降噪处理的方法。实验测试表明,通过对实时监测记录的历史数据进行综合分析和统计,能够对绝缘子的污秽程度做出正确的划分,并实现绝缘子污秽过度报警功能,从而减少了污闪发生的概率,提高了供电系统可靠性。     

绝缘子泄漏电流去噪研究

为了去除绝缘子泄漏电流中的噪声,提出了傅里叶变换和小波变换相结合的去噪方法。解决了采用该方法去噪时涉及的关键问题,包括周期分量的选择、母小波的选择、小波分解层数的确定、小波阈值的选择。根据对泄漏电流中各成分的频谱分析,给出了提取周期分量的阈值;根据提取泄漏电流突变值的效果,确定了最佳母小波;根据提取周期分量后剩下成分的频率分布,提出了小波分解层数的计算公式;根据绝缘子泄漏电流波形的多样性,给出了不同情况下的阈值选择。以现场绝缘子泄漏电流和高压试验数据为处理对象,采用所提的方法进行了去噪。去噪结果表明,所提方法既能平滑泄漏电流,又能有效保留特征数据,具有重要的实用价值。     

绝缘子泄漏电流去噪研究

为了去除绝缘子泄漏电流中的噪声,提出了傅里叶变换和小波变换相结合的去噪方法。解决了采用该方法去噪时涉及的关键问题,包括周期分量的选择、母小波的选择、小波分解层数的确定、小波阈值的选择。根据对泄漏电流中各成分的频谱分析,给出了提取周期分量的阈值;根据提取泄漏电流突变值的效果,确定了最佳母小波;根据提取周期分量后剩下成分的频率分布,提出了小波分解层数的计算公式;根据绝缘子泄漏电流波形的多样性,给出了不同情况下的阈值选择。以现场绝缘子泄漏电流和高压试验数据为处理对象,采用所提的方法进行了去噪。去噪结果表明,所提方法既能平滑泄漏电流,又能有效保留特征数据,具有重要的实用价值。     

采用小波变换的绝缘子泄漏电流去噪

为了去除污秽绝缘子安全区泄漏电流中的噪声,提出了采用小波变换去噪时分解层数的定量计算方法。根据小波去噪时需对细节进行阈值处理、安全区泄漏电流的能量主要集中在低频周期成分上的结论,提出了确定小波变换去除安全区泄漏电流噪声时最佳分解层数的判据;并以此判据为基础,提出并证明了计算小波分解层数的公式。对在高压试验中和现场采集到的绝缘子泄漏电流进行了小波去噪研究,结果表明:在相同母小波和阈值前提下,采用所提公式获得的分解层数去噪时的效果优于采用其他分解层数时的效果。从而得出结论:所提公式计算出的值为最佳分解层数,按此值去噪时效果最好。     

基于数学形态学的金属氧化物避雷器泄漏电流在线检测方法

提出一种应用数学形态学的方法对现场信号进行消噪处理,对消噪后的信号,利用信号的相关分析推算出阻性基波泄漏电流。有效提高了金属氧化物避雷器泄漏电流的测试准确度,确保设备故障诊断的有效性和可靠性,仿真表明:与传统方法相比,数学形态学方法不仅能从噪声中准确提取待测泄漏电流信号,同时又可真实复现泄漏电流信号中的劣化特征,对设备的早期故障诊断具有重要意义。     

绝缘子泄漏电流的自适应SPIHT数据压缩

任何一串绝缘子故障都可能诱发电网事故,因此绝缘子的在线监测十分重要。为了发现绝缘子放电等异常,泄漏电流的采样频率须比较高,数据量大,这就要求对这些采样数据进行压缩。本文提出自适应SPIHT算法,该算法可以根据小波系数集合的显著性自适应地进行集合划分,有效地减少了原始SPIHT算法判断集合中系数是否全部为0的次数,尤其适合压缩泄漏电流这类高噪声信号。针对泄漏电流周期冗余和高噪声的特点,本文利用自适应SPIHT和DPCM分别对泄漏电流的小波细节分量和近似分量进行编码。如果再应用上下文自适应二进制算术编码,那么编码性能还可以进一步提高。对绝缘子泄漏电流的实测数据检验了算法的压缩性能,和SPIHT算法相比,压缩性能显著提高。该算法同已有的用于电力系统数据压缩的二维算法相比,允许采完一个工频周期的数据后就进行压缩,更适用于实时或在线的场合。     

污秽绝缘子泄漏电流测量系统的设计及应用

设计了一套基于虚拟仪器技术的污秽绝缘子泄漏电流数据采集系统,利用可靠的电压和泄漏电流信号提取系统,保证了提取信号的准确性。采用了双缓冲数据采集模式,实现了对信号的高速、连续、实时采集。系统还具有信号显示、分析和处理等功能,在实验室,通过对实际绝缘子的泄漏电流进行采集,验证了系统设计的正确性和可靠性。     

小波消噪在10kV金属氧化物避雷器在线检测中的应用

针对金属氧化物避雷器(MOA)泄漏电流检测信号包含噪声的问题,提出了一种将新阈值法和平移不变小波相结合的消噪方法。该方法对含噪的金属氧化物避雷器在线检测信号进行小波分解,对分解后不同尺度下的小波信号进行平移,并同时按新阈值法进行处理,最后重构信号。将所提出的小波消噪方法用于10 kV金属氧化物避雷器的在线监测,提取去噪前后的泄漏电流检测信号波形进行分析对比。结果表明,该方法的消噪效果显著,消噪能力远优于传统的软、硬阈值消噪法。经小波消噪后的泄漏电流波形变得明显清晰,很容易从波形上对正常避雷器和老化避雷器进行区分,可以作为10 kV配电网MOA在线监测的依据。     

现代功率谱估计在绝缘子污秽诊断中的应用

针对现有绝缘子在线监测系统基于泄漏电流时域特征分析的诊断和预警很难分析其表面的污秽放电状况的问题。提出了绝缘子泄漏电流信号的功率谱分析法。它采用现代功率谱估计中的AR参数模型在MATLAB中运用Burg算法估计不同污秽状况下的绝缘子泄漏电流数据,并结合泄漏电流时域特征进行了联合分析。结果表明,不同污秽状况下绝缘子泄漏电流的功率谱特性有显著区别,将现代功率谱估计与时域特征分析相结合综合分析可以更好地掌握绝缘子表面污秽放电状况并做出较准确的预警。     

输电线路绝缘子泄漏电流的句法模式识别

针对目前绝缘子在线监测系统基于泄漏电流信号分析的诊断和预警很难准确分析其表面的污秽放电状况的问题,提出了绝缘子泄漏电流信号的句法模式识别方法。该方法对泄漏电流信号进行分段线性化提取基元,然后根据给定的文法构成语言识别装置"有限自动机",并以此为判据判断泄漏电流信号是何种模式。在代号为Acqs的软件中嵌入了句法模式识别的模块,并对以下3种情况进行了实测验证:①不同湿润程度染污绝缘子的泄漏电流;②不同电压下轻度湿润染污绝缘子的泄漏电流;③极性效应。实测结果表明,利用句法模式识别方法能够获得泄漏电流信号全面的结构信息,从而可以更深入地把握绝缘子表面放电的特性,并且能对绝缘子泄漏电流的极性效应做出准确和全面的识别。     

绝缘子交流泄漏电流中周期与陡脉冲分量分离方法的研究

绝缘子泄漏电流中有时会包含很陡的脉冲分量和周期分量,它们各自含有绝缘子污秽和闪络的丰富信息,将它们有效分离将能提高绝缘子泄漏电流的利用效果。笔者提出将两种滤波方法,即中值滤波算法和53H算法用于泄漏电流周期分量与陡脉冲分量的分离。分析了现有方法存在的不足后指出文中的两种方法能有效对信号中的突变点进行识别,而陡脉冲放电信号恰恰存在明显的突变点,因此在各种情况下能有效识别出泄漏电流信号中的陡脉冲分量,从而实现对周期分量和陡脉冲分量的较好分离。对实验测量所得多种情况下泄漏电流的分离验证了文中所提方法的有效性。同时分析了两种算法中窗长度对泄漏电流分离结果的影响,表明在较大的窗长度范围内两种算法都有较好效果。     

小波模糊神经网络在绝缘子污秽在线监测中的应用

为了实现电气设备在线监测的智能化和自动化,提出了基于小波模糊神经网络的绝缘子在线监测的方法。鉴于模糊神经网络具有良好的学习性及其很强的模式识别能力以及小波对含噪泄漏电流信号有很好的去噪能力,故提出了小波理论和模糊神经网络相结合的小波模糊神经网络。在实验室模拟实验和现场实测数据的基础上,分析了环境因素对不同污秽程度绝缘子外部电气特性的影响,通过选择环境温度和湿度,泄漏电流有效值,泄漏电流峰值及泄漏电流脉冲频率等变量作为其输入变量,并将其用于对绝缘子污秽程度在线监测结果的模糊综合评定。同时也介绍了基于小波模糊神经网络的污秽评定模型的构建过程,通过部分实验数据验证了该方法的可行性。通过此方法,监控人员可以实时在线监测变电站实时绝缘状况,同时可减少电网因绝缘问题引起的故障,在保证电网安全运行方面有突出贡献。     

基于FFT和ITD的绝缘子泄漏电流去噪

采用快速傅里叶变换（FFT）实现泄漏电流中周期分量和非周期分量的分离,给出了分离2种分量时的阈值。采用改进的固有时间尺度分解（ITD）方法实现非周期分量的去噪,给出了采用ITD去噪时的阈值。引入两端延拓解决了ITD的端点效应问题,提高了采用ITD分析的准确性。以高压试验中采集到的绝缘子泄漏电流为处理对象,采用所提方法对其进行了去噪。结果表明：所提的方法既能平滑信号,又能有效保留特征数据。