广义S变换在金属氧化物避雷器 在线监测中的应用研究

针对金属氧化物避雷器泄漏电流信号易受噪声干扰、传统去噪方法去噪效果不理想的现状,利用广义S变换在分析非平稳信号领域的独特优势,将广义S变换应用到避雷器的泄漏电流去噪中,结合谱熵的相关理论,在广义S变换高质量的时频分布上设计了一种新型时频滤波器。采用波形相似系数、均方根误差、信噪比和波形特征作为去噪效果评价标准,通过与其它去噪方法在仿真信号和现场实测信号的去噪结果对比分析,验证了本文所提方法在金属氧化物避雷器泄漏电流信号去噪中的优越性和稳定性,可为金属氧化物避雷器运行状况评估提供有效的借鉴和技术支持。     

金属氧化物避雷器泄漏电流新型去噪方法研究

金属氧化物避雷器泄漏电流是对其进行在线监测及状态评估的一种重要方法,但泄漏电流信号易受到外界噪声的干扰。针对传统去噪方法在金属氧化物避雷器泄漏电流去噪中效果不佳的现状,利用广义S变换在去除非平稳信号高频干扰噪声方面的独特优势和TT变换在去除低频干扰噪声方面的独特优势,提出了一种将广义S变换和TT变换相融合的二维时频去噪方法,将该方法应用到金属氧化物避雷器泄漏电流信号的去噪中,采用信噪比、均方根误差、波形相似系数及波形特征来评估去噪效果,在泄漏电流仿真信号及现场实测信号的去噪对比试验中验证了本文方法的有效性和优越性。     

基于EEMD阈值的绝缘子泄漏电流去噪的研究

绝缘子泄漏电流信号的采集受很多噪声信号的干扰,直接使用将影响准确地提取其特征量,本文对基于EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)阈值的绝缘子泄露电流去噪方法进行研究,借鉴小波去噪的4种阈值方法对泄漏电流信号进行去噪,分别是自适应阈值、固定阈值、启发式阈值和极大极小阈值,对EEMD阈值的去噪方法进行研究,通过对去噪前后信号的波形、有效值和谐波幅值比这3个特征量进行分析比较,综合比较仿真和实测信号去噪前后的效果,得出固定阈值是EEMD去噪方法的最佳阈值。     

基于广义解调时频分析的调频信号去噪方法

将广义解调的时频分析方法应用于调频信号的噪声消除。广义解调时频分析方法首先对时频分布是曲线的信号进行广义解调,然后采用最大重叠离散小波包变换（Maximal overlap discrete wavelet packet transform,简称MODWPT）对广义解调后的信号进行分解,从而可以实现信噪分离。采用广义解调时频分析方法对含有白噪声的调频信号进行了分析,同时与小波包分解方法进行了对比,结果表明该方法能有效地应用于调频信号的去噪,提高了信噪比。     

基于小波变换与EEMD的绝缘子泄漏 电流去噪方法研究

采用总体经验模态分解和小波阀值去噪相结合的方法对泄漏电流进行去噪处理。对泄漏电流信号首先进行总体经验模态分解,再对高频IMF分量按照4种阀值小波去噪方法(固定阀值法、启发式阈值法、自适应阈值法和极大极小阀值法)进行去噪,最后进行重构。以泄漏电流的3个特征量(有效值、3次谐波与基次谐波之比、波形)对去噪效果进行分析,综合比较得到采用总体经验模态分解与启发式阈值小波相结合的去噪方法的去噪效果最佳,采用该方法对实际污秽绝缘子泄漏电流进行去噪处理,去噪效果良好。     

融合小波和形态学的避雷器在线监测方法研究

泄漏电流是对避雷器进行在线监测及运行状态评估的重要方法,但泄漏电流信号易受外界噪声干扰,而传统去噪方法存在去噪效果不理想的问题。本文提出了一种融合小波阈值去噪和形态学去噪的新型自适应去噪方法,该方法利用了小波阈值法在去除低幅值噪声和形态学法在去除高幅值噪声上的不同独特优势,并采用最速下降法对小波法的阈值和形态学法的权系数进行自适应优化确定。通过避雷器泄漏电流仿真信号和现场实测信号的去噪对比试验,结果表明:本文小波和形态学相融合的去噪方法具有很好的优越性和稳定性,可为避雷器泄漏电流信号处理及其在线监测提供有效的技术参考和指导。     

基于广义S变换的不同类型泥石流声波试验研究

开展稀性、过渡性、黏性泥石流等3类泥石流声波模型试验后,通过引入窗函数参数,提出一种广义S变换,分析不同类型泥石流声波信号的时频特征,针对传统傅立叶变换的不足,运用小波包变换方法,提取声波信号的频带能量分布特征。研究表明:①相比较传统的时频分析手段,广义S变换具有优良的时频聚焦性和分辨率;②随着泥石流重度的增加,泥石流峰值频率向低频移动;③经小波包变换可将信号分解为8个频段(0～6.25,6.25～12.5,12.5～18.75,18.75～25,25～31.25,31.25～37.5,37.5～43.75,43.75～50 Hz),稀性泥石流主要分布在S6-8,过渡性和黏性泥石流能量集中于S2-4内;④基于声波信号频率区间和频带能量可综合识别不同类型泥石流。     

基于多尺度广义S变换和深度残差网络的雷击跳闸故障类型识别方法

为提高雷击跳闸类型判断的效率和智能化水平,提出一种基于多尺度广义S变换和深度残差网络的雷击跳闸故障识别方法.首先采用广义S变换对雷击跳闸暂态信号进行时频变换,通过改变广义S变换中的调节因子A获得多尺度时频分布图像,然后将变换得到的多尺度时频分布特征图作为特征图像输入到深度残差网络中,进行特征提取和识别模型建立,最终识别出雷击跳闸故障类型.以124个输电线路实测雷击跳闸暂态电压信号样本作为训练集和测试集输入到识别模型中,并与其他方法进行对比,验证提出方法的有效性.结果 表明,采用多尺度广义S变换和深度残差网络构成的雷击跳闸故障识别模型识别反击跳闸和绕击跳闸的准确率分别为96.67％和95.94％.     

污秽分布对陶瓷XP-70与玻璃LXP-70绝缘子放电影响的实验研究

基于绝缘子污秽分布的非连续特征,开展了非连续污秽分布对陶瓷XP-70与玻璃LXP-70绝缘子交/直流放电影响的实验研究。首先,基于紫外脉冲原理搭建了污秽绝缘子放电紫外脉冲检测系统。在此基础上,研究了非连续污秽分布对绝缘子交/直流放电紫外脉冲与泄漏电流的影响特性。试验结果表明:非连续污秽分布下陶瓷绝缘子交流放电紫外脉冲数高于全污秽绝缘子放电紫外脉冲数。全污秽陶瓷绝缘子直流放电紫外脉冲数明显高于其它污秽分布下绝缘子放电紫外脉冲数。玻璃绝缘子不同污秽分布下交/直流放电紫外脉冲数在不同电压等级下表现出较大差异。一般情况下,全污秽绝缘子泄漏电流高于非连续污秽分布绝缘子泄漏电流,洁净绝缘子泄漏电流小于污秽绝缘子泄漏电流,不同干带污秽绝缘子泄漏电流表现出差异化。绝缘子污秽非连续分布对泄漏电流表征污秽程度产生偏差,在实际中,可结合绝缘子放电紫外脉冲与泄漏电流检测综合评估绝缘子污秽程度。     

基于远程耦合法的绝缘子泄漏电流监测及局部放电识别

电缆终端绝缘子的实时状态监测可以有效保证电力电缆线路的安全运行。为了解决绝缘子泄漏电流监测和放电识别的问题,首先提出了一种通过远程耦合磁场来监测绝缘子泄漏电流的方法。基于此方法,在实验室中测试典型临近干扰对绝缘子泄漏电流监测的影响,并讨论了检测系统的鲁棒性。继而开展了盐雾、清洁雾下不同伞形材质绝缘子的泄漏电流测试试验。根据试验结果,提出了基于泄漏电流峰度值的绝缘子局部放电识别方法。最后,研究结果表明,基于该远程耦合法测得的泄漏电流分布峰度值可用于识别闪络之前的染污绝缘子放电状态,同时峰度值不受传感器附近电晕放电和工频电流的影响。进而可为电力电缆线路运行状态监测及故障识别提供参考。     

综合消噪算法在金属氧化物避雷器在线监测中的应用

金属氧化物避雷器(MOA)泄漏电流可作为判断其老化的依据。针对实际测量的MOA泄漏电流中存在干扰信号将原始泄漏电流信号覆盖问题,提出卡尔曼滤波和离散平稳小波组合的综合消噪算法。首先使用离散平稳小波将泄漏电流信号分解为细节信号和逼近信号,其次对逼近信号和细节信号滤波进行卡尔曼滤波,最后将滤波后的逼近信号和部分细节信号进行重构,得到消噪后的泄漏电流信号,并首次提出适应于MOA老化的泄漏电流模型对该算法进行仿真验证。研究表明,该综合消噪算法消噪效果明显优于单独使用卡尔曼滤波和离散平稳小波,经过消噪后的泄漏电流波形信噪比明显提升,可从波形上对MOA是否老化进行判断,为MOA在线监测提供依据。     

应用独立分量分析管道两点泄漏定位

针对管道多点泄漏定位干扰因素多的问题,提出一种基于独立分量分析技术,融合小波消噪与时频分析的有用源信号提取方法。在管道检测粗定位混合信号进行小波消噪处理的基础上,利用Fast ICA算法最大化投影矩阵的非高斯性最大化组件的统计独立性,分析小波变换极大值与信号奇异点的关系,对观测信号进行白化处理与时域分析,同时通过小波时频分析确定泄漏源的主要导波模态形式,进而计算得出泄漏源的位置。通过实验证明,该方法能够有效对管道两点小泄漏进行定位,并获得了较高的定位精度。     

模态相关法在MOA泄漏电流去噪中的应用

针对MOA泄漏电流幅值小,易受噪声干扰的问题。基于模态相关法基本原理,以求取相关系数第一极小值点为目标,首先使用检验模态分解法(empirical mode decomposition,EMD)对采集的含噪声泄漏电流信号进行固有模态函数(intrinsic mode functions,IMF)分解,求取各层IMF分量与原始信号之间的相关系数,得到第一极小值点,进而得到信号与噪声主导的IMF分量的分界点。最后通过重构有用信号的模态函数实现对MOA泄漏电流的去噪。计算发现:当泄漏电流信号信噪比分别为-1.1 d B、-3.2 d B、-5.1 d B和-6.7 d B时,使用模态相关法去噪后可将信号信噪比提高26.08 d B、24.17 d B、24.42 d B和23.80 d B;使用小波阈值去噪则可以分别提高21.06 d B、18.20 d B、17.48 d B和15.71 d B。两种算法的去噪效果明显。与小波阈值去噪法相比,模态相关法有较好的自适应能力,灵活度更高。对于准确监测MOA泄漏电流,及时发现MOA老化情况有指导意义。     

岩石SHPB试验信号的小波包去噪

根据岩石霍布金逊压杆（SHPB）试验测试信号的高噪声与瞬态非平稳特点，利用小波包分析技术对其进行消噪处理。所得结果与传统方法所得结果比较发现：通常经过应变仪滤波和数据邻值平均法所得的测试结果是不准确的。用能够进行时频多尺度分辨的小波包变换方法进行信号的去噪处理。在揭示信号本身的时频信息的同时，能尽可能不失真地在强噪环境下重现有效信号，将这种方法用于岩石SHPB测试信号的去噪处理，能够得到可靠的结果。     

一起500kV线路玻璃绝缘子集中破碎原因分析

针对一起500 kV线路玻璃绝缘子集中破碎8片现象,进行了污秽度测量、成份分析、泄漏电流测量以及火花放电观察。结合运行环境和天气,认为玻璃绝缘子在污秽中成份金属离子和金属氧化物含量比较高,导致绝缘子串上产生长期工频泄漏电流和火花放电。长期工频泄漏电流和火花放电产生的电应力使得玻璃件损伤和钢化层破坏;污秽分布不均以及下雨天气,导致泄漏电流和火花放电集中在污秽严重一侧,玻璃件产生温差,从而产生热应力;在电应力和热应力的共同作用下,最终导致了本次集中破碎。     

直流线路绝缘子在污秽情况下的工作

<正> 列出了各种不同型式的线路绝缘子在直流污秽情况下的试验结果。大部分试验是在人工雾室中进行的,但是还在自然润湿试验台上进行了比较试验。研究了各种不同参数对绝缘子在直流下工作的影响:电压的极性,污秽等值密度,绝缘子串长度,沿绝缘子和沿绝缘子串长度的污秽分布不均匀性,所采用污秽种类,绝缘子的形状。所进行的泄漏电流测量表明,泄漏电流随污秽程度增高和绝缘子直径的增大而增大。还得出,当污秽值非常高时(等值盐密度为0.5mg/cm~2),泄漏电流不会超过500mA。所获得的结果在直流     

基于随机森林算法的陶瓷绝缘子新型泄漏电流预测模型研究

输配电线路中安装的绝缘子的污秽性能对维持电力系统的可靠性、安全性和经济性起着至关重要的作用.在不同的绝缘子监测技术中,泄漏电流是最有意义的污染性能指标之一,因为它可以衡量绝缘子串与闪络的距离.基于此,充分考虑系统中绝缘子的安装位置环境和天气状况等信息,提出了一种新型预测绝缘子串泄漏电流的方法.该方法采用了一种新型累积污...     

岩石高边坡安全监测数据的小波变换去噪处理

 把小波变换模极大值去噪法和小波变换阀值去噪法应用于noissin模拟噪声信号和某水电站岩石高边坡安全监测资料,根据信号和噪声在小波变换各尺度上的不同传播特性,剔除由噪声产生的模极大值点,保留信号所对应的模极大值点,利用剩余模极大值点重构小波系数,恢复原有监测信号。并通过信噪比、去噪信号能量比、去噪信号与原信号标准差三个性能指标,比较二者的去噪性能。实例应用表明,小波变换模极大值去噪法能够更有效地去除噪音突变信号,保留原始有用信号的突变点,重构信号能够更光滑地重现原始信号,比小波变换阀值去噪法性能更佳,具有更好的实际应用价值。     

亲水和憎水支柱绝缘子淋雨时的交流特性

借助对放电过程的电场分布测量，阻性和容性泄漏电流测量及紫外线摄影对亲水和憎水支柱绝缘子在四种不同淋雨条件下的交流特性进行了研究，其结果彼此相符并且表明在正常运行电压下沿亲水绝缘子是阻性电场分布，在表面憎水时电场测量变得恶化，泄漏电流测量很难与电场分布相关，而电场测量与紫外线摄影是决定绝缘子状态的有效手段。     

基于随机森林模型的瓷绝缘子污秽等级判定研究

瓷绝缘子经常面临因表面污秽沉积而引起的闪络问题,给电力系统的安全稳定运行造成了严重的影响。表面泄漏电流法是对瓷绝缘子进行在线监测及污秽等级判定的重要方法,而判定的难点在于泄漏电流的环境因素、电气特征与表面污秽程度存在着非常复杂的非线性关系。在实验室模拟试验信号和现场运行实测信号的基础上,通过时域法和离散小波时频法分析获得了与绝缘子污秽度相关的重要电气特征量,建立了基于随机森林算法的瓷绝缘子污秽等级判定模型,验证实验结果表明该模型能有效识别绝缘子的污秽等级,且性能稳定可靠,可为瓷绝缘子的污秽监测及污闪的预防提供有效借鉴和参考。