变压器局部放电超高频信号的改进小波去噪

提出一种改进小波去噪算法,适用于变压器局部放电超高频检测系统的信号去噪。     

基于小波分解尺度系数能量最大原则的GIS局部放电超高频信号自适应小波去噪

抑制干扰是GIS局部放电在线监测的关键技术之一。尽管局部放电超高频检测方法能够有效避开低频干扰,但来自测量系统的白噪声仍然为准确测量局部放电带来困难。为有效抑制白噪声,提高局部放电超高频法的测量精度,本文提出一种用于GIS局部放电超高频信号的自适应小波分解去噪算法,该算法基于每层小波分解尺度系数能量最大的原则,逐层自适应选取最优的小波进行分解,并结合Donoho提出的软阈值法进行去噪。对人工绝缘缺陷产生的四种GIS超高频信号的去噪结果证明了该算法较其他小波算法能更好地去除白噪声且去噪后信号波形畸变较小,具有很好的应用前景。     

变压器局部放电监测逐层最优小波去噪算法

针对用于局部放电监测的去除白噪声算法会造成去噪脉冲信号波形畸变,脉冲幅值等波形参数产生较大误差,不利于进一步采用脉冲波形分析去除脉冲干扰的问题。为此根据局部放电信号在小波域上的分布特点,提出了各尺度信号分解和重构的最优小波选择方法,并给出了各尺度小波阈值的计算方法。仿真信号的最优小波去噪结果显示去噪信号具有波形畸变率低和幅值误差小的特点;实测信号的最优小波去噪结果证明提出的最优小波去噪算法能有效去除局部放电监测信号中的噪声,在局部放电在线监测应用中具有良好的去噪效果。     

基于双树复小波变换信号去噪算法研究

离散小波变换被广泛应用于数字信号的去噪处理中,特别是非平稳信号、瞬时时变信号等的去噪,但是有平移敏感性的缺陷。为了克服这种缺陷,文中采用双树复小波变换进行信号去噪,并使用硬阈值、软阈值等准则进行滤波处理。最后采用SNR（信噪比）和MSE（均方误差）来评估两者信号去噪效果。结果表明,双树复小波变换能够较好的保存信号的细节信息,其去噪效果优于离散小波变换。     

用于PD信号去噪的dbN序列有效复小波构造研究

根据正交小波构造的条件,采用替换实小波共轭复根的方法,构造了与dbN序列正交实小波具有相同幅频特性、不同相频特性的复小波,指出了共轭复根数与构造复小波数的关系,给出了构造有效复小波应满足的条件,即共轭复根的虚部绝对值小于0.01且与实部绝对值之比也小于0.01时,不能构造有效的复小波。同时,用构建的dbN序列复小波对4种典型仿真局部放电(PD)信号的去噪研究表明,不同类型的仿真PD信号对应有dbN序列去噪最优复小波,而且与相应的实小波去噪进行了对比,进一步证明了复小波用于PD信号去噪的优越性。     

应用复小波变换抑制GIS局部放电信号中白噪声干扰的研究

由于GIS局部放电超高频检测中不可避免的会遇到白噪声干扰，且现有抑制白噪声的方法有许多不足之处。文中根据白噪声干扰的特点，构造了Daubechie’S系列复小波，通过复小波变换的简单信息和复合信息，对染有白噪声的仿真信号和实测信号进行去噪研究。结果证明：综合运用复小波变换的简单信息与构成的复合信息，能更有效地抑制GIS局部放电超高频信号中的白噪声干扰。     

基于改进经验小波变换的局部放电荧光信号去噪

由于现场环境的复杂性,局部放电(partial discharge,PD)检测伴随着大量噪声干扰,易出现PD漏报与误报现象,影响电力设备后续运维工作。文中采用荧光光纤PD检测法,提出了基于谱峭度和改进经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT)的自适应PD荧光信号去噪算法。首先利用快速谱峭度图确定荧光信号傅里叶频谱的紧支撑区域边界,随后对含噪荧光信号进行EWT分解并获得荧光信号所在的有用信号分量,最后对有用信号分量采用小波阈值法去除残留噪声,得到去噪后的PD荧光信号。利用该方法对仿真荧光信号进行去噪分析,并将去噪结果与经验模态分解-小波变换(empirical mode decomposition-wavelet transform,EMD-WT)法和EWT法进行对比,结果表明,该方法在信噪比、均方根误差和归一化相关系数等指标方面都有所提升,证明了该方法具有良好的去噪效果。此外,实测信号的去噪结果表明,该方法的降噪率优于EMD-WT法和EWT法,具有较好的噪声抑制能力。     

基于小波变换的局部放电软阈值消噪方法研究

在阐述小波变换原理的基础上介绍了两种局部放电检测的软阈值去噪方法:即Stein无偏风险阈值法和平均阈值法,并利用MATLAB对加入白噪声的局部放电信号模型进行仿真研究。结果表明,Stein无偏风险阈值法对单指数振荡局部放电模型消噪效果好,但是对于其它3种局放模型波形失真严重,滤噪效果较差;利用平均阈值法能更好地实现从白噪声干扰中提取原信号。     

基于小波和高阶PDE的电缆局部放电去噪研究

局部放电(PD)试验是检测电力电缆绝缘性能的重要手段,由于试验现场电磁环境比较复杂,提取所得的PD信号已被噪声淹没。为得到较为真实的PD信号,提出了一种基于小波变换和高阶偏微分方程(PDE)相结合的去噪方法。利用小波变换提供较好的局部放电信号预处理和后处理平台,对低频子信号进行四阶PDE迭代去噪,同时采用效果评价指数信噪比(SNR)作为迭代终止条件。将该方法的去噪效果与传统的小波阀值去噪效果进行了比较,经过计算和仿真分析表明,文中方法能够较好的保留信号边缘与细节,比传统小波阀值去噪具有更优越的去噪性能。     

小波变换在信号去噪中应用

文中介绍了利用小波变换去除信号噪声的三种算法，并通过仿真实验对它们进行了验证。     

基于小波迹方法的局部放电信号消噪研究

在检测电力系统变压器稳定性时,通常会发现变压器放电信号存在各种各样的干扰,尤其是噪声干扰。文章提出一种基于传统小波迹方法的平稳小波迹阈值消噪方法,有效消除了信号采样中的噪音。通过重新定义小波迹字典的方法,改进了传统小波方法中的不足。对所要处理的放电信号进行循环平移,有效消除小波基的平移依赖性,提高小波变换在奇异点附近的特殊性,从而达到消除随机振荡的目的。通过与传统小波包消噪和传统小波消噪的比较,选取阈值、小波基和分解层数,得到了信号消噪的最佳值,进而构建一个适用于局部放电信号研究的平稳小波迹阈值消噪方法。结合MATLAB仿真实验信号和部分某变电站变压器局部放电实际信号验证,该方法能有效抑制局部放电噪声干扰,提取有效信号,消噪效果优于传统小波和小波包方法,可以达到识别的需求。     

基于自适应提升小波的局部放电信号噪声消除

为了解决在局部放电信号检测中的噪声抑制问题,采用提升小波变换的方法构造小波,在讨论了第二代小渡变换基本原理及特点的基础上,将自适应性引入提升小波方案中,提出了第二代小波变换的改进算法,并用先更新后预测的改进提升方案解决因自适应性引起的非线性问题。将提出的改进提升方案应用到局部放电信号的去噪处理中以验证其效果,并将其去噪效果与传统小波变换的去噪效果进行了比较。仿真结果表明,这种经过改进的提升方案取得了比传统小波变换更好的去噪效果。     

油中局部放电UHF频带选取及干扰的抑制

为消除变压器局部放电对现场测量的干扰,在对绝缘油中局部放电特高频信号频谱特征研究基础上,给出了特高频法测量绝缘油中局部放电的频率范围;为满足实际测量要求。采用包络检波方法对放大后的特高频信号进行降频处理;同时,提出了高频与特高频联合测量方法,用来消除现场局放测量中的干扰。对现场测量数据的处理结果表明,所提出的方法可很好抑制干扰信号。     

局部放电特高频检测校准影响因素研究

局部放电特高频(UHF)法广泛应用于电气设备在线监测,由于UHF信号传递函数的影响因素相当繁复,至今未能实现定量校准。为研究UHF检测技术定量校准的影响因素,分析了典型局部放电源的放电机理,通过试验研究了UHF信号的传播规律以及天线测量特性。研究表明,基于特征参量放电量的UHF检测校准可靠性与放电源有较大关联,电晕放电与悬浮放电的校准曲线更能准确表征设备绝缘缺陷的严重程度,内部气隙放电与沿面放电的准确性则相对较差。UHF信号能量衰减至平稳期所需距离随频率增高而变小,而UHF信号频率变化时不影响传感器在不同角度测量的信号能量衰减变化规律。因此,UHF信号校准必须综合考量具体的放电类型与测量条件。研究结果可为构建UHF校准体系的进一步研究提供参考,对推进UHF法在电力设备故障诊断和绝缘状态评估中的应用具有重要意义。     

局部放电HF/UHF联合分析方法的现场电缆终端检测应用

使用局部放电检测方法检测高压电缆终端内的绝缘缺陷问题.根据高压电缆终端产生局部放电的不同信号传播特性,设计基于高频HF(High Frequencv)和超高频UHF(Ultra High Frequencv)检测原理的局部放电信号传感器以及便携式检测设备等,并开展现场电缆终端的局部放电在线检测.高频电流传感器可耦合接地线上流过的高频放电电流信号,而超高频传感器则感应空间传播电磁波信号.利用便携式检测设备实时采集数据结果,通过提取脉冲信号波形和多传感器信号联合比较分析等手段,对检测到的脉冲信号进行区分,排除外界干扰,分辨来自电缆终端内部的真实局部放电信号.现场检测结果表明,基于HF和UHF的局部放电联合分析方法,能够提高电缆局部放电辨别的准确性和有效性.     

Partial discharge recognition system for current transformer using neural network and 2D wavelet transform

In this paper, a neural network and two‐dimensional (2D) wavelet transform are applied to recognize partial discharge (PD) patterns on current transformers (CTs). To avoid the discrepancy between simulated results and real experimental data, we adopted seven cast‐resin CTs that were purposely fabricated with various insulation defects as the PD patterns collected samples to actually emulate the various defects incurred often during their production. All measurements are taken in a shielded lab; the commercial TE571 PD detector is adopted to measure PD patterns to ensure the reliability of the PD signals. Next, we extract the patterns' features via a 2D wavelet transform and use the features as the training set of a backpropagation neural network (BNN) to construct the recognition system for CTs' PD patterns. Finally, we add random noises to the measured PD signals to emulate the field diagnosis under a high‐noise environment. The study results indicate that, under a simulated noise magnitude of 30 pC, the recognition rate of the proposed system still can reach around 80%, signifying a great potential in applying the proposed recognition system in field measurements in the future. © 2011 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

变压器油中局部放电信号超高频特性的研究

理论分析表明，局部放电信号所激发的电磁波具有很宽的频谱，它以TEM波的形式向外传播。本文通过实验模拟的方法研究了变压器油中的局部放电脉冲电流波形及所辐射的电磁波特性，实验结果表明，变压器油中的局部放电电流脉冲具有极块的上升沿，能激励起1．5GHz以上的超高频电磁波，它可以通过超高频传感器加以耦合接收，这就为进一步研究超高频检测技术在电力变压器中的应用提供了依据。     

用于变电站放电源空间定位的特高频传感器研究

基于宽带单极天线理论,设计了一种可用于变电站局部放电空间定位的特高频传感器。该传感器采用椭圆单极贴片的结构,具有全向、宽频带、高灵敏度、驻波比低及群时延稳定等特点,能有效满足变电站放电源全向检测的要求,多个传感器可组成特高频传感器阵列,对放电源进行空间定位。实验室搭建的局放实验平台对该传感器的空间检测及定位性能进行了验证,并成功将由该传感器组建的传感器阵列用于了变电站现场放电在线监测。实验室实验及现场应用结果表明,该传感器能够满足变电站放电源空间定位的要求。     

基于小波阈值的局部放电去噪新方法

针对局部放电信号去噪,传统的小波阈值法因小波基、阈值和分解层数这三个因素的影响,会使去噪后的波形发生畸变,产生较大误差。为了减小这些因素的干扰,本文提出了基于小波阈值去噪的新方法。首先利用波形相似法选取最优小波基,其次通过对理想局部放电信号和高斯白噪声进行每个尺度的小波分解与重构,并结合统计学知识确定局部放电信号去噪的阈值,最后对高频信号和低频信号进行能量分析,确定最优的分解层数。利用该方法和传统的小波阈值法对仿真放电信号去噪,去噪结果表明新方法在信噪比、均方根误差、相关系数和波形畸变率四个不同的指标上都得到了有效的提升,定性和定量的分析验证了该方法的有效性,实测的去噪结果表明新方法去噪效果令人满意,为局部放电信号去噪提供了一种新思路。