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。     

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。     

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。     

智能电网中污秽绝缘子泄漏电流的监测分析与研究

目前,绝缘子在线监测系统是通过分析绝缘子泄漏电流来估算绝缘子的污秽程度,而泄漏电流微弱且易受电磁场的干扰。为了准确获取泄漏电流,从泄漏电流采集、信号接入和信号数字处理三个方面对硬件和软件采取相应措施以保证信号的准确性。对于信号的数字处理,采用小波消噪的方案,通过选用不同组合的正弦波和白噪声作为干扰信号,仿真分析去噪算法的效果和信噪比的变化。实验证明,该算法可还原泄漏电流信号,对噪声有效过滤。     

基于EMD的图像信号去噪的改进算法

根据EMD对图像信号进行分解,本文讨论了采用硬阀值去噪声和软阀值去噪的方法的优劣性,并提出了EMD＋SG滤波器组合去噪的方法,对前N／2个IMF采用SG滤波器对每一数据点的一个邻域（长度为n的滑动窗口）进行滤波,用一元P阶多项式根据最小二乘法准则,拟合出邻域内的最佳值作为去噪后的数值,再与后N／2个IMF进行图像重构。实验表明,该算法比其它算法具有较好的去噪效果。     

结合奇异值分解与最小描述长度准则的变压器极化电流数据去噪方法

现场测量变压器极化电流受噪声干扰造成测量精度偏低,为消除噪声干扰,本文提出一种奇异值分解(SVD)结合最小描述长度准则(MDL)的信号去噪算法.利用测量数据构建Hankel矩阵并进行奇异值分解,将信号分解为有用分量与无用分量的线性叠加,再利用MDL确定信号与噪声的界限,提取有用分量重构信号.对变压器极化电流的仿真和实测...     

污秽复合绝缘子泄漏电流波形频谱特征

为了解复合绝缘子在污闪过程中泄漏电流变化特征,在人工雾室中开展了复合绝缘子污闪试验研究,测量和分析了试验过程中泄漏电流波形的时域和频域特征。分析结果表明,泄漏电流幅值、基波、三次谐波和五次谐波相互间具有较强的相关性,提出以泄漏电流最大值(Im)、总谐波失真率(THD)、泄漏电流基波相位差(θ)表征泄漏电流频谱特征;临闪时,泄漏电流具有幅值高、谐波含量少、泄漏电流基波与电压间相位差小的特点。研究结果为建立基于泄漏电流特征量的污闪预警系统提供了依据。     

基于无线传感器网络的绝缘子泄漏电流在线监测系统

将无线传感器网络用于输电线路绝缘子泄漏电流监测与预警系统,分析了其技术特点及系统构成,设计和实现了监测系统中各个组成部分的软、硬件.结合输电线路的结构、布局及监测参数等特点,设计了长链树状无线传感器网络的拓扑结构.针对传感器网络数据传输中的漏斗效应问题,实现了多模层次无线传感器网络构建.解决了输电线路绝缘子泄漏电流在线监测数据传输中的一些关键问题,如利用邻近网络Sink节点进行信道调整的联合传输模型解决网络瓶颈问题等.无线传感器网络的优良特性使及时、准确、低成本的输电线路监测成为可能.     

基于改进小波阈值函数和奇异值分解的电能质量扰动检测定位

为了在噪声环境下准确提取电能质量扰动特征,本文提出基于改进小波阈值函数去噪和奇异值分解的电能质量扰动检测定位方法。首先构建改进小波阈值函数对含噪电能质量扰动信号降噪,利用经验模态分解的信号频带划分能力,实现降噪后扰动信号各模态的有效分离,再采用希尔伯特变换提取各模态幅值、频率等特征信息,同时基于奇异值分解实现对扰动信号的起止时刻的有效定位。最后分别采用不同类型的电能质量扰动信号进行仿真实验,实验证明本文提出的算法不仅具有良好的抗噪性能,同时具有较高的定位准确度和良好的鲁棒性。     

基于奇异值分解的分数阶小波综合实现方法

针对现有模拟小波变换实现中存在的不足,提出了一种基于奇异值分解算法的分数阶小波综合实现方法。首先,根据分数阶系统理论和介电松弛特性的Cole-Cole分布函数,构造了一种新的分数阶小波;然后,以线性离散系统的状态空间模型为基础,采用矩阵奇异值分解算法求解出分数阶小波逼近函数;最后,利用多输出开关电流双线性积分器和电流镜作为基本结构单元,设计了冲激响应为分数阶小波逼近函数的多环反馈开关电流小波滤波器。对开关电流分数阶小波滤波器的时域和频域响应以及灵敏度和非理想性进行了仿真与分析,实验结果表明所提出的分数阶小波综合实现方法具有小波逼近算法简单且逼近精度较高、电路灵敏度低和受元件非理性因素影响小等特点。     

基于经验模态分解自适应滤波的次同步振荡ESPRIT分析

ESPRIT是一种可以准确辨识电力系统次同步振荡模态的算法,但在有噪声的情况下模态参数辨识不理想。提出利用经验模态分解滤波进行改进,然后与未经滤波的ESPRIT算法和PRONY算法进行比较以证明其有效性。仿真结果表明,经验模态分解可实现自适应滤波,且基于经验模态分解滤波的ESPRIT算法的准确性进一步提高。鉴于经验模态分解滤波的自适应性和ESPRIT算法辨识的快速、准确特性,可将此方法用于电力系统SSO在线检测,并为大电网的SSO的监测与研究奠定了基础。     

基于变分模态分解的暂态扰动波形去噪算法

针对经验模态分解去噪时存在的模态混叠问题,提出一种变分模态分解与滑动均值滤波相结合的去噪算法。首先通过寻找变分模型最优解将含噪信号分解成若干个固有模态。然后利用相关系数准则确定最优分解层数K以及其对应的相关模态,并用滑动均值滤波器对非相关模态进行处理以得到其中的有用分量。最后基于相关模态和非相关模态中提取的有用分量构造去噪后的信号。仿真表明,与经验模态分解去噪和小波去噪相比,所提出的算法能够在更有效去除暂态扰动中噪声的同时,保留暂态扰动中的特征信息。     

基于经验模态分解的牵张反射起始点检测研究

针对痉挛状态患者表面肌电信号易出现虚假的肌电峰值,引起牵张反射起始点前后的信号差异变小,提出经验模态分解去噪与改进样本熵识别的牵张反射起始点检测方法。首先用经验模态分解对肌电信号进行分解;然后以受试者静息状态下的表面肌电信号为参考,设定软阈值对分解的信号进行去噪;最后用改进样本熵识别牵张反射起始点。实验结果表明,经验模态分解算法可以有效地去除肌电信号噪声,而且在改进样本熵的最优参数下牵张反射起始点平均识别率为94%。     

电流型漏电保护器应用中若干问题的探讨

结合电流型漏电保护器的原理和实际运行经验对其功能和应用中的若干问题加以分析探讨。     

基于经验模态分解的自适应滤波算法在局部放电窄带干扰抑制中的应用

自适应滤波算法是当前抑制窄带干扰的有效方法。对于单频率的窄带干扰,设置自适应滤波器的参数比较容易,但是对于局放监测中多个频率且频率范围很宽的窄带干扰,设置自适应滤波的参数就会变得很困难。根据经验模态分解EMD(Emp iricalMode Decomposition)的分频特性,将EMD引入自适应滤波算法,提出了一种基于EMD的自适应滤波算法。局放信号中多个频率的窄带干扰经EMD分解之后,会分解到不同的模态函数中,从而将多频率的窄带干扰转化成了多个单频率的窄带干扰,在此基础之上对固有模态函数进行自适应滤波,可以较容易地解决自适应滤波器参数设置的问题,并能获得比普通自适应滤波更好的效果。仿真及实际数据的处理验证了该算法的有效性。     

基于EMD方法的电力载波通信中的信号检测

传统的电力载波通信中的信号检测方式已不能满足对更高通信质量的要求。提出了一种采用经验模态分解检测通信信号的新方法:对采集到的一路电网电压信号进行经验模态分解,得到一组固有模态函数,比较它们与通信信号的先验知识间的互相关系数,找出相关系数最大的那个,它就是通信信号。实验结果表明:这种方法在检测电力载波通信中的通信信号是有效且可行的。     

提升经验模态分解检测低频振荡模式精度的改进算法研究

基于实测受扰轨迹分析低频振荡问题已成为现代电力系统稳定性分析的重要手段。针对经验模态分解（EMD）方法分析低频振荡信号时,影响该方法精度的端点效应、频率漂移、模态混叠、阻尼损失等问题,分别提出基于ARMA模型的端点延拓法、B样条插值法、精细化复小波分析法及能量微差因子控制法加以解决。通过这些方法的混成应用,设计出一套改进的应用算法,有效提高了低频振荡信号非平稳特性参数检测精度。最后,通过EPRI-36仿真算例和RTDS实时算例测试,验证了所提算法检测复杂低频振荡信号模式信息具备很高的有效性和精度。