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1、第28卷第1期电力自动化设备Vol.28No.12008年1月ElectricPowerAutomationEquipmentJan.2007电力变压器局放信号抗干扰与模式识别全玉生11222,何秋宇,卢天盛,马彦伟,王辰(1.华北电力大学高电压与电磁兼容北京市重点实验室,北京102206;2.成都电业局,四川成都610021)摘要: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(LeaseMeanSquare)算法滤波器和基于Birge-M
2、assart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(UltraHighFrequency)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。关键词:电力变压器;局部放电;
3、抗干扰;模式识别中图分类号:TM41;TM835文献标识码:A文章编号:1006-6047(2008)01-0057-04除已经不是难点问题,采用传统的小波去噪以及数学0引言形态学就能取得较好的效果。对于周期性的干扰(包括周期性窄带干扰以及周期性脉冲干扰)采用自适局部放电(以下简称局放)信号抗干扰一直是局应滤波方法也能取得较好的效果。在工程上最难以放检测中的难点和重点问题,在局放在线检测和实去除的就是随机型的脉冲干扰,它在时域上和局放时信号处理中,在很多情况下噪声干扰较强,将严重脉冲信号颇为相似,
4、频域上也可能与局放信号存在影响对局放脉冲信号的有效检测,从而导致单纯依混叠,因此一般采用的是选取不同工频周期的信号靠传统的硬件滤波较难达到准确提取出有用信号来进行相位、频谱等的对比来进行区别。以下分别的目的,软件抗干扰方法是传统硬件抗干扰手段的归纳针对各种干扰类型所采取的一些相关措施。有效补充,成本也更低。1.1白噪声(背景噪声)电力变压器局放信号的模式识别也是局放问题从白噪声的数学模型上看,它是一组平均值为零研究中的一个难点和重点问题,在目前电力变压器的数据,因此可以选用取多个工频周期的局放信号
5、然局放模式识别中,最广泛采用的方法是神经网络方后求平均值的方法来消除背景噪声的影响,但是这种法。针对具体的电力变压器局放的模式识别,传统方法需要每个工频周期中局放信号发生的时刻相同做法一般都是绘制出各种放电类型的N—Q—φ以免处理后的信号与局放信号发生较大的出入。三维统计谱图或者Q—φ、N—φ等二维统计谱图并此外小波处理方法是去除白噪声的有效手段。提取各种谱图的特征,然后再通过直接观察或者通依据模量幅值或者空间范数的浮动阈值法以及根据过神经网络进行局放的模式识别,这其中牵涉到需模极大值方法去除白噪
6、声干扰都已经是比较成熟的要计算诸如偏斜度、突出度等特征,还牵涉到神经网手段[4],此外数学形态学以及自适应滤波与小波变换络类型、参数的具体选择等,所以前期工作量较大而的结合也能很好地滤除白噪声[5]。且当所选用特征较多或者神经网络节点数较多时可以图1、图2说明自适应滤波与小波变换相结合能需要花费较多的时间。因此,如何能简化模式识对白噪声的滤除效果。图1的上为原始局放信号、下别采用的方法和如何方便准确全面地提取出各种局为加入白嗓声后的局放信号,图2的上、中、下分别放模式的特征量以用于模式识别就很有积
7、极意义[1-3]。为第8、9、10层信号。在综合分析目前电力变压器局放和模式识别方1.2窄带周期干扰面各种方法优缺点的基础上,提出了一些电力变压由于窄带周期干扰信号的特征频段一般都在器局放抗干扰及模式识别方面的思路。10MHz以下,因此目前可以根据周期窄带干扰与局放信号的主要频谱段不同将较低频段小波包分解系1局放信号抗干扰数置0而除去窄带周期干扰,此外也可以采用带阻滤波器以及通过时域开窗的方法对其加以抑制。此局放信号抗干扰环节中,白噪声和背景噪声的去外,笔者采用自适应滤波与小波变换相结合也能很收稿
8、日期:2006-12-04;修回日期:2007-04-09好地滤除此类干扰。电力自动化设备第28卷定出此类干扰信号并加以消除;此外笔者采用自适应滤波与小波变换相结合以及形态学也能很好地滤除此类干扰,见图5(上为在信号突变点附近加入脉冲群、下为经多尺度形态滤波后的效果)。10V-1m/-2U10-1-200.10.20.30.40.50.60.7t/ms图5在突变点附近加入脉冲群及滤波后效果Fig.5Pulsestringaddedaroundjumppointandfilterin
