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    188宝金博页面版: [精品]染污绝缘子安全区泄漏电流检测中去除信号干扰方法

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    内容提示： 染污绝缘子安全区泄漏电流检测中去除信号干扰方法李 　 延 , 司马文霞 , 姚陈果 , 孙才新(重庆大学电气工程学院输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室 , 重庆市 400044)摘要 : 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...

    文档格式：PDF | 页数：5 | 浏览次数：98 | 上传日期：2015-04-02 01:21:29 | 文档星级：
    染污绝缘子安全区泄漏电流检测中去除信号干扰方法李 　 延 , 司马文霞 , 姚陈果 , 孙才新(重庆大学电气工程学院输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室 , 重庆市 400044)摘要 : 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。关键词 : 染污绝缘子 ; 高压电网 ; 安全区 ; 泄漏电流 ; 小波去噪中图分类号 : TM855收稿日期 : 2007210211 ; 修回日期 : 2007212218。国家自然科学基金重点项目 (90210026) ;重庆大学研究生科技创新基金资助项目 (200707C1C0070244) 。0 　 引言高压电网中绝缘子染污是大范围的区域性问题 ,污闪事故是威胁电力系统安全输电最严重的问题之一[1 ]。 污闪是由于绝缘子运行中表面沉积大量污秽 ,污层湿润后使绝缘子外绝缘能力急剧下降而引发的事故。 实践表明度影响的泄漏电流包含更多描述绝缘子污秽状况及污闪发展状态的有效特征量 ,是在线检测及防治污闪中常被采用的动态参量。高压电网外绝缘系统中变电站及线路的各种绝缘子 ,持续暴露在大气中并长期工作在强电场、强机械应力 、剧烈天气变化、污秽、覆盖冰雪及沙尘暴等恶劣环境中 ,泄漏电流信号必定受到严重干扰 ,甚至会完全湮没在噪声中电流信号是对污闪进行准确 、及时预警的重要前提。由于傅里叶变换不具有时域局部性 ,所以在滤除噪声的同时也平滑了 信号的锐变部分 ,而小波变换具有时域局部性 ,其去噪过程相当于一个自 适应平滑过程 ,在信号的正则部分平滑掉噪声 ,而其锐变部分则保留了信号的细节 ,故小波去噪具有明显的优势[728 ]。研究表明 ,可以将污秽放电过程中泄漏电流分成安全区 ( < 50 mA) 、预报区 ( < 150 mA) 和危险区( > 150 mA) 3 个区段[223 ]。 安全区的泄漏电流较小 ,常伴有各种噪声干扰 ,信噪比很低 ,检测难度大 ,[224],受运行电压和温度、湿[526]。 采集真实、无干扰的泄漏但却是运行电压下绝缘子正常工作时泄漏电流长期所处的范围 ,也是染污绝缘子表面沉积污秽、但没有出现局部电弧的稳定运行状态期。 预报区和危险区的泄漏电流较大 ,信噪比高 ,检测方便 ,但发展很快 ,在此区做出预警往往为时已晚。 因此 ,本试验重在测取安全区的泄漏电流 ,寻找最适合提取安全区泄漏电流特性量的小波去噪方法。本文针对安全区泄漏电流的特点 ,选用 4 种小波阈值去噪方法 ,分别是极大极小准则阈值方法、Visu Shrink 阈值方法、启发式阈值方法和自适应阈值选取方法(其原理见附录 A ,不同信噪比的去噪波形对比见附录 B) ,对实测的不同信噪比下的泄漏电流信号进行去噪处理。 以国际大电网会议第 33 委员会推荐的泄漏电流特征量为依据 ,提取了 去噪前后泄漏电流波形 、有效值以及 3 次谐波与基波的幅值比这 3 个特征量 ,对比分析了 不同信噪比下 4 种阈值法去噪后各个特征量的变化 ,选取最适合提取安全区泄漏电流信号特征量的小波去噪方法 ,为工程实际应用提供了可靠的指导。1 　 基于阈值的小波去噪方法1. 1 　 信号去噪的原理及应用信号去噪是信号处理领域的经典问题之一 ,其实质是选择一种描述方式 ,使信号和噪声在最大程度上区分开来 ,从而实现噪声的滤除。传统的去噪方法主要包括线性滤波方法和非线性滤波方法 ,例如中值滤波和 Wiener 滤波等。 传统去噪方法的不足是信号变换后的熵增高 ,无法刻画信号的非平稳特性 ,并且无法得到信号的相关性。小波变换具有良好的特性 ,如低熵性、多分辨率、去—58—第 32 卷 　 第 5 期2008 年 3 月 10 日Vol. 32 　 No. 5Mar. 10 , 2008

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