變壓器局部放電監(jiān)測中干擾的識別與抑制方法的研究.pdf

1、電力變壓器進行局部放電監(jiān)測是電力設備絕緣檢測的重要手段，它能夠正確、及時地發(fā)現(xiàn)電力設備的故障狀態(tài)，對電力設備安全、經濟運行具有十分重要的實際意義。如何在強烈的噪聲環(huán)境中檢測出微弱的局部放電信號是實現(xiàn)局部放電監(jiān)測的關鍵，因此局部放電干擾信號的識別與抑制是急需解決的重點、難點問題。傳統(tǒng)的識別局部放電干擾信號的手段主要是依靠實驗人員的經驗來判斷局部放電干擾信號的類型，缺乏有效性。由于局部放電信號是一種非平穩(wěn)的時變信號，傳統(tǒng)的信號處理方法在處理

2、這種信號時往往缺乏良好的時頻局部化特性，難以從噪聲環(huán)境中提取出有效的局部放電信號特征。對此，本文的主要研究內容為:
　　 采用時域、頻域分析與BP神經網絡的方法，識別連續(xù)的周期窄帶干擾和白噪聲干擾。首先本文對電力變壓器的局部放電類型和干擾信號類型進行圖譜分析研究。然后采用時域、頻域的分析方法提取連續(xù)的周期窄帶干擾信號和白噪聲干擾信號的特征量，通過BP神經網絡建立識別分類器，識別連續(xù)的周期窄帶干擾信號和白噪聲干擾信號。在依靠實驗人

3、員經驗的基礎上，輔助提高識別效率。
　　 采用自適應廣義數學形態(tài)學的方法，抑制連續(xù)的周期窄帶干擾信號和白噪聲干擾信號。由于連續(xù)的周期窄帶干擾信號和白噪聲干擾信號屬于寬頻帶信號，本文利用數學形態(tài)學處理其信號有幅值不偏移、相位不衰減、數據窗短、處理速度快等優(yōu)點，首先采用了數學形態(tài)學濾波算法。然而由于形態(tài)開的反擴展性和形態(tài)閉的擴展性，數學形態(tài)學濾波以后存在統(tǒng)計偏倚現(xiàn)象，繼而采用了廣義數學形態(tài)學濾波算法。最后為了要達到更好的濾波性能，要