【摘 要】
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随着智能电网概念的提出,大容量电力变压器等电网基础设施的智能化转变一直是行业研究热点,设备的稳定性和绝缘性能是保证电网可靠运行的重要基础。有历史数据表明,绝大多数电力变压器安全事故是由绝缘问题导致的。局部放电量是能够反应出变压器绝缘性能是否存在问题的直观数据,通过对该数据的监测来判断变压器的绝缘性能是否符合安全要求是目前被普遍采用的手段。然而采集数据过程中不可避免的是各种干扰,因此抗干扰是变压器局
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随着智能电网概念的提出,大容量电力变压器等电网基础设施的智能化转变一直是行业研究热点,设备的稳定性和绝缘性能是保证电网可靠运行的重要基础。有历史数据表明,绝大多数电力变压器安全事故是由绝缘问题导致的。局部放电量是能够反应出变压器绝缘性能是否存在问题的直观数据,通过对该数据的监测来判断变压器的绝缘性能是否符合安全要求是目前被普遍采用的手段。然而采集数据过程中不可避免的是各种干扰,因此抗干扰是变压器局部放电监测面临的难题。由于运行中的变压器所处的环境干扰不具有确定性,无法提前获得其信号特征量参数进行针对性的滤除。小波算法在信号处理方面具有很好的时-频特性,在各领域的信号处理方面均有广泛应用。小波基函数和分解层数的选择以及阈值函数直接影响着去噪效果。在去噪算法的研究中,采用算法进行去噪的后信号可能存在波形幅值损失的问题,本文将针对这些问题对算法进行研究改进。本文主要工作内容如下:（1）对变压器产生局部放电的原因及影响和放电机理进行了分析,通过simulink搭建局部放电的仿真模型,结合数学模型对局放信号的产生过程进行阐述,并且分析了目前的检测技术应用发展状况和数据处理算法。对检测过程中的干扰来源进行了分析,对比了目前常用去噪方法的优缺点,并在此基础上进行算法的改进。（2）提出了一种结合了基于自适应噪声的完备经验模态分解和样本熵的软阈值去噪方法,通过将含噪信号进行模态分解,计算各模态的样本熵值从而区分周期性窄带干扰,通过设定阈值将窄带干扰排除。剩余信号成分以有用信号和白噪声为主,通过软阈值滤除白噪声干扰。去噪过程中软阈值的选择对后续去噪效果影响非常大,针对于经典软阈值函数滤波存在的信号幅值损失的问题,采用改进的软阈值函数保留了更多的有用信号的信息,同时达到滤波的目的。（3）由于经验模态分解算法在计算时间上不具有效率优势,且易存在模态混叠和虚假分量的问题,提出了基于经验小波的去噪方法。采用了经验小波变换算法对信号进行模态分量的提取,保留了自适应性能的同时,能减少迭代计算带来的时间延迟,然后对模态分量进行样本熵的求取再进行软阈值处理,去噪后信号在信噪比和均方误差方面体现出很好的去噪效果,该方法的优势通过仿真对比得到了验证。
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