超高频局部放电信号的电力变压器故障诊断方法研究

发布时间：2020-12-17 17:34

　　变压器的绝缘介质会因其表面或内部局部场强过高而产生局部击穿,即发生局部放电现象。局部放电在线监测技术对变压器内部绝缘状态进行及时诊断,对电力系统安全稳定运行具有重要意义,消除测量现场的各种干扰是该技术的难题之一。在国内外局部放电信号干扰抑制技术发展基础上,分析了测量现场不同类型、不同噪声强度下的干扰信号特性后,本文对小波（包）变换、变分模态分解等抑制噪声干扰技术以及变压器的寿命状态识别进行了系统研究。（1）不同方法的局部放电信号干扰抑制。本文采用4种去噪算法进行超高频局部放电信号预处理。算法一:基于熵阈值法的小波变换局部放电信号去噪;算法二:基于熵阈值法的小波包变换局部放电信号去噪;算法三:提出基于熵阈值法的变分模态分解（VMD）局放信号去噪方法;算法四:提出基于峭度-近似熵的变分模态分解（VMD）局放信号去噪。在不同强度的白噪、周期性窄带以及两者混合型噪声下,设计实验评估四种算法去噪效果。利用输出信噪比（SNR）、均方根误差（RMSE）、信号失真率（SDR）以及噪声抑制比（NRR）作为算法性能评价指标。仿真和实测处理结果发现,4种算法去噪效果均优于传统EMD方法;算法一和算法二的去噪... 

【文章来源】：西安理工大学陕西省

【文章页数】：103 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1.绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 局部放电监测方法
        1.2.2 局部放电抗干扰方法研究
        1.2.3 局部放电模式识别方法研究
    1.3 本文主要内容及章节安排
2.局部放电信号和干扰的特性研究
    2.1 引言
    2.2 局部放电信号和干扰特性研究
        2.2.1 局部放电信号特性
        2.2.2 干扰信号特性
    2.3 局部放电信号和干扰仿真信号模型
        2.3.1 局部放电信号模型
        2.3.2 干扰信号模型
        2.3.3 仿真信号模型
        2.3.4 仿真分析中算法评价指标的选取
    2.4 本章小结
3.基于熵阈值法的小波变换和小波包变换局部放电信号去噪
    3.1 引言
    3.2 小波（包）变换和熵阈值分析
        3.2.1 小波变换和小波包变换
        3.2.2 小波变换和小波包变换降噪
        3.2.3 信息熵
    3.3 基于熵阈值法的小波变换局放信号去噪
        3.3.1 熵阈值法小波变换的基本原理
        3.3.2 最优小波基的确定
        3.3.3 熵阈值的确定
        3.3.4 基于熵阈值法的小波变换干扰抑制仿真与实测数据处理
    3.4 基于熵阈值法的小波包变换局放信号去噪
        3.4.1 熵阈值法小波包变换的基本原理
        3.4.2 最优小波包基的确定
        3.4.3 熵阈值的确定
        3.4.5 基于熵阈值法的小波包变换干扰抑制仿真与实测数据处理
    3.5 本章小结
4.基于熵阈值和峭度-近似熵的变分模态分解（VMD）局部放电信号去噪
    4.1 引言
    4.2 变分模态分解（VMD）
    4.3 基于熵阈值法的VMD局放信号去噪
        4.3.1 熵阈值法VMD的基本原理
        4.3.2 熵阈值的确定
        4.3.3 基于熵阈值法的VMD干扰抑制仿真与实测数据处理
    4.4 基于峭度-近似熵的VMD局放信号去噪
        4.4.1 峭度-近似熵VMD的基本原理
        4.4.2 基于峭度-近似熵的VMD干扰抑制仿真与实测数据处理
    4.5 本文算法的仿真以及实测分析结果比较
        4.5.1 仿真分析比较
        4.5.2 实测处理结果比较
    4.6 本章小结
5.基于支持向量机（SVM）的变压器寿命状态识别
    5.1 引言
    5.2 支持向量机（SVM）的基本原理
        5.2.1 SVM的模型
    5.3 局放信号特征量提取与模式识别
        5.3.1 样本熵特征量提取
        5.3.2 基于SVM的变压器寿命状态识别
    5.4 本章小结
6.总结与展望
    6.1 总结
        6.1.1 全文总结
        6.1.2 主要创新点
    6.2 展望
致谢
参考文献
在校学习期间发表的论文


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进变分模态分解和Hilbert变换的变压器局部放电信号特征提取及分类[J]. 朱永利,贾亚飞,王刘旺,李莉,郑艳艳.  电工技术学报. 2017(09)
[2]采用小波包树能量矩阵奇异值分解的局部放电模式识别[J]. 赵煦,刘晓航,孟永鹏,刘圣冠,柴琦,兀鹏越,孟国栋.  西安交通大学学报. 2017(08)
[3]基于CEEMD-EEMD的局部放电阈值去噪新方法[J]. 王恩俊,张建文,马晓伟,马鸿宇.  电力系统保护与控制. 2016(15)
[4]基于奇异值分解的局部放电模式识别方法[J]. 阮羚,李成华,宿磊,谢齐家,吴玉佳,张新访.  电工技术学报. 2015(18)
[5]用最优谐波小波包变换抑制局部放电混频随机窄带干扰[J]. 唐炬,樊雷,卓然,张晓星,王邸博.  中国电机工程学报. 2013(31)
[6]SF6局部放电分解组分长光程红外检测[J]. 张晓星,任江波,胡耀垓,唐炬,孟凡生.  电工技术学报. 2012(05)
[7]用LS-SVMs分析油浸式变压器故障[J]. 李天云,王爱凤,程思勇,吴正非.  高电压技术. 2008(02)
[8]基于经验模态分解和固有模态函数重构的局部放电去噪方法[J]. 贾嵘,徐其惠,田录林,李辉,刘伟.  电工技术学报. 2008(01)
[9]基于交叉验证的局部放电白噪声抑制新方法[J]. 李天云,程思勇,李光.  电工技术学报. 2008(01)
[10]局部放电在线监测的数据分析及现场干扰抑制[J]. 陈庆国,王永红,高文胜,魏新劳,谈克雄.  高电压技术. 2005(11)

博士论文
[1]基于小波多尺度变换的局部放电去噪与识别方法研究[D]. 杨霁.重庆大学 2004
[2]超声波法检测电力变压器局部放电的研究[D]. 李燕青.华北电力大学（河北） 2004

硕士论文
[1]油纸绝缘典型缺陷局部放电特征提取与模式识别研究[D]. 褚鑫.中国矿业大学 2015



本文编号：2922412