气体绝缘组合电器局部放电混合信号盲分离研究

摘要

气体绝缘组合电器(Gas Insulated Switchgear，GIS)内部产生局部放电(Partial Discharge，PD)是引发事故的重要因素之一。又因GIS内部结构的复杂性和局部放电的随机性，使得其内部可能存在组合绝缘缺陷。从组合绝缘缺陷的局放信号中提取单一绝缘缺陷局放信息对GIS的安全稳定运行具有重要意义。而组合绝缘缺陷局放混合信号的分离是主要难题。
　　 本文在分析现有的GIS模拟试验装置不足的基础上，设计了适合组合绝缘缺陷局部放电实验的T型GIS模拟装置，该装置亦可以模拟L型和直线型GIS。设计了三种人工物理缺陷模型，并搭建了局部放电超高频（UHF）检测的试验系统。
　　 借鉴“鸡尾酒会”问题的处理方法，首次引入盲源分离（Blind Sources Separation，BSS）理论对组合绝缘缺陷局部放电混合信号进行分离研究。针对UHF PD信号的非平稳特性，采用二阶非平稳源（SONS）分离算法分离脉冲混合信号。为了抑制白噪声干扰对分离效果的影响，对传感器检测到的混合信号进行了白化预处理，使得SONS分离算法更加稳健。并用分离评价参数性能指标(PI)和信号干扰比(SIR)对分离效果进行了评价。
　　 在GIS试验模拟装置上通过调整绝缘缺陷的物理尺寸与放置位置，获得了幅值可比的单一绝缘缺陷的UHF PD信号；采用线性瞬时混合矩阵，构建出NM和NP两种组合绝缘缺陷局部放电人工混合信号，并用SONS分离算法对其进行分离，通过调整分离参数设置，找到满足分离效果的最佳参数设置范围，为随机混合信号的分离提供了参数选择方式。
　　 采用蒙特-卡罗(Monte Carlo)方法对由任意线性瞬时混合矩阵 构建的混合信号进行了分离统计，统计结果表明SONS分离算法对GIS内组合绝缘缺陷诱发的PD任意线性瞬时混合信号具有较强的分离适应能力。本文对该算法的实用性进行了测试，实测混合信号的分离指标表明，SONS分离算法同样具有很好的分离效果。同时，该分离算法可推广应用到两种以上PD混合信号的分离，为后续对组合绝缘缺陷类型的辨识提供方便。

目录

文摘

英文文摘

1 绪论

2 可变结构GIS 试验平台研制

3 盲源分离算法

4 局部放电混合信号的盲源分离

5 结论与展望

致 谢

参考文献

附 录