变压器局部放电在线监测中的噪声抑制研究

摘要

随着电力工业的迅速发展,电力系统容量日益扩大,对于供电可靠性的要求越来越高。加强对高压电气设备绝缘状况的监测,特别是提高对高压电气设备局部放电的监测是保障电力系统安全稳定运行的重要手段。本文以变压器故障诊断系统为研究对象,研究了局部放电主要的监测方法,设计了变压器局部放电在线监测系统的硬件系统和主要设备选型,在此基础上将小波分析和隐马尔科夫模型应用于变压器局部放电信号去噪中。首先,针对白噪声干扰提出了基于小波集的隐马尔科夫模型去噪法,将原始信号做基于各个母小波的小波变换,根据得到的小波系数之间的相关性,建立隐马尔科夫模型来描述小波系数的分布；经EM算法确定状态参数,再做小波重构,然后将所有的重构结果做去冗余统一化来计算局放信号。其次,针对小波系数不能用零均值高斯分布描述的信号提出了改进的Markov树模型去噪算法,以一般统计模型描述信号小波系数分布,以最优估计方式对其降噪,能够避免不适当统计模型可能带来的潜在失真。最后进行了实例分析,相比常规的小波分析法,能较好的满足去噪和脉冲检测两方面的要求,并提高信噪比,得到更完整的局放脉冲。使得最小均方差意义下的最优估计降噪法得到稳定的降噪效果。

目录

摘要

Abstract

1 绪论

1.1 研究的背景和意义

1.2 国内外相关技术发展状况

1.2.1 国外相关技术发展现状

1.2.2 国内相关技术发展状况

1.3 本文主要研究内容

2 变压器局部放电在线监测系统

2.1 变压器局部放电类型与特征

2.2 局部放电在线监测的方法

2.2.1 变压器局部放电的定位

2.2.2 局部放电的模式识别

2.2.3 局部放电的主要监测方法

2.3 变压器局部放电检测单元的硬件系统设计

2.3.1 传感器的选择与安装

2.3.2 前置放大电路的设计

2.3.3 信号调理电路的设计与实现

2.3.4 局放高速采集系统

2.4 本章小结

3 隐马尔科夫模型研究

3.1 马尔科夫基本思想

3.1.1 Markov链

3.1.2 隐马尔科夫模型的概念

3.1.3 HMM中的元素

3.2 HMM算法研究

3.2.1 前向-后向算法

3.2.2 Viterbi算法

3.2.3 Baum-Welch算法

3.3 HMM重估公式的修正

3.4 本章小结

4 小波变换的理论基础及其应用

4.1 概述

4.2 小波变换的基本理论

4.2.1 连续小波变换

4.2.2 离散小波变换

4.2.3 小波的多分辨率分析理论

4.2.4 Mallat算法

4.3 小波降噪算法的原理和特点

4.3.1 小波降噪的原理

4.3.2 小波变换的特点

4.3.3 小波基函数的选择

4.4 本章小结

5 基于小波集和隐马尔科夫模型的变压器局放干扰抑制

5.1 局部放电的干扰信号分析

5.1.1 变压器局放信号的构造

5.1.2 局放信号中的干扰信号

5.1.3 局放信号中的干扰抑制

5.2 基于小波变换和隐式马尔科夫模型去噪法的基本原理

5.2.1 基于小波变换的隐Markov树模型建立

5.2.2 HMM的状态参数估计

5.3 HMM模型降噪的改进算法

5.4 基于小波集的改进HMM模型重构法

5.5 改进隐马尔科夫模型去噪仿真分析

5.6 基于小波集和改进隐马尔科夫模型去噪的应用实例

5.7 本章小结

6 结论与展望

6.1 结论

6.2 展望

致谢

参考文献

攻读硕士期间发表的论文