[发明专利]一种变压器局部放电信号的去噪方法

说明书

本发明公开了一种变压器局部放电信号的去噪方法，包括，从数据库中读入局部放电信号数据，获得采样信息；利用所述采样信息选择合适的Eps值和Minpts值并对所述局部放电信号数据进行密度聚类计算；利用密度聚类策略对所述局部放电信号数据分类并将不连续的所述局部放电信号作为噪声点进行剔除。本发明结合局放信号所含白噪声的特点，提出局部放电信号去噪方法，对局部放电信号中的白噪声进行有效的去噪，为进一步对局放信号进行处理分析做好准备；同时，改进密度聚类算法，使其能够适用于局部放电信号的去噪，减少计算时间，迅速发现噪声并进行去噪。

技术领域

本发明涉及电力系统的技术领域，尤其涉及一种变压器局部放电信号的去噪方法。

背景技术

在大型电力设备故障预测中，局部放电监测是一种极为重要的手段。局部放电与电力设备绝缘老化和绝缘击穿之间具有紧密联系，局部放电的监测能够起到发现设备潜伏性故障，提供故障预警，避免故障发生的作用，对保障电力设备运行有着深远意义。实际局部放电信号监测中放电信号较为微弱，并且存在白噪声等干扰，因此首先要对局部放电信号进行去噪。

现如今的去噪方法有卡尔曼滤波器、脉冲分析方法和小波分析等，对局部放电的去噪有着极大的影响。卡尔曼滤波是利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。脉冲分析方法是对噪声进行脉冲分析，脉冲噪声是非连续的，由持续时间短和幅度大的不规则脉冲或噪声尖峰组成，对脉冲的分析可以发现噪声的波形等，以此去除噪声。小波分析基本原理是将扩中的函数f(t)表示为一系列逐次逼近表达式,其中每一个都是f(t)动经过平滑后的形式，它们分别对应不同的分辨率。小波变换是时间(空间)频率的局部化分析，它通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，从而可以应用与信噪分离。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明提供了一种变压器局部放电信号的去噪方法，能够适用于局部放电信号的去噪，减少计算时间。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：包括，从数据库中读入局部放电信号数据，获得采样信息；利用所述采样信息选择合适的Eps值和Minpts值并对所述局部放电信号数据进行密度聚类计算；利用DBSCAN策略对所述局部放电信号数据分类并将不连续的所述局部放电信号作为噪声点进行剔除。

作为本发明所述的变压器局部放电信号的去噪方法的一种优选方案，其中：所述密度聚类计算包括，从所述局部放电信号数据中选取一个数据点x，检查所述数据点x的Eps邻域；若所述数据点x是核心点且没有被分配至某一类，则找出所有密度可达的点，形成一个包含所述数据点x的类；若所述数据点x不是所述核心点，则所述数据点x标记为所述噪声点；循环迭代，直至所有点处理完成。

作为本发明所述的变压器局部放电信号的去噪方法的一种优选方案，其中：所述Eps是密度聚类半径，所述Minpts是最小满足聚类点数。

作为本发明所述的变压器局部放电信号的去噪方法的一种优选方案，其中：所述密度聚类还包括，以聚类核心点为圆心画圆；若所述数据点在圆中的个数不少于所述最小满足聚类点数，则把所述数据点划分为一类。

作为本发明所述的变压器局部放电信号的去噪方法的一种优选方案，其中：观测所述局部放电信号采用信息选择合适的所述Eps值和所述Minpts值；将采样点划分为N组并根据分组情况选择不同的所述Eps值和所述Minpts值。