[发明专利]变压器运行状态的多类型局放信号实时提取方法在审

专利信息
申请号: 202111247354.2 申请日: 2021-10-26
公开(公告)号: CN113985318A 公开(公告)日: 2022-01-28
发明(设计)人: 冯新岩;毛琨;田晖;史伟波;王晓亮;张明兴;李承振;刘晗;薛帅;赵廷志;张达;崔勇;丁晶;张海杰;万磊;陈健;盖海龙 申请(专利权)人: 国网山东省电力公司检修公司;国家电网有限公司
主分类号: G01R31/62 分类号: G01R31/62
代理公司: 淄博汇川知识产权代理有限公司 37295 代理人: 边雁
地址: 250000 山东省济南*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 变压器 运行 状态 类型 信号 实时 提取 方法
【说明书】:

本申请提供了变压器运行状态的多类型局放信号实时提取方法,包括如下步骤:S1:多类型信号接收;S2:对接收的信号进行小波去噪;S3:根据小波去噪后的信号对多类型信号进行信号源定位,去除变压器外部信号;S4:对剩余信号进行特征提取并分类;S5:将同时段的不同分类信号导入识别模块,识别模块导出变压器运行状态的识别结果。本申请通过小波重构去噪排除干扰信号,通过提取多类型局放信号,增强了后续变压器状态识别判断的准确性。

技术领域

本申请涉及变压器监测技术领域,特别涉及变压器运行状态的多类型局放信号实时提取方法。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本申请相关的背景技术信息,不必然构成在先技术。

局部放电是导致油浸式变压器主绝缘油纸绝缘发生绝缘劣化和击穿的重要原因,局部放电在线检测是评估其绝缘状态的有效方法。绝缘缺陷产生的局部放电信号通常非常微弱,容易被严重的背景噪声所覆盖,严重影响特征的提取与分类识别,因此从混杂信号中提取真实局部放电信号,信号去噪是其重要一步。局部放电超声信号中的白噪声、周期性窄带干扰具有随机性强、与超声信号之间的相关性低等特点,为了有效实现局部放电诊断与绝缘缺陷定位,准确滤除超声信号中的干扰成分具有十分重要的工程意义。

现有的变压器局放信号提取方式比较单一,比如超声波提取方式,容易被外部信号干扰,对后续的变压器状态识别也容易造成干扰。

发明内容

本申请为了解决上述问题提出了变压器运行状态的多类型局放信号实时提取方法,通过小波重构去噪排除干扰信号,通过提取多类型局放信号,增强了后续变压器状态识别判断的准确性。

本申请提供了变压器运行状态的多类型局放信号实时提取方法,包括如下步骤:

S1:多类型信号接收;

S2:对接收的信号进行小波去噪;

S3:根据小波去噪后的信号对多类型信号进行信号源定位,去除变压器外部信号;

S4:对剩余信号进行特征提取并分类;

S5:将同时段的不同分类信号导入识别模块,识别模块导出变压器运行状态的识别结果。

优选地,所述步骤S1中,所述多类型信号包括超声波信号、电磁波信号、高频脉冲信号。

优选地,超声波信号通过超声波传感器进行采集,电磁波信号通过射频信号接收天线进行采集,高频脉冲信号通过多个高频脉冲电流传感器进行采集。

优选地,超声波传感器设置于待监测的变压器;

射频信号接收天线设置于变压器,用于采集该变压器放电时从该变压器的套管辐射出的电磁波信号;多个高频脉冲电流传感器分别设置于所述变压器的升高座、等位线、铁芯、夹件和油箱的接地位置,用于采集该接地位置的放电脉冲信号。

优选地,所述步骤S2中,小波去噪的具体流程为:

S201:小波分解;

S202:分量去噪;

S203:小波重构。

优选地,所述步骤S201中,对输入的多类型信号进行EMD分解成若干固有模态函数IMF分量。

优选地,所述步骤S202中,利用排列熵算法计算各IMF的熵值,将各IMF的排列熵作为特征量并聚类成两类,将聚类中心大的一类IMF作为干扰集中的位置;对干扰集中的IMF分别进行基于小波变换的多尺度分解,获得各层的近似系数与细节系数,分别将每层的细节系数作为特征量且聚类成两类,将聚类中心小的一类系数作为干扰系数,并对干扰系数进行阈值处理,基于各层近似系数及处理后的各层细节系数重构获得降噪后的IMF。

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