高压电缆局部放电小波自适应阈值降噪方法

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高压电缆局部放电小波自适应阈值降噪方法

文/葛少伟 侯建峰 邝涛 王家斌 周金宝

气设备故障诊断和故障处理。

摘 要本文提出了一种小波自适应阈值降噪方法，不但能够较好的保证信号的局部化特征，而且能够从复杂干扰中有效提取局部放电信号，可用于高压电缆局部放电降噪。本文提出了一种小波自适应阈值降噪方法，不但能够较好的保证信号的局部化特征，而且能够从复杂干扰中有效提取局部放电信号，可用于高压电缆局部放电降噪。

2 小波阈值降噪方法

【关键词】局部放电 小波阈值降噪 局放检测

用于局放信号的小波去噪方法主要有：模极大值法和阈值法两类。模极大值法实现过程比较复杂，重构信号误差较大。阈值法算法简捷，在局部放电信号去噪中应用较多。

图1：3层小波分解结构

2.2 小波分解系数阈值量化

小波分解能够使有用的局放信号集中在小波域数值大的系数上，而噪声是分布在整个小波域上，对应的小波系数也较小，因此通过在不同尺度上选取恰当的阈值，将小于阈值部分的系数作为干扰噪声去除，从而实现降噪。阈值选取方法较多，主要有Sqtwolog通用阈

选定小波母函数和分解层数后，可以对信号进行多尺度小波分解。典型的3层分解见图1所示。

值式、Heursure混合阈值式、Minmax最大最小准则阈值式等。

1 引言

局部放电检测技术的难点之一是电力设备的运行环境复杂，并且局部放电属于瞬态微弱信号，局部放电监测设备常处于强电磁环境中，检测的原始信号一般包含多种干扰信号和不同类型的局部放电信号，不同类型的局部放电信号叠加同样也会给局部放电的诊断造成困难，因此要对局部放电进行准确测量前，必须对各种干扰信号进行排除，从而准确地进行电

一般来讲，小波阈值去噪主要由以下3个步骤组成：

（1）小波分解；

（2）小波分解系数阈值量化；（3）信号重构。2.1 小波分解

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性的特点，才能实现对电路的多路控制，使控制系统更加的结构化和内容化。开关电源的使用频率，可以通过电路的时间周期来控制实现，必要时可以引入通过“模糊控制、微机控制、人工控制”等多种技术来实现，以便为用户提供有效的控制系统。

有的用户对家电的用电安全有较高的要求。比如“母婴室”、“儿童用电器”、“家用熨斗”等，使用者一般都是女性或小孩子，他们不懂得电力的传输流程，缺乏一定的安全意识。小孩子在使用这些大功率用电器时，容易发生危险，漏电和跳闸时不知道如何解决，甚至发生安全隐患。为了避免这些现象的发生，电力系统的设计者可以采用“柔性交流输电系统”，从本质上强化家用电器的防漏电功能，才能极大的保障用户的使用安全，为广大群众提供切实可行的电力服务。

科学技术和通讯技术的发展，使电力传输系统成为各行各业的重点研究项目，同时也为“FACIS ”技术的发展创造了先行性的条件。

我们可以运用电力电力科技，在电源开关中加入“IGBT、FACTS” 等可关断器件原件，改变系统的结构，提升电源开关的灵敏程度。无论是电路传输系统一致还是相位相反的电流，都要做好详细的设计规划，才能有利于实现电路传输的可靠性，扩大开关电源结合电力电子的市场活动。新时代在不断向前发展，只有结合新时代的科学技术，才能提高开关电源的使用价值。电力企业要广招贤才，收贤纳士，让更多的专业技术人员参与电力行业的研究和开发过程。

总而言之，开关电源是现代电力电子技术最常见的应用。但是，开关电源在运行过程中也存在着电路复杂、电磁干扰等多种电路问题，严重时还会影响用户的使用体验。为了保证电力电子输出能量的可靠性，相关的技术人员一定要了解电力电子技术的发展及其特点，才能促进开关电源技术的发展进程，保证主电路正常工作，为人类的社会发展和生活动态提供各方面的支持。

参考文献

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中的应用[J].电子技术与软件工程,2019(11):217.

作者简介

顾德峰（1982-），男，江苏省宿迁市人。大学本科学历，教师，（中一）讲师。主要从事电子类学科教学与研究。

作者单位

江苏省沭阳中等专业学校 江苏省宿迁市 223800

228 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering

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图2：局放信号与干扰信号模拟装置2.3 信号重构

根据小波分解底层得到的低频系数及阈值处理得到的各层高频系数，通过小波逆变换进行信号重构，最终实现去噪。

图3：原始波形

4 结论

本篇提出了一种小波自适应阈值降噪方法，不但能够较好的保证信号的局部化特征，而且能够从复杂干扰中有效提取局部放电信号，可用于高压电缆局部放电降噪。

3 试验验证

为了验证局部放电中小波自适应降噪的效果，如图2所示，使用局放信号与干扰信号模拟装置在试验中将不同类型的局部放电信号与干扰信号相互叠加，对生成的数据进行小波降噪。

对图3中检测的原始信号波形经db4小波8层分解后分别选取： sqtwolog、regrsure、heursure和minimaxi四种阈值处理后的波形如图4所示。

从图4中可以看出，db4小波的8层分解对原波形的降噪效果比较理想，但是不同滤波阈值的选取对最终滤波后波形影响较大。从图4可以看出，minimaxi和sqtwolog阈值规则对高频脉冲的过滤效果最好，但是本试验注入的脉冲为单脉冲，滤波波形中实际的脉冲应为幅值最大的那个，然而在这两种阈值规则下，波形中的起始脉冲并不是实际注入的脉冲，即这两种阈值规则无法过滤实际脉冲前的一小段周期性的噪声信号。而在rigrsure和heursure阈值规则下，虽然这两种阈值规则对周期性噪声干扰的过滤效果一般，但是经过这两种规则的滤波后，波形中脉冲起始位置的信息仍被保留下来。在后续分析时使用的脉冲起始时刻判断算法中考虑到信号的噪声因素，需要对脉冲的噪声功率进行估计，因此不宜对原始信号进行过度的滤波处理。

综上因素，本章选择使用db4小波对检测点采集的信号进行8层分解，并用heursure阈值规则对分解后的高频系数进行滤波。

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图4：滤波后波形

作者简介

葛少伟（1984-），山东省济南市人。现供职于国网济南供电公司。主要研究方向为电力电缆。

作者单位

国网山东省电力公司济南供电公司 山东省济南市 250001

●基金资助项目：国网山东省电力公司科技项目（2018A-040，高压电缆局部放电的精确定位及危险性评估预警系统的应用研究）。

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