变压器局部放电在线监测中信号干扰分析与抑制

　　变压器局部放电在线监测中信号干扰分析与抑制杨易，李德化，何树林湖南大学机械与汽车工程学院，湖南长沙482模型，采用不同的数字信号处理方法分层处理各种干扰，具有结构灵活易于扩充等特点现场实验结果明，该模型可有效快速地抑制干扰，具有良好的应用前景。

　　用脉冲电流法对变压器进行局部放电在线监测时，严重的电磁干扰大大影响了监测系统的灵敏度及可靠性。因此，抑制干扰是局部放电监测系统能否有效正常运行的关键问。由于现场的干扰形除掉，为此在设计抗干扰方案时，应首先对各种干扰进行充分的分析，来确定不同的抗干扰措施。本文在详细研究现场干扰的基础上，提出了分层式综合处理模型。该模型采用软件方法，对不同的干扰分层处理。在每层处理时，都保证去除干扰后的信号畸变最少，以便于下层更好地处理。现场实验结果明，该模型可有效地抑制干扰，有很好的应用前景。

1 监测现场干扰分析

  局部放电监测中的干扰按时域信号特征可分为连续的周期性窄带干扰脉冲干扰和白噪声3类。周期性窄带干扰包括系统次谐波频保护载波通信以及无线电通信等。脉冲干扰可分为随机脉冲干扰和周期脉冲干扰。随机脉冲干扰由压线路上电晕及局部放电分接开关动作等产生；周期脉冲干扰主要由可控硅动作直流电源整流和调相机励磁整流以及地网中的脉冲干扰产生。白噪声包括各种随机噪声，如绕组热噪声地网噪声等。从频带特征上可分为窄带干扰如周期性干扰和宽带干扰如脉冲干扰和白噪声。

2 干扰抑制

2.1 周期性窄带干扰倍号的抑制

  在进行数字滤波的过程中，滤除占满整个时基两倍调制频率为宽度的脉冲波形，而局部放电脉冲的振幅谱为遍布整个频域的平坦波形。因此，两种振幅谱幅值相差悬殊。根据采集到的现场数据进行振幅谱分析，结果与上述规律相符合。根据这些特点可以确定出载波干扰的频率位置，并将其除去。实际中，我们首先将采集到的128尺8数字信号进行浮点转换，并把它们分成每段为1024个采样点的128个数据段。为提分辨率，对每个数据段进行加窗处理，然后逐段作快速傅氏变换巧，丁得到振幅谱，之后，运用基于MAXNET横向抑制作用的数字滤波技术自动找出振幅谱中对应于载波干扰的频率位置，将其所对应的频率成分置为零。最后作01变换，返回时域。

2.2 脉冲干扰的抑制周期

  脉冲干扰是局部放电在线监测中类重要的干扰源。局部放电信号具有相位随机的特点，而校正脉冲和可控硅信号等周期脉冲干扰则出现在每周期的固定相位上。利用这些特点，通过判断在连续几个工频周期内，脉冲信号是否在固定的相位位置出现，幅值和波形是否几乎不变，来检测周期脉冲干扰信号，最后在采集信号中把它剔除。

　　实现过程如下考虑到存储容量和计算时间的限，采用4个工频周期时间的信号进行分析。分析过程在提取信号包络的基础上进行，其原因是，分析信号的包络比直接分析原信号更为简单易处理。信号的包络通过门限后，可获得每个脉冲的起始相位。门限的选取采用统计学上获得信号偏差但在实际应用中，由于采样率和带宽是确定的，可把门限值设为固定值，这样所得结果会更稳定。

　　脉冲都和其余工频周期内的脉冲称为处理信号进行相关性分析。考虑到计算速度，信号之间的相关性，采用它们之间的差量来量度根据幻值判断脉冲是否为干扰，依据3个原则最小值必须小于1；最小值必须小于旁瓣最小值度应小于该脉冲信号宽度的75.只有3组处理信号的都满足以上条件时，才确定该脉冲为周期脉冲干扰信号。检测出周期脉冲干扰后，就可在原信号中去除之。对去除周期脉冲干扰后的4组信号进行相加平均，可去除些随机脉冲干扰。对辐值较大的随机干扰，可根据个工频周期内出现

2.3 白噪声干扰的抑制

  与局部放电信号混杂在起的白噪声是均值为，的平稳随机信号，属于宽带干扰信号，用频域方法很难去除。各种资料文献认为基于，1的滤波方法不如基于小波的滤波方法。由于局部放电信号是奇异信号，利用小波变换的局部化性质，对剔除了周期性千扰后的信号进行多尺度小波分析。

　　由于局部放电的模极大值随尺度的增大而增加，具有正的。3吐心指数，而噪声的模极大值随尺度小波变换下具有不同的变化趋势，因此，利用小波分析能有效地从白噪声中提取局部放电脉冲信号。

　　需要指出的是，用小波去噪法得到的信号和原信号之间的最大误差与原信号的信噪比的平方成正比关系，当此信噪比太小时，小波去噪法因误差太大而无法使用，而且当现场中周期正弦干扰较严重时，局部放电信号有可能被当成白噪声给去掉。所以，去白噪声干扰置于去除周期正弦干扰之后。

3 局部放电信号

  去干扰的分层式综合模型上述各种方法能很好地抑制某种干扰，但无法独立地去除所有干扰。因此，本文将上述各方法有机地结合在起，以达到有效去除各种干扰的目分层式综合处理模型该模型分为4层，其中3层主要针对局部放电信号在线监测中存在的3类干扰。模型的每层分别完成个确定的任务，为了使下层处理效果更佳，在每层去除干扰后的信号失真尽可能小。由于局部放电信号般发生在工频周期的第1象限和第3象限，因此模型中加入局部放电相角关系识别层。本模型所采取的层次颂序安排主要是考虑在变压器局部放电在线监，中，周期性干扰比较严重，而且若不消除此种干扰，直接运用小波消噪有可能会把局部放电信号当做白噪声给滤除掉

4 实例分析

  运用上述分层抑制干扰技术，本文对实验室采集到的数十组数据进行了处理，得到了较好的效果。大部分干扰都被去除掉了，局部放电信号可被完好地保存下来。，信号分层式综合处理系统应用的结果初步明这种积木式分层综合处理技术结构灵活，各层功能明确，层间联系紧密。

5 结论

  针对变压器局部放电在线监测中各种干扰的特点，本文提出了分层式综合处理模型，该模型可有效地去除周期性窄带干扰周期脉冲干扰和白噪声干扰，并且可很好地保持原有的局部放电波形，有较的实用价值。