引言

    局部放电检测是高压电力设备绝缘状态检测的重要手段，它对提高电力系统的可靠性和经济性具有较高的理论意义和实用价值。

    由于局部放电信号非常微弱,而现场监测过程中存在大量的干扰信号，以致可能将局部放电信号淹没。因此如何消除各种干扰的影响，是提高局部放电在线监测灵敏度的一个关键技术问题。随机噪声干扰是现场最常见的干扰之一，由于其频谱与局部放电信号的频谱相互重叠,在时域、频域都难以将随机噪声和局部放电信号区分开，给局部放电信号的检测带来了很大困难。因此,主要讨论随机噪声背景下的局部放电信号提取问题的方法。

    1常用的局部放电信号的检测方法

    局部放电在线监测中主要采用的消噪方法主要有:

    1.1基于FFT和硬件滤波法处理方法:主要用来去除周期性的窄带干扰。首先对信号进行FFT变换,得到信号的频谱分布,而后在信号的频谱上设一个门限值，把所有大于门限值的值置0,可以非常方便地去除窄带干扰。这主要利用了周期窄带干扰信号的频带有限，在频域中表现为尖脉冲,幅值也比较大,而局部放电信号属宽带信号，较均匀地分布于整个频带空间,幅值也较小。但是由于FFT存在栅栏效,信号失真很大。且只对窄带干扰有很好的消噪作用，对于局部放电信号中存在的其它类型的干扰效果不好。可是由于该技术实现简单,目前仍被广泛采用。

    1.2 模式识别法:该方法的本质仍是利用信号的相位特性进行区别。但是该方法需要积累大量的先验知识找出干扰信号和局部放电信号间的特定差异。而实际在线监测中,在强烈的噪声信号中找出这些差异比较困难，带有很大的经验性成分,不便于学习和掌握。

    1.3信号相关法:主要用来去除周期性脉冲干扰。其基本原理是从局部放电信号同周期性脉冲干扰信号在发生位置、波形及幅值等方面具有不同的相关度,来去除周期性脉冲干扰。相关分析法既可在频域上进行，也可在时域上进行。这种方法的计算量较大,致使实际应用时处理效果明显下降。

    1.4二阶点阵滤波法:该方法对噪声的抑制比高,波形畸变少,应用效果比较好。但是存在干扰频率难以确定、计算时间过长等缺点。

    1.5自适应滤波法:该方法主要是用来去除连续性周期窄带干扰，但是该方法的收敛性较差,尤其在信号中同时出现多种干扰频率时，若连续性周期窄带干扰的频率范围较宽，就非常容易发散,滤波效果很不稳定。

    1.6卡尔曼滤波法:该方法主要是用来去除连续性周期窄带干扰，但是它滤波后的局部放电信号能量损失较大,波形严重畸变,计算时间也比较长,因此该方法很少被应用。

    1.7有限冲击响应滤波法:设计一个带通滤波器，滤波器的频带范围根据现场噪声的情况事先确定，该方法只能适用于特定的现场情况,当现场的载波通讯等干扰的频率变化时,就必须改变滤波器的参数，因此这种方法难以推广。

    1.8基于小波的局部放电信号的检测方法:小波分析(wavelet analysis)是本世纪数学研究成果中杰出代表之一，是继傅立叶分析后的一个突破性的进展。传统的信号分析是建立在傅立叶(Fourier)变换的基础之上的,由于傅立叶分析使用的是一种全局的变换，无法表述信号的时频局域性质，而这种性质恰恰是非平稳信号最根本和最关键的性质。小波分析克服了Fourier 分析的不足,对时域和频域同时具有良好的局部化性质，研究小波变换在局部放电在线监测中的应用已经成为该领域的热点之一。

    2局部放电信号的检测新方法

    小波变换的阈值方法简单、应用广泛。但是小波变换的阈值法消噪过程中，存在的问题是小波基和阈值的选择问题。小波基的选取没有固定的公式可循,主要依靠设计者的经验。而阈值的选取需要对噪声有一定的认识。而现实中,噪声的水平有时很难估计。这给局部放电信号消噪带来了困难。针对以上的问题有两类研究方法，一类是基于完善的小波理论本身的方法。一类是采用新的信号处理方法来弥补小波理论的不足。

    2.1应用交叉验证理论的方法分析局部放电信号。属于第一类研究方法。文献[2]提出了将交叉验证理论应用于局部放电白噪声抑制的新方法。交叉验证理论通过构造的特殊代价函数ISE,能得到最优的消噪阈值,同时还能得到最优的小波基及分解层数。ISE函数为凸函数,存在唯一的最小值，因此总能保证找到最优的阈值。该方法能够在噪声性质未知的情况下,确定最优的小波基和分解层数，克服了小波消噪过程中基函数和分解层数难以确定的问题。

    2.2应用小波变换及数学形态学相融合的方法分析局部放电信号。属于第二类研究方法。小波变换的阈值法消噪过程中，有些局部放电信号的小波变换系数值可能与噪声的小波变换系数值相近,且低于阈值被当做噪声去掉,导致信号部分失真。为了能更好的保留局部放电信号,文献[3]应用小波变换与数学形态学相融合的方法对含有噪声的局部放电信号进行消噪，消噪过程中采用自适应的方法选取阈值系数，消噪效果与小波阈值法和模极大值法进行了比较;还针对幅值高局部放电信号几倍的强连续型周期窄带干扰采用小波变换和FFT联合的方法进行消噪。仿真结果显示,小波变换与数学形态学相融合的方法能更有效的消除局部放电信号的噪声,又能很好的保留原信号特征;同时小波变换和FFT联合消噪的方法对含有强的连续型周期窄带干扰的局部放电信号消噪十分有效,使信号失真达到最小。

    2.3 基于经验模式分解处理局部放电数据的自适应直接阈值算法。属于第二类研究方法。小波变换分析在实际应用中还存在小波基选取的难题。本献[4]研究了EMD在局部放电信号检测中的应用，提出了局部放电在线检测的ADT算法。EMD方法是一种全新的分析非线性、非平稳信号的方法。该方法可以将复杂信号分解为一组平稳化的数据序列集，即经验模态函数(intrinsic mode function,IMF)。所谓经验模态函数必须满足以下2个条件:a.整个数据段内，极值点的个数和零点的个数必须相等或至多差 1。b.在任何时间点上,由局部极大值点形成的包络线和由局部极小值点形成的包络线的平均值为零。EMD分解将数据以固有模态函数IMF项展开，则由数据导出的固有模态函数可以作为展开基，它是由线性或非线性的数据所决定的,并且它是完全的和几乎正交的。更为重要的,它是自适应的。文章中将经过阈值处理后的IMF分量进行重构,即可获得去噪后的局部放电信号,简称ADT算法。ADT算法则克服了小波消噪算法中小波基难以选取的问题，完全基于信号局部特征进行自适应的处理，因此具有很好的自适应能力。

3结论

    将先进的现代信号处理方法的发展应用于局部放电信号的检测是今后的研究方向。但是,同时应该指出,由于该类新方法的研究起步较晚,在电力系统的应用研究的成果中,仿真和实际应用还应有一定的距离，因而还有很多的理论和实际问题需要研究。

    参考文献

[1}Ma.X,Zhou.C,Kemp.I.J.Automatic wavelet analysis and its application in partial discharge detection.IEEE electricalinsulation magazine,2002,18(2):37-47.

[2]李天云,程思勇等.基于交叉验证的局部放电噪声抑制新方法[J].高电压技术.

[3]李天云,杨梅,周喜超,应用小波变换及数学形态学相融合的方法分析局部放电信号[J].电网技术,2007(6),34-39.

[4]李天云,高磊,聂永辉等.基于经验模式分解处理局部放电数据的自适应直接阈值算法[J].中国电机工程学报,2006,26(15):29-33.

赵妍 董爽 (东北电力大学，吉林吉林132012)

作者简介:赵妍(1974~)女,硕士,讲师,主要研究方向为非线性理论在电力系统中的应用。