CN101499862A - 电力设备超高频局部放电检测中手机噪声信号的鉴别方法 - Google Patents

Abstract

一种电力设备超高频局部放电检测中手机噪声信号的鉴别方法，首先根据典型局部放电脉冲信号的脉冲时间宽度、脉冲波形的衰减时间常数模拟出该局部放电脉冲信号波形；并计算出典型局部放电脉冲信号的波形系数K₁，然后对电力设备进行超高频局部放电检测，对每一个可能属于局部放电的信号获取一定数量的放电信号采样点序列；将采样点序列分别计算其平均值

以及脉冲幅值最大值V_max，最后通过计算其波形系数进行判断，如果波形系数K在0到K₁之间，则该脉冲信号属于局部放电脉冲信号，而如果波形系数K的值大于K₁，则该脉冲信号属于手机脉冲信号；本发明可以简单有效地在电力设备超高频局部放电检测中鉴别出手机噪声信号，从而达到消除手机噪声信号干扰的目的。

Description

电力设备超高频局部放电检测中手机噪声信号的鉴别方法

技术领域

本发明涉及一种电力设备超高频(UHF)局部放电检测中手机噪声信号的鉴别方法。

背景技术

目前出现了一种新的局部放电检测的方法，即超高频(UHF)法，这是因为电力设备中局部放电的脉冲持续时间很短，波头时间一般低于几纳秒并由此产生大量的超高频(UHF，0.15~3GHz)电磁波信号，通过超高频传感器检测这些超高频电磁波信号可以方便地实现电力设备局部放电的检测与定位。

与传统局部放电测量方法相比，检测这种超高频放电信号的方法(即UHF法)具有其独特的抗干扰特性。一般来讲，局部放电测量中所遇到的干扰主要来自电力设备的电晕干扰以及附近电力设备局部放电产生的超高频信号等，但是电晕干扰信号的频率范围(150MHz以下)和超高频信号的频率范围不重叠，而附近电力设备局部放电产生的超高频信号在传播过程中衰减很快，几乎对电力设备局部放电测量装置不构成影响。因此，采用超高频检测方法可有效避开各种干扰信号，使局部放电测量的信噪比大大提高。但是，通讯频段主要是手机信号的干扰问题是目前在超高频检测中急需解决的问题。

由于目前的通信频段，主要是手机信号的频段集中在800MHz、900MHz、1800MHz以及1900MHz等四个频段，从其分布上看基本上处于超高频法检测的频率范围之内，在检测的过程中会对检测结果造成较大的影响，主要是会造成局部放电的误判，从而削弱了检测结果的准确性。

发明内容

本发明主要提出了一种简单有效地在电力设备，如GIS、变压器等，进行超高频局部放电检测中手机噪声信号的鉴别方法。

本发明一种电力设备超高频局部放电检测中手机噪声信号的鉴别方法，包括以下几个步骤：

步骤1、计算典型局部放电脉冲信号的波形系数K₁

根据典型局部放电脉冲信号的脉冲时间宽度、脉冲波形的衰减时间常数模拟出该局部放电脉冲信号波形；

根据采样率获得该波形的采样点数据序列，该采样点数量＝采样率×脉冲时间宽度；

通过对脉冲信号的采样点序列进行累加，将累加值除以采样点数量得到采样点序列平均值V；

将脉冲信号的采样点序列按照顺序进行比较，其中最大的作为脉冲信号幅值的最大值V_max；

最后计算出典型局部放电脉冲信号的波形系数K₁

所述的K₁＝采样点序列平均值V/脉冲信号幅值的最大值V_max×校正系数；

步骤2、对电力设备进行超高频局部放电检测，对每一个可能属于局部放电的信号获取一定数量的放电信号采样点数据序列，该采样点数量＝采样率×脉冲时间宽度；然后按照步骤1分别计算采样点序列的平均值V以及脉冲信号幅值的最大值V_max；最后计算波形系数K，所述的波形系数K＝采样点序列平均值V/脉冲信号幅值的最大值V_max，即 $K=\frac{\stackrel{\‾}{V}}{V_{\max }};$

步骤3、判断波形系数K，如果波形系数K在0到K₁之间，则该脉冲信号属于局部放电脉冲信号，如果波形系数K的值大于K₁，则该脉冲信号属于手机脉冲信号。

该校正系数取值1.5至2之间。

本发明对电力设备进行超高频局部放电检测时，通过对波形系数K的计算，将该波形系数K与典型局部放电脉冲的波形系数K₁比较，根据波形系数的特点，可以判断该检测的脉冲信号是否为局放脉冲信号，可以简单地鉴别出手机噪声信号，从而有效地消除手机噪声信号的干扰。

附图说明

图1为实际局部放电脉冲波形及其离散化图示；

图2为手机信号的波形及其离散化图示。

以下结合具体实施例对本发明进行具体详述。

具体实施方式

本发明一种电力设备超高频局部放电检测中手机噪声信号的鉴别方法，包括以下几个步骤：

步骤1、计算典型局部放电脉冲信号的波形系数K₁

根据典型局部放电脉冲信号的脉冲时间宽度、脉冲波形的衰减时间常数模拟出该局部放电脉冲信号波形；

根据采样率获得该波形的采样点数据序列，该采样点数量＝采样率×脉冲时间宽度；

通过对脉冲信号的采样点序列进行累加，将累加值除以采样点数量得到采样点序列平均值V；

将脉冲信号的采样点序列按照顺序进行比较，其中最大的作为脉冲信号幅值的最大值V_max；

最后计算出典型局部放电脉冲信号的波形系数K1

所述的K₁＝采样点序列平均值V/脉冲信号幅值的最大值V_max×校正系数

该校正系数取值1.5至2之间；

步骤2、对电力设备进行超高频局部放电检测，对每一个可能属于局部放电的信号获取一定数量的放电信号采样点数据序列，该采样点数量＝采样率×脉冲时间宽度；然后按照步骤1分别计算采样点序列的平均值V以及脉冲信号幅值的最大值V_max；最后计算波形系数K，所述的波形系数K＝采样点序列平均值V/脉冲信号幅值的最大值V_max，即 $K=\frac{\stackrel{\‾}{V}}{V_{\max }};$

步骤3、判断波形系数K，如果波形系数K在0到K₁之间，则该脉冲信号属于局部放电脉冲信号，如果波形系数K的值大于K₁，则该脉冲信号属于手机脉冲信号。

由于电力设备实际的放电脉冲基本是呈指数衰减的信号，如图1所示，而手机脉冲信号基本是矩形脉冲，如图2所示，本发明一种电力设备放电脉冲的鉴别方法就是利用该波形的差异来判断检测信号的属性。

Claims (2)

1、一种电力设备超高频局部放电检测中手机噪声信号的鉴别方法，其特征在于包括以下几个步骤：

步骤1、计算典型局部放电脉冲信号的波形系数K₁

根据典型局部放电脉冲信号的脉冲时间宽度、脉冲波形的衰减时间常数模拟出该局部放电脉冲信号波形；

根据采样率获得该波形的采样点数据序列，该采样点数量＝采样率×脉冲时间宽度；

通过对脉冲信号的采样点序列进行累加，将累加值除以采样点数量得到采样点序列平均值V；

将脉冲信号的采样点序列按照顺序进行比较，其中最大的作为脉冲信号幅值的最大值V_max；

最后计算出典型局部放电脉冲信号的波形系数K₁

所述的K₁＝采样点序列平均值V/脉冲信号幅值的最大值V_max×校正系数；

步骤2、对电力设备进行超高频局部放电检测，对每一个可能属于局部放电的信号获取一定数量的放电信号采样点数据序列，该采样点数量＝采样率×脉冲时间宽度；然后按照步骤1分别计算采样点序列的平均值V以及脉冲信号幅值的最大值V_max；最后计算波形系数K，所述的波形系数K＝采样点序列平均值V/脉冲信号幅值的最大值V_max，即 $K=\frac{\stackrel{\‾}{V}}{V_{\max }};$

步骤3、判断波形系数K，如果波形系数K在0到K₁之间，则该脉冲信号属于局部放电脉冲信号，如果波形系数K的值大于K₁，则该脉冲信号属于手机脉冲信号。

2、根据权利要求1所述的一种电力设备超高频局部放电检测中手机噪声信号的鉴别方法，其特征在于：该校正系数取值1.5至2之间。

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