【摘 要】
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随着电力行业整体的进步,电气设备运行电压等级持续提升,用户对电气设备使用稳定性、可依赖性要求的更多并且更加严格。局部放电模式识别是对电气设备没有破坏性、损伤性的,并且应用越来越广泛。本文从局部放电信号去噪和模式识别两个角度进行研究。变压器发生局部放电的内部原因是绝缘材料所在位置处电压梯度过大,超过这种物质的击穿临界场强。它破坏介质层内的原子排列进而导致绝缘层遭到很强的器质性打击。不同放电故障对设备
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随着电力行业整体的进步,电气设备运行电压等级持续提升,用户对电气设备使用稳定性、可依赖性要求的更多并且更加严格。局部放电模式识别是对电气设备没有破坏性、损伤性的,并且应用越来越广泛。本文从局部放电信号去噪和模式识别两个角度进行研究。变压器发生局部放电的内部原因是绝缘材料所在位置处电压梯度过大,超过这种物质的击穿临界场强。它破坏介质层内的原子排列进而导致绝缘层遭到很强的器质性打击。不同放电故障对设备产生的影响不同,所以对局部放电类型的辨识可以为变压器的检修工作提供有价值的技术支持。本文采用具有完整集成经验模态分解（CEEMDAN）和近似熵（ApEn）相结合的去噪方法从仿真和现场两个方面对变压器局部放电进行分析。首先对含噪信号进行CEEMDAN分解,然后对每一个分量求取近似熵值,对噪音分量进行剔除。然后对保留下的分量进行相关系数计算,将相关性小的分量剔除,剩余分量进行重构。对不同信噪比的仿真信号进行去噪,去噪效果比传统方法更加稳定。对现场信号进行去噪,结果表明可以有效的提取放电脉冲。采用经验小波变换（EWT）和多尺度量子熵（MQE）相结合的特征提取方法。首先对实验信号进行EWT分解,分解结果能包含丰富的局部放电信息。然后选取MQE为特征参数,MQE能够准确表征不同局部放电类型。最后采用局部切空间排列（LTSA）和层次聚类（HAC）进行模式识别。用不同类型PD实验信号进行验证,与传统的K-means和Descan进行对比,结果体现了很好的诊断性能。
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