一种GISGISIS局部放电信号分层去噪方法

鄢文清，吴毅彪

（国网上饶供电公司，江西 上饶 334000）

0 引言

封闭式组合电器是指将断路器、隔离开关及接地开关、电压互感器、电流互感器、避雷器、母线、引线套管或电缆终端盒等各元件的高压带电部位，封闭在充有SF6气体的接地金属外壳中。GIS具有占地面积小，运行不受外界环境影响，配置灵活、维护简单、可靠性高、检修周期长等优点，但在实际运行中经常发生局部放电故障。局部放电检测技术可以帮助及时发现微小绝缘缺陷，避免发展成重大绝缘故障[1]，对组合电器设备的安全稳定运行具有重要意义。

目前，国内外对GIS局部放电在线监测技术开展了大量的研究。提出了多种有效的检测方法，如脉冲电流法、超声波法、紫外成像法、气相色谱法、震荡波法、特高频法等，以及相应PD信号的模式识别与诊断技术等[2]。但由于组合电器设备处于强电磁环境中，并且绝缘结构复杂，各种干扰信号会严重影响局部放电的检测结果。因此要对局部放电故障进行诊断首先必须采用相应的抗干扰技术对各种干扰信号进行处理，从而在现场强烈的电磁干扰环境中准确获取PD信号。本文首先分析了影响GIS局部放电检测的干扰源，在此基础上，介绍了相应的GIS局部放电检测抗干扰措施，最后提出一种分层去噪技术，提高了局部放电特征信号提取的准确性。

1 局放检测抗干扰技术

现场强电磁干扰是组合电器局部放电检测中主要的干扰源，这些干扰源按时域信号特征可以分为周期型干扰、脉冲型干扰和白噪声等，各类干扰源如图1所示。不同类型的干扰信号特征存在很大的差异性，并可通过地线、电源和空间耦合等多种渠道影响检测结果，因此需要根据干扰源类型采取相应的去噪技术，以便从强电磁干扰中提取真实有效的局部放电特征信号。

1.1 周期型干扰抑制

周期性窄带干扰是局部放电检测中主要的干扰源，相对局部放电信号其幅值一般较大，甚至可以将局部放电信号完全湮没。尽管某些局部放电检测技术可以避开部分窄带干扰，如特高频检测法等，但仍有部分窄带干扰信号无法避免的影响检测结果。目前提出的比较有效的周期性窄带干扰抑制方法有自适应滤波法、时频变换法、傅里叶级数法、基于小波变换的检测法[3]。自适应滤波法是根据干扰信号的时间相关性和局放信号的时间无关性来抑制干扰，可以自适应调整滤波器参数，但容易造成局放信号幅值和波形的畸变；时频变换法根据干扰信号谱峰陡峭和局放信号谱峰平缓特征进行干扰抑制，但受频谱基线选择的影响较大；傅里叶级数法根据干扰信号与局放信号在时域上的长短差异来抑制干扰，该方法可以较好的保存PD信号幅值、极性等重要特征，但需要实时估算干扰频率和傅里叶级数法系数，计算量较大；小波变换具有多分辨率的特点，对处理现场电磁干扰非平稳信号效果良好，但常规的实小波存在着最优小波基函数选择困难和频谱泄漏等问题。复小波变换有效克服了实小波的上述缺陷，成为近年来抑制窄带干扰的有效手段。文献[4]提出了一种基于最优谐波小波包变换的窄带干扰抑制方法，谐波小波作为具有严格“盒形”频谱的复小波为信号表示提供了很大的自由空间，在窄带干扰信号抑制中取得了良好的应用效果。

图1 现场干扰源类型

1.2 脉冲型干扰抑制

脉冲型干扰主要由电力电子元件动作、电晕放电、电机启动电弧和雷达干扰等产生，该类干扰在频域上表现为多频宽带信号，在时域上为持续时间较短的脉冲信号。目前抑制脉冲型干扰的方法主要有波形特征鉴别法、脉冲时延鉴别和幅值鉴别法等。Nagesh和Gururaj等学者提出一种抑制周期型脉冲干扰的有效方法，从局部放电信号与周期型脉冲干扰信号具有不同的形状出发，将脉冲干扰信号从波形信号中剥离出来。而脉冲时延鉴别和幅值鉴别法是一种逐个脉冲识别方法，通过调整传感器之间以及传感器到检测装置之间的距离，使干扰信号和局部放电信号到达数据采集单元时具有不同的时延和幅值差异，然后根据这种差异将局部放放电信号与干扰信号分离。对于随机型脉冲干扰通常采用脉冲信号特征逻辑判断进行抑制，Fruth和Gross等人提出一种结合脉冲幅值和波形特征来识别随机型脉冲干扰的方法，在实际应用中获得了不错的效果。

1.3 白噪声抑制

美国数学家Donoho和John stone的研究表明，对于白噪声基于小波变换的滤波法比基于FFT的滤波法效果更好。原因在于局部放电信号属于非平稳信号，白噪干扰属于平稳信号，经小波变换后白噪声对应的小波变换系数在小尺度上具有较大的幅值，随着尺度的增加，局部放电脉冲信号的小波变换系数幅值增加，而白噪声的小波变换系数幅值迅速趋于零，二者在小波变换下随尺度变化呈现不同的特征。基于小波分析技术的抗干扰技术实际是一个信号分解和重构的过程，包括信号的小波包分解、确定最优小波包基、小波包分解系数的阈值选择、信号的小波包重构。近年来，Mallet、Xu和Donoho等人以小波变换为基础提出了模极大值重构滤波、空域相关滤波和小波阈值滤波等滤波方法，3种方法的比较如下。

表1 3种滤波方法的比较

2 分层去噪方案

特高频检测法具有灵敏度高、抗干扰能力强的特点，是目前局部放电检测的主要手段。由于现场干扰源比较复杂，单一去噪方法无法抑制所有干扰，为此提出一种局部放电信号分层去噪方案，采用硬件和软件结合的方法，通过对局部放电信号进行分层去噪处理，可在现场强烈的干扰环境中获取准确的局部放电信号，PD信号分层去噪流程如图2所示。

图2 PD信号分层去噪流程

1）采用UHF检测法进行PD信号采集。目前国内变电站运行的组合电器一般不具备内置式UHF传感器，大多数GIS盆式绝缘子外侧都有金属法兰，在盆式绝缘子制造过程中金属法兰留有环氧树脂材料填充的浇注孔。UHF传感器通过检测浇注孔泄漏的电磁波，采集的频段一般为300 MHz≤f≤3 GHz[5]，可以有效避免低频干扰信号的影响，但采集到的PD信号包含了部分高频周期型干扰、脉冲型干扰和白噪声等，需要进行去噪处理。

2）采用FIR滤波器对PD信号进行初步处理。有限冲激响应FIR滤波器的特点是相位严格线性，其相时延和群时延相等，滤波器总是稳定的。在实际应用中，理想冲激响应为无限长的，可以用有限长的冲激响应序列来代替无限长的冲激响应序列，即采用窗函数法设计FIR滤波器。该硬件滤波器不仅可以去除周期型窄带干扰，对白噪声干扰也有一定的抑制作用。

3）采用小波变换法抑制周期型干扰和白噪声。采用Daubechies小波构建db系列复小波，该复小波具有相位不变性、良好方向选择性、完美重构等优点，有效克服了实小波的不足，成为抑制周期型干扰和白噪声的有效手段。周期型干扰、白噪声与局部放电包络信号在复小波变换下随尺度变化呈现不同的变化特征，其关键在于合理选择小波包分解系数阈值，软硬阈值结合一种较好的方式，对小尺度上的系数进行软阈值滤波，对大尺度上的系数进行硬阈值滤波，可以达到很好的干扰信号抑制效果。

4）采用脉冲时延鉴别法抑制脉冲型干扰。脉冲时延鉴别法是一种逐个脉冲识别方法，通过在GIS气室两端的盆式绝缘子浇注孔处布置两路相同的UHF传感器，使脉冲型干扰信号和局部放电信号到达信号采集单元时具有不同的时延和幅值差异，并采用相关估算法计算两路脉冲时延和幅值差，然后根据这种差异将局部放放电信号与脉冲型干扰信号分离。

5）采用模糊聚类法进行多源PD信号分类。若组合电器内部发生多类局部放电故障，UHF传感器检测到的多源局部放电信号相互叠加，会使其失去显著的统计特征，无法识别出局部放电故障类型。本文采用基于模糊聚类法的PD信号分离技术，选取放电脉冲平均幅度、放电脉冲个数、放电脉冲起始相位作为聚类指标，将所有UHF信号样本通过优化迭代分成若干类，得到相应的聚类中心，每一类代表一种典型的局部放电故障信号。

3 结论

局部放电检测是诊断组合电器内部故障的有效手段，但现场强烈的电磁干扰对局部放电检测准确性影响很大。本文介绍了周期型干扰、脉冲型干扰和白噪声等三类电磁干扰信号对局部放电检测结果的影响，并综述了相应的抗干扰措施。重点提出一种基于软硬件结合的PD信号分层去噪方案，采用有限冲激响应FIR滤波器对放电信号进行初步滤波，然后采用小波变换法和脉冲时延鉴别法对各类干扰信号进行抑制，可在现场强烈的干扰环境中准确获取局部放电信号。

[1]周倩，唐炬，唐铭，等.GIS内4种典型缺陷的局部放电超高频数学模型构建[J].中国电机工程学报，2006，（8）:99-105.

[2]金立军，张明锐，刘卫东.GIS局部放电故障诊断试验研究[J].电工技术学报，2005，20（11）:88-92.

[3]程养春，李成榕，王伟.用傅立叶级数法消除局部放电检测中窄带干扰的研究[J].中国电机工程学报，2005，25（20）:106-111.

[4]唐炬，樊雷，卓然，等.用最优谐波小波包变换抑制局部放电混频随机窄带干扰[J].中国电机工程学报，2013，33（31）:193-201.

[5]王亮，郑书生，李成榕，等.GIS浇注孔传播内部局部放电UHF电磁波的特性[J].电网技术，2014，38（1）:241-247.