变电站站界噪声抗干扰测量方法

卢铃，佘恺，蔡炜，唐奇，谢银娥，武帅兵

(1.国网湖南省电力有限公司电力科学研究院，湖南 长沙 410007；2.国网湖南省电力有限公司娄底供电分公司，湖南 娄底 417000；3.中科传启(苏州)科技有限公司，江苏 苏州 215163)

0 引言

站界噪声测量是新建变电站环保验收、在运变电站例行环保监测、噪声投诉处置等环节中的重要内容，测量数据准确性是后续工作顺利开展的基础，其重要程度不言而喻[1－4]。

目前，变电站站界噪声测量一般遵循GB 12348—2008«工业企业厂界环境噪声排放标准》进行测量，使用的设备大多为手持式声级计，如丹麦B＆K 2270型手持式分析仪等。变电站内噪声主要来自于变压器、电抗器、冷却风机等设备，短时间内，时间声源特性不会发生较大变化，可看作稳态噪声源。根据GB 12348—2008规定，当被测声源是稳态噪声时，采用1 min的等效声级[1，5]。然而，在实际测量中，经常会遇到周围存在各种环境干扰噪声影响的情况，如虫鸣、鸟叫、车辆鸣笛等。这导致变电站站界噪声测量时容易受到干扰，极大影响测试工作效率。因此，有效抑制环境干扰噪声，实现变电站噪声的抗干扰测量具有重要的应用价值。

考虑到变电站噪声可看作稳态噪声，干扰噪声为非稳态噪声，因此可借鉴语音增强中背景噪声估计技术，去除非稳态干扰信号对站界噪声测量的影响。常见的稳态噪声估计技术包含基于有音无音判断方法、最小统计法、谱减法等[6－12]。基于有音无音判断，即对信号数据进行分帧分析，如果认为存在着非稳态信号(干扰噪声)，则不利用该帧数据进行噪声估计；相反如果不存在干扰，则进行利用该帧数据采用平滑的方式进行噪声估计。基于有音无音判断依赖于一些门限值的设定，而这些门限值设定需要预先知道稳态噪声和非稳态噪声特性。有学者采用直方图等方法进行有音无音判断，但其计算量较大，在实际的低成本系统中实现效果并不理想。最小统计法，是一种不依赖于有音无音检测的方法，其基本原理是认为当前帧的功率谱是由稳态噪声功率谱与干扰信号功率谱叠加得到。而由于干扰信号功率谱是变化的，因此综合多帧信号各频率点功率谱的最小值，即可以得到稳态噪声功率谱。该方法操作简便，计算量小，但其对噪声估计值比实际噪声值通常要小。谱减法是处理宽带噪声较为传统和有效的语音增强方法，其基本思想是在假定语音信号与平稳背景噪声信号相互独立的条件下，从带噪信号的功率谱中减去平稳背景噪声功率谱，从而得到较为纯净的语音频谱。但是在变电站站界噪声检测中，前述“平稳背景噪声”对应的是变电站噪声，“语音信号”对应干扰噪声，显然适用性不佳。

本文提出一种变电站站界噪声抗干扰分析方法，基于双传声器形成增强信号，对增强信号评价每个时频点干扰噪声存在概率，根据存在概率对每个频率点信号能量进行加权，从而抑制环境噪声干扰。该方法利用变电站噪声与干扰噪声的空间分布关系，把传声器阵列的波束方向和谷点方向分别指向变电站方向和干扰噪声方向，通过两者波束的能量比值提高干扰信号存在概率计算准确度，从而减小变电站噪声的估计误差。

1 变电站噪声特性

变电站是电力系统中对电压和电流进行变换、接受电能及分配电能的设施。变电站噪声主要产生于变压器、电抗器、电容器等电力设备以及用于散热的风机等，其噪声产生机理和特性已被深入研究[13－20]。

变压器噪声是由变压器本体(铁心、绕组)的振动及冷却设备的运行所引起的。本体振动的主要来源包括:硅钢片的磁致伸缩所引起的铁心周期性振动，硅钢片接缝处和叠片之间因漏磁而产生的电磁吸引力所引起的振动，通流绕组间产生的匝间电动力所引起的振动，漏磁所引起的油箱壁振动。研究表明上述振动和噪声的基频为100 Hz，同时由于磁致伸缩的曲线为非线性，结构可能存在非线性，以及谐波负载等因素，还会出现100 Hz的谐波频率。冷却设备包括冷却风机、循环油泵等。以冷却风机为例，运行时会在叶片附近会产生气流漩涡，气流漩涡扰动空气产生流体噪声。因此冷却设备噪声表现为明显的白噪声特性，其噪声能量较为均匀地分布于一段较宽的频带上。变电站内还可能有其他用于通风散热的冷却风机，噪声特性类似，均可看作稳态声源。

电抗器也是变电站中常见的噪声源，用于限流、滤波、平波、功率因数补偿等各种用途。按照磁路结构划分，可以分为空心与铁心式电抗器两类。前者噪声来自于绕组电动力引起的结构振动，后者与变压器类似，噪声主要来源于铁心和绕组。电抗器噪声的基频同样是100 Hz，通常也包含100 Hz谐波成份。

总体而言，由于电力负荷短时间内不会发生急剧变化，设备的运行方式不会发生快速转变，因此变电站内噪声源较为稳定，可看作稳态噪声。

2 双传声器抗干扰测量方法

为降低变电站站界噪声测量受环境噪声干扰问题，利用站界噪声与环境干扰噪声的时频域特性和空间特性，提出一种双传声器抗干扰测量方法。

假定双传声器组成的传声器阵列布置在变电站噪声源与干扰噪声源之间，则第i个传声器接收信号为:

式中，si(n)为干扰信号，di(n)为变电站噪声信号。通过分帧处理并通过快速傅里叶变换转到频域有:

式中，k代表频率，l代表帧号。对xi(k，l)进行波束加权处理，以形成不同方向的指向性:

式中，Yj(k，l)为采用不同波束加权值的输出，为相应的波束加权值。和取不同值时可形成不同指向性，因此可以通过设置合适的对不同方位的噪声信号进行增强或抑制，如图1所示。

图1 波束指向性图

对于变电站站界噪声测量，变电站的方位是预先知道的，假设其位于0°方向，因此可选择第一组加权值。假设外部干扰噪声恰好在180°方向，那么第二组加权值在0°方向形成谷点，即最大限度抑制变压器噪声。第一组波束加权值在变电站所在方向有最大值。

首先，要想使学生真正学到英语，而不是在伪学习，教师要根据学生的不同层次和学情来设计教学活动。学生的知识水平、认知能力和性格特点有着很大的差异，所以教师应适当地进行分层教学，给每一个学生必要的自主表现和发展的空间、时间，促使有差异的学生共同发展。分层有很多内容，因为学生的基础不一致，所以学生需要分层；因为知识的难易程度有别，所以教学目标也要分层；学生和知识有差别，所以施教、作业和评价都需要分层。教师要根据情况的不同，在教学中采取不一样的教学策略，充分发挥学生在学习中的主体作用，让学生从英语教学中体会英语学习的乐趣，曾强学习英语的自信，从而提升英语教学的水平，促进学生发展。

其波束图如图1(a)所示，另一组加权值在0°方向(干扰噪声方向)形成谷点:

其波束图如图1(b)所示。

令

从上述公式可看出，当不存在干扰噪声时，由于对变电站噪声进行了较大的抑制，Y2(k，l)的值较小，因此η(k，l)具有较大的值，使得G(k，l)G(k，l)接近1，的贡献认为均来自与变压器噪声，即变电站噪声功率与实际传声器接收的噪声信号功率一致。当存在较大干扰噪声时，Y1(k，l)、Y2(k，l)的值较为接近，因此η(k，l)接近1，使得值较小，对该帧信号的噪声信号功率进行了有效抑制。

进一步结合MCRA噪声估计技术，得到最终的变电站噪声功率估计值为:

式中，ν取0.5，(k，l)为采用MCRA方法对波束输出Y1(k，l)的噪声估计结果。

3 实验结果

为验证方法的有效性，在全消声实验室内进行实验。主要包含用于播放变电站噪声信号和干扰噪声信号的扬声器，两个型号为B＆K 4189－A－21型传声器构成的双传声器阵列。两个扬声器与两个传声器位于同一条水平直线，两个传声器的距离为0.06 m，两个扬声器距离两传声器中心的距离均为1.5 m，如图2所示。为便于描述，假定左侧为180°方向，右侧为0°方向。

图2 实验系统图

实验中，两个扬声器同时发声，其中左侧扬声器播放干扰噪声，右侧扬声器播放变电站噪声，两个传声器进行信号同步采集。图3为变压器噪声受到鸟叫声干扰后的时域波形图。

图3 包含鸟叫声干扰的变电站噪声时域波形

利用算法进行处理后，即可分别得到变电站噪声和干扰噪声。图4(a)为分离得到的鸟叫声时域波形，图4(b)为分离得到的变电站噪声时域波形。可以看出，变电站噪声和鸟叫声得到了较好的分离。

图4 变电站噪声与鸟叫声分离结果

同时，还对汽车由近及远行驶经过产生的噪声和虫鸣声干扰进行了实验，实验结果如图5、图6所示。

图5 变电站噪声与汽车行驶噪声分离结果

图6 变电站噪声与虫鸣声分离结果

在无干扰噪声情况下变电站噪声为77.7 dB(A)，而存在干扰噪声时，直接测量结果会偏大，见表1。可以看出，存在虫鸣、鸟叫、汽车经过干扰噪声时，直接测量结果分别偏大1.4 dB(A)、0.9 dB(A)和1.5 dB(A)。而采用抗干扰测量方法，测量结果误差为0.4 dB(A)、－0.1 dB(A)和0.1 dB(A)，误差明显降低，说明了抗干扰分析方法的有效性。

表1 变电站噪声测试值 dB(A)

4 结语

本文提出一种基于双传声器阵列的变电站噪声估计方法。利用变电站噪声与干扰噪声来源方向的不同和双传声器组成的阵列的指向性，实现变电站噪声和干扰噪声的分离。在消声室内的进行实验，模拟变电站噪声测试过程中遇到虫鸣、鸟叫、车辆经过时的噪声干扰，通过抗干扰测试方法，明显降低了干扰噪声的影响，表明方法的有效性。同时，对于不同方位、不同信噪比、不同类型的干扰噪声影响，后续值得开展更为深入的研究。