變壓器局部放電在線(xiàn)監測信號中的電磁干擾及抑制

五、隨機脈沖型干擾的抑制

這類(lèi)干擾最難剔除。由于干擾和局放信號在頻域內的特征具有相似性，因此現有的大量方法都是從時(shí)域考慮的。常用方法有硬件電路法、軟件波形識別法和人工智能法。

1.硬件電路法

它的基本思路是利用兩個(gè)測量點(diǎn)的輸出信號中外來(lái)脈沖干擾同方向，而內部放電脈沖方向相反的特點(diǎn)，去除脈沖干擾。具體實(shí)現為硬件電路，常用電路包括差動(dòng)平衡法、脈沖極性鑒別法和定向耦合法。

在實(shí)際應用中，前兩種的效果并不理想。這是因為對于差動(dòng)平衡法，由于傳播路徑不同，組成差動(dòng)的兩路信號往往不能很好的對應，因此差動(dòng)效果不佳。提出了差動(dòng)“平衡對”的概念對此進(jìn)行了改進(jìn)，可消除干擾并同時(shí)獲得局放脈沖幅值及脈沖個(gè)數。脈沖極性鑒別的局限在于由于模擬延遲和極性鑒別器受外界因素影響較多，會(huì )造成電子門(mén)控誤動(dòng)作，降低了極性鑒別的準確性。

定向耦合法是德國的Borsi H等于1987年提出的。原理圖見(jiàn)圖1.它用特殊繞制的Rogowski線(xiàn)圈在高壓套管底部靠近法蘭處耦合局放信號，并根據線(xiàn)圈兩端電壓的大小來(lái)判斷是局部放電信號還是外來(lái)電磁干擾。該法把Rogowski線(xiàn)圈的中間抽頭與變壓器套管末屏測量端子連接起來(lái)。此時(shí)末屏測量端子串一個(gè)小電阻接地，可以看成末屏和末屏對地電容組成電容分壓器的低壓臂，經(jīng)小電阻接地后形成了一個(gè)高通濾波器，只有高頻信號才能通過(guò)。Rogowski線(xiàn)圈與高壓套管末屏測量端子連起來(lái)構成定向耦合電路。

電流I如圖示方向時(shí)，U（1）=Uc+U1，U（2）=Uc-U2=Uc-U1.此時(shí)U（1）>U（2）；若電流I反向，則U（1）在實(shí)際應用中，人們對此作了改進(jìn)，用兩個(gè)羅氏線(xiàn)圈替代原測量線(xiàn)圈并采用選頻的方法提高測量信號的信噪比，據論文介紹，得到了較好的結果。

2.軟件波形識別法

隨著(zhù)計算機技術(shù)和數字信號處理技術(shù)的發(fā)展，利用脈沖信號特征進(jìn)行邏輯判斷也可抑制干擾。它的前提是脈沖識別，即判斷脈沖是否存在、脈沖持續時(shí)間和相應的起點(diǎn)與終點(diǎn)，以便較準確地確定放電相位和聲波時(shí)延。

目前脈沖識別多采用閾值識別法。而現場(chǎng)測量的脈沖多是衰減振蕩波，該法很易誤判且無(wú)法確定脈沖持續時(shí)間。提出一種結合脈沖幅值閾值和波形特征來(lái)識別振蕩脈沖的方法，并在實(shí)用中得到了較好效果。

3.模式識別的應用

此法的本質(zhì)仍是利用信號的相位特性進(jìn)行區別。局放信號雖然幅值變化很大，但它們的相位分別集中在45°和225°附近。例如，由于電弧放電的發(fā)生相位同局放有差異、幅度變化較小并且在脈沖形狀上也略有不同，根據這些特點(diǎn)，一個(gè)有經(jīng)驗的專(zhuān)家可以很容易地分辨出電弧放電信號這種干擾。模式識別方法就是專(zhuān)家經(jīng)驗的軟件實(shí)現，它已在CIGER的報告中得到確認，一些相應的軟件也已出現。常見(jiàn)的方法包括模糊邏輯法、kohonen網(wǎng)絡(luò )分類(lèi)法、KLT變換法和基于最小距離的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )法等?？傮w來(lái)講，模式識別方法的難度在于需要積累大量的先驗知識并能找出干擾和局放間的特定差異，而在線(xiàn)測量中，在強烈的干擾信號中找出這些差異比較困難。下面介紹其中幾種方法。

（1） Karhunen-Loeve-Transform法

研究發(fā)現，用于模式識別的輸入矢量維數較高時(shí)，分類(lèi)較困難且效果不好；降低維數后，分類(lèi)效果能得到改善。換言之，為提高識別率、突出信號的特征，首先需去除信號中的干擾或噪聲信息。KLT變換的原理如圖2所示。由圖可以看出，若采用x1-x2坐標系，要進(jìn)行分類(lèi)必須同時(shí)采用x1、x2坐標；若對此進(jìn)行正交變換，轉移到w1-w2坐標系。則僅需w2坐標即可進(jìn)行分類(lèi)。由此可見(jiàn)，經(jīng)KLT變換，可去除干擾。

（2）脈沖序列分析法——Kohonen網(wǎng)絡(luò )

該算法為一種無(wú)監督的算法（如圖3所示）。它的原理是尋找輸入向量到輸出層歐氏距離最短的節點(diǎn)，以此為輸出，并通過(guò)自組織算法可以進(jìn)行自適應分類(lèi)，區分局部放電信號和干擾信號，從而達到干擾消除和抑制的目的。