发布时间：2022-10-05 10:07 热度：
摘要：文章对变压器局部放电检测方法进行了简要的总结，并提出一种基于EMD 方法的放电信号特征提取方法。
关键词：经验模态分解;局部放电;白噪声
变压器局部放电的过程除了伴随着电荷的转移和电能的损耗之外，还会产生电磁辐射、超声波、发光、发热以及出现新的生成物等[1] 。因此，与这些现象相对应，目前局部放电的检测方法可分为非电测量法和电气测量法两大类。
一、变压器局部放电的主要检测方法(一)非电测量法
非电测量法主要有超声波检测法，光检测法，化学检测法，红外测量法，温度测量法。超声波检测法[2][3] ，即是利用固定在变压器箱壁上的超声波传感器接收变压器内部局部放电产生的超声波，由此来检测局部放电的大小和位置。光检测法是通过检测局部放电产生的光波实现的[4][5] 。在变压器油中，各种放电发出的光波波长不同，研究表明通常在500-700nm 之间，光通过光纤进行光电转换后，通过检测光电流的特性可以实现局部放电的识别。化学检测法[6][7] 是通过测定局放时各种生成物的组成和浓度，来表征局部放电的程度。目前最广泛应用的，是用油色谱分析法确定其组成和浓度，以判断局部放电的状态。红外测量法[8][9] 采用红外摄像仪检测出局放时微弱的温差来确定局部放电的程度和位置。但是由于造成温差的原因很多，这种方法测量的可靠性较差。温度测量法是通过测量温度的分布情况可以了解变压器内部的放电情况[10] 。
(二)电气测量法
电气测量法主要有脉冲电流法，无线电干扰法，UHF 法。脉冲电流法[11] 通过检测局部放电的电流脉冲反映电气设备的局部放电特性。局部放电脉冲电流可通过测量检测阻抗的电压或通过罗戈夫斯基线圈获取。该方法的检测频率范围为数十kHz 至数MHz，测量方法简单，灵敏度高，易于局部放电定量。但检测频带范围内干扰源多，易受干扰影响。无线电干扰法[12] 使用罗戈夫斯基线圈型传感器从变压器的中性点或接地电缆处测取信号。同时，测试系统安装方便，检测设备不改变电力系统的运行方式。随着数字滤波技术的发展, 无线电干扰法得到了较广泛的应用。UHF 法是通过天线传感器接收局部放电过程辐射的UHF 电磁波，实现局部放电的检测。变压器中油-纸绝缘的绝缘强度较高，局部放电产生的辐射电场扰动是持续时间为ns 级的脉冲，具有丰富的高频分量，可达数GHz。
二、EMD 法的原理及应用
美籍华人N.E.Huang 于1996 年提出了能把复杂信号分解成一种称为内禀模态函数(Intrinsic Mode Function， 简称IMF)的单分量信号的算法-经验模态分解(Empirical Mode Function， 简称EMD)算法。在此基础上，1998 年N.E.Huang 及其同事提出了较为完整的Hilbert-Huang 变换信号分析方法。并在1999 年对分解后Hilbert 频谱的分布做了进一步说明。它是一种分析非线性、非稳定性信号的新方法，能够得到信号的时间-频率-能量分布特征，而且能够描绘出信号的时频图、时频谱和幅值谱，是一种更具适应性的时频局部化分析方法。经验模态分解法是N.E.Huang 等研究非线性问题和Hilbert 变换时提出的，它既能使信号分解具有唯一性又能在时域和频域同时具有良好的局部化性质。信号一旦分解完毕，又可以根据工程问题的要求灵活实现重构[13] 。
Hilbert 谱分析法的产生对于突破时频分析发展具有重要意义。时频分析主要的任务是描述信号的频谱分量是怎样随时间变化的，研究并了解时变频率在数学和物理上的概念和含义。时频分析的最终目的是要建立一种分布，以便能在时间和频率上同时表示信号的能量或者强度，使在时间域内难以观察到的信号的特征在频域内能十分清楚地显示出来，得到这种分布后我们就可以对各种信号进行分析、处理，提取信号中所含有的特征信息，或者综合得到具有期望的时频分布特征的信号。
Hilbert-Huang 变换虽然是近几年才提出的一种新的时间序列信号分析方法，但已经引起了人们的广泛关注，已经成为信号分析领域的热门话题。已经有众多学者和科研领域机构都投入到Hilbert-Huang 变换的研究中来。
三、放电信号特征提取;
基于局部EMD 的变压器放电信号故障特征提取方法步骤如下：
1.首先对变压器局部放电信号进行模拟。
2.
考虑到实际检测中有干扰的存在，因此在模拟信号的基础上加入白噪声。
3.
计算局部放电信号的故障频率，并对所得的信号进行EMD 分解，得到若干个IMF 分量，从中选出感兴趣的分量
cj，…，ck。
4.对所得分量进行叠加，并分析其特征。
四、对放电信号检测的仿真模拟
研究表明[14] ，电力设备中的局放表现形式样式繁多。通常，局放波形有非常陡峭的波前并持续较短的时间，这种局放脉冲在理论上可以用单指数振荡衰减和双指数振荡衰减模型来等效模拟。
单指数振荡衰减模型
tT
ft () = Ae . / sin(2 π f t c )
双指数振荡衰减模型
ft () = ( .1.3/tT. e.2.2/tT)sin(2 π f t c )
Ae
取适当的参数值，构造模拟信号如图1 所示：
图1 局部放电原始信号模拟
由于实际检测中都会有噪声干扰，且噪声具有随机性，可用白噪声来模拟。生成白噪声，并将白噪声加入到原始信号中，得到加噪后信号如图2 所示：
图2 加入噪声后的信号
对加噪后的信号进行EMD 分解，得到的结果如图3 所示;可见，分解后得到9 个IMF 分量和1 个剩余分量。仔细分析分量的特征，易知其中IMF1 代表了高频噪声的特征，而IMF2，IMF3， IMF4 则代表了局部放电信号的主要特征。
将IMF2，IMF3，IMF4 分量进行叠加，叠加的结果如图4 所示
图3 信号的EMD 分解结果
图4 部分IMF 分量叠加结果
叠加结果与原始信号很接近。因此可以得出结论，通过先对加噪信号进行EMD 分解，再选取合适的IMF 分量进行叠加，可以巧妙地消除外界噪声，并且保留了局部放电信号本身的大部分特征，局部放电信号失真较小。
五、结论及后续工作
用EMD 法把含噪声的放电信号先分解成若干个IMF 分量，再根据各分量的特征选取少数能反映局部放电信号特征的分量进行叠加，能够很好的避开噪声的干扰，是一种有实用价值的方法。但由于叠加后相比原来的波形有一定的失真，该方法有待进一步完善。后续工作将建立更加完整的模型，对变压器局放进行更为准确的检测和诊断。
参考文献
[1]WARD B H，INDGRENL S A.Survey of developments in insulation monitoring of power transformers[J].IEEE Electrical Insulation Magazine,2001，17(3)：16-23.
[2] 赵秀山，王振远，朱德恒，等.在线监测用电流传感器的研究[J].清华大学学报(自然科学版)，1995，35(2).
[3] 王昌长，郭恒，朱德恒，等.在线监测电力设备局部放电电流传感器后其波前能被有效检测，因此无法回答根据最短光系统的研究[J].电工技术学抿1990，(2).
[4] 郑重，谈克雄，张蕾，等.局部放电脉冲波形数字测量与分析系统[J].清华大学学报，2001，41(3).
[5] 成永红，李伟，杨继松，等.超宽带局部放电检测技术的
