发电厂变电站电气设备【采用提升小波提取数字化变电站电气设备在线监测信号】
时间：2019-05-01 03:15:17 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
【摘 要】本文采用提升小波算法提取数字化变电站电气设备状态监测信号。该方法采用提升小波对信号进行分解，在阈值选择时采用基于SURE无偏估计的最优阈值自适应选择方法。对数字化变电站信号试验结果表明，本文提出的提升小波算法能够很好的滤除信号中的噪声，计算速度更快，具有良好的去噪效果和应用价值。
【关键词】数字化变电站;电气设备;智能化监测;信号快速处理; 提升小波
1、引言
随着经济高速发展，我国电网规模不断扩大，复杂度越来越高。为了保证电网安全、稳定运行，需要以信息化推动生产自动化和管理现代化，建立数字化电网和信息化电力企业势在必行[1]。变电站是电网的主要信息源和最终执行点，因此实现数字化变电站是实现数字化电网的必要条件。由于数字化变电站现场存在着强烈的电磁干扰，现场电气设备的监测信号在传输之前必须经过去噪处理，文献[2]提出了小波去除信号白噪声。为了实现数字化信号的快速传输，建成智能电网，信号处理需要快速化。文献[3]提出的提升小波算法使得小波算法不依赖于傅里叶变换。同时已经证明了提升方式可以实现所有的第一代小波变换。
本文提出了一种用于数字化变电站平稳信号及费平稳信号去噪的提升小波算法，该算法采用小波提升算法，结合标准软阈值法进行去噪。对数字化变电站典型信号及模拟局部放电信号的去噪结果表明：该算法能够有效抑制数字化变电站信号中混叠的白噪声，相对于Donoho提出的标准软阈值法，该算法能更快速地提取出在强背景噪声下的信号，并降低信号的失真度，具有非常好的去噪效果和实用价值，有效实现了数字化变电站电气设备状态信号的快速处理及传输。
2、提升小波去噪算法
Swelden提出的提升小波构造方案，继承了第一代小波的多分辨率的特性。此外，提升样式中一个很大的特点就是进行小波变换的时候在原位计算各个系数，其复杂度只有原来卷积方法的一半左右，因此成为计算离散小波变换的主流方法。提升小波去噪算法是基于Donoho的基础小波收缩算法的思想提出的[4]，阈值处理通常选用Donoho提出的软阈值化函数ηs。
3、典型信号去噪结果
数字化变电站的全数字和光纤的信号采集系统存在着大量的平稳信号，如光电互感器、电子式互感器等输出的电压电流信号。同时存在着如局部放电信号等的非平稳信号。本文选择Doppler信号及局部放电信号模拟数字化变电站电气设备在线监测的平稳信号及非平稳信号，分别如图1(a-1)及(a-2)所示。采用Donoho提出的标准软阈值法（方法1）及提升小波去噪算法（方法2）对信号的去噪结果如图1所示。图1(b-1)及(b-2)为染噪信号。图1c是含噪信号采用方法1去噪后的结果，图1d是含噪信号采用方法2去噪后的结果。试验结果表明提升小波能够有效去除白噪声的干扰，且能够保留更多的信号特征。方法1及方法2对Doppler信号及局部放电信号的去噪时间分别为0.31、0.15s和0.78、0.36s，可见提升小波算法能够大大减少信号处理的时间，实现信号的实时传输。
4、结语
本文基于提升小波算法，结合Donoho提出的软阈值化函数。通过典型人工平稳信号及局部放电仿真信号的去噪试验分析。与Donoho提出的标准软阈值法的比较结果表明，提升小波算法能够有效提取数字化变电站电气设备在线监测的平稳及非平稳信号，并减小对原始信号的畸变。此外，提升小波去噪算法计算速度非常快，显示了该方法在数字化变电站电气设备状态在线监测系统实际应用中具有良好的去噪效果，有利于数字化变电站信号的快速、实时的网络通信。
参考文献
[1]朱大新.数字式变电站综合自动化系统的发展[J].电工技术杂志,2001,4:20-22.
[2]彭莉,唐炬,张晓星等.一种基于复小波变换提取PD信号的分块自适应复阈值算法[J].电工技术学报,2008,23(7): 112-117.
[3]陈香朋,曹思远.第二代小波变换及其在地震信号去噪中的应用[J].石油物探,2004,43(6):547-550.
[4]李剑,孙才新,杨霁等.局部放电在线监测中小波阈值去噪法的最优阈值自适应选择[J].电网技术,2006,30(8): 25-30.
