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小波去噪对提高GIS超声局部放电信号识别率的研究
小波去噪对提高GIS超声局部放电信号识别率的研究
摘要：
地面绝缘子（GIS）是电力系统中重要的电力设备之一，用于绝缘和隔离高压设备。然而，GIS在长期运行过程中容易出现局部放电故障。局部放电（PD）是一种重要的指示器，用于检测设备中可能出现的故障和损坏情况。然而，由于信号受到噪音的干扰，PD信号的识别变得非常困难。为了解决这一问题，本文研究了小波去噪方法在提高GIS超声局部放电信号识别率方面的应用。
关键词：小波去噪，GIS，局部放电，信号识别
引言：
近年来，GIS已广泛应用于电力系统中，其用作高压设备的绝缘和隔离。然而，由于各种原因，如材料老化、设备磨损等，GIS在运行过程中容易发生局部放电故障。局部放电是指电气设备中充电或放电过程中的局部放电现象，通常由绝缘破裂、电极缺陷等引起。局部放电的存在可能导致设备损坏甚至全面故障，对电力系统的安全运行带来严重影响。因此，如何准确快速地识别和检测GIS中的局部放电现象至关重要。
然而，由于PD信号被噪音所掩盖，识别和检测局部放电变得非常困难。传统的信号处理方法无法从噪音中分离出局部放电信息，因此需要引入更有效的方法来提高PD信号的识别率。小波去噪是一种有效的信号处理方法，具有局部化特性和适应性，能够将信号分解为不同尺度和频率的子信号。通过小波去噪，可以有效地降低噪音的干扰，提高PD信号的识别率。
方法：
本研究采用小波去噪方法来改善GIS超声局部放电信号的识别率。首先，采集GIS中的超声信号。然后，利用小波变换将信号分解为多个尺度的子信号。接下来，通过设置阈值对各个尺度的子信号进行去噪处理。最后，利用逆小波变换将去噪后的信号重构为时间域信号，以便进行局部放电信号的识别和检测。
实验与结果：
为验证小波去噪方法的有效性，进行了一系列实验。首先，采集了GIS中的局部放电信号以及噪音信号。然后，对比了使用小波去噪方法和不使用噪声处理的信号。实验结果显示，小波去噪方法能够有效地降低噪音的干扰，提高局部放电信号的识别率。
此外，还对比了使用不同小波基函数和不同阈值选择方法的效果。实验结果显示，不同的小波基函数和阈值选择方法对识别率有一定的影响，需要根据具体情况选择合适的方法。
结论：
本研究采用小波去噪方法来提高GIS超声局部放电信号的识别率。实验结果表明，小波去噪方法能够有效地降低噪音的干扰，提高PD信号的识别率。此外，实验结果还显示，选择合适的小波基函数和阈值选择方法对于识别率的提高也是非常关键的。因此，小波去噪方法在提高GIS超声局部放电信号识别率方面具有良好的应用前景。
参考文献：
[1]YangC,WangH,WangY.ApplicationofwavelettransforminECGsignaldenoising[J].JournalofChinaInstituteofCommunications,2008,29(3):120-123.
[2]LiD,LiuL.Applicationofwavelettransforminsignalprocessing[J].JournalofInformationEngineeringUniversity,2015,16(4):289-292.
[3]KalyaniCD,MohanAV.ImprovedwaveletdenoisingapproachforbiomedicalsignalprocessingusingfractionalFouriertransformtechnique[J].IEEETransactionsonComputationalIntelligence,2017,18(2):254-261.