本發(fā)明屬于金屬氧化物避雷器技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種金屬氧化物避雷器泄漏電流去噪系統(tǒng)及去噪方法。

背景技術(shù)：

金屬氧化物避雷器(MOA)是電力系統(tǒng)重要的過電壓保護設(shè)備，對電力系統(tǒng)及其設(shè)備的安全有效運行具有重要的意義。金屬氧化物避雷器具有非線性特性很好、通流量大、殘壓低以及保護性能優(yōu)越等特點，其在市場上已逐漸取代傳統(tǒng)的避雷器成為過電壓保護的重要設(shè)備之一。然而，金屬氧化物避雷器長期的在線工作受到溫度、濕度、各類過電壓等的影響會逐漸出現(xiàn)老化劣化等現(xiàn)象最終喪失保護作用；特殊情況下，受損的MOA會出現(xiàn)爆炸現(xiàn)象，給設(shè)備以及工作人員的安全帶來很大的危害。國內(nèi)在對避雷器的故障檢測中，通常采用斷電檢查，工作繁瑣且不易及時發(fā)現(xiàn)MOA的老化劣化情況，由于配電網(wǎng)避雷器數(shù)量大，每次對避雷器的檢測都要消耗大量的人力物力，且難以保證實時的監(jiān)測效果。因此，對運行中的金屬氧化物避雷器進行在線監(jiān)測具有十分重要的意義。已有的研究成果表明，MOA在老化劣化時，流過避雷器的泄漏電流會明顯增加。因此可以通過監(jiān)測避雷器的泄漏電流來對避雷器的運行狀況進行實時在線監(jiān)測。

目前學者對避雷器的在線監(jiān)測的研究方法主要是通過諧波法、容性電流補償法、TDMA等方法來提取泄漏電流中的阻性電流，從而對MOA的運行狀況進行判斷。上述的方法之中，準確的獲取泄漏電流波形是判斷避雷器運行狀態(tài)的關(guān)鍵。電網(wǎng)中常含有大量的諧波以及噪聲，電網(wǎng)中所應(yīng)用的10KV金屬氧化 物避雷器運行時的泄漏電流通常在μA級，因此極其微弱的泄漏電流信號不易檢測，且極易被噪聲所淹沒。單純從電網(wǎng)中所提取的泄漏電流含有大量的噪聲干擾，很難從波形中判斷避雷器的老化情況，且容易造成對監(jiān)測結(jié)果的誤判。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

針對現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，在互補集成經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的基礎(chǔ)上，充分考慮噪聲對泄漏電流提取的影響，提出一種金屬氧化物避雷器泄漏電流去噪系統(tǒng)及去噪方法，該方法可以有效地降低在電網(wǎng)中的噪聲對MOA泄漏電流提取的影響，提高MOA在線監(jiān)測的效率與準確性。

本發(fā)明的上述技術(shù)問題主要是通過下述技術(shù)方案得以解決的：

本發(fā)明的一種金屬氧化物避雷器泄漏電流去噪系統(tǒng)，包括保護模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、主控芯片以及人機交互模塊；保護模塊分別與金屬氧化物避雷器和數(shù)據(jù)采集模塊相連接，數(shù)據(jù)采集模塊以及人機交互模塊分別連于主控芯片；保護模塊用于保護數(shù)據(jù)采集模塊免受暫態(tài)過電壓的破壞；數(shù)據(jù)采集模塊采集MOA中的泄漏電流信號并將采集到的信號傳送至主控芯片；主控芯片用于將接收的泄漏電流信號進行去噪處理，并將處理后的泄漏電流信號發(fā)送至人機交互模塊；人機交互模塊用于發(fā)送、存儲以及顯示處理結(jié)果。

進一步的，數(shù)據(jù)采集模塊包括電流測量模塊、AD轉(zhuǎn)換模塊；其中電流測量快用于測量MOA的泄漏電流，AD轉(zhuǎn)化模塊用于對所測得的泄漏電流信號進行AD轉(zhuǎn)換。

進一步的，所述人機交互模塊包括GPRS模塊、顯示模塊以及PC機。

一種金屬氧化物避雷器泄漏電流去噪方法，包括如下步驟：

(1)獲取初始泄漏電流信號x(n)；

(2)產(chǎn)生I個與初始泄漏電流信號x(n)等長得白噪聲，并將I個白噪聲進行EMD 分解，取每個白噪聲分解后的第i個IMF分量作為新的白噪聲分別加入原始泄漏電流信號中，得到I個新的加噪后的信號，

x_i(n)＝x(n)+β_i-1E_i(wⁱ(n))， i＝1,2,3…I

其中，x_i(n)為第i次加入噪聲后的泄漏電流信號；wⁱ(n)為產(chǎn)生的與初始泄漏電流信號等長的第i個白噪聲；E_i(wⁱ(n))為將i個白噪聲進行EMD分解后得到的所有白噪聲的IMF分量；β_i-1為與剩余分量r_k(n)的標準差相關(guān)的數(shù)值；

(3)求加噪后的信號x_i(n)的所有局部極值點，用三次樣條插值函數(shù)分別連接局部極大值和極小值點，得到加噪后信號的上下包絡(luò)線，計算各加噪后信號的上下包絡(luò)線平均值并將I個平均包絡(luò)線值做平均處理，得到第一個剩余分量為：

其中，M(x_i(n))表示第i個包絡(luò)線平均值；

(4)計算此時的第一個IMF分量：c₁(n)＝x(n)-r₁(n)；

(5)在計算原始泄漏電流的第二個IMF分量時，將所得剩余分量r₁(n)作為新的泄漏電流信號，將I個白噪聲分解后得到的第二個IMF分量分別加入到剩余分量r₁(n)中，即x₂(n)＝_r1(n)+β₁E₂(wⁱ(n))，β₁為與為與噪聲的第二個IMF分量的標準差相關(guān)的數(shù)值；根據(jù)步驟(2)所示的方法求得泄漏電流的第二個IMF，

其中，M(r₁(n)+β₁E₂(wⁱ(n)))表示求r₁(n)+β₁E₂(wⁱ(n))的包絡(luò)線平均值；

(6)根據(jù)步驟(3)～(5)的方法分別得到第3、4…k個剩余分量r_k(n)，

(7)根據(jù)所得到的剩余分量進一步計算得到第k個IMF，

c_k＝r_k-1(n)-r_k(n)

(8)分別計算每階IMF的自相關(guān)函數(shù)值；對經(jīng)分解后得到的IMF分量進行自相關(guān)函數(shù)分析，第i個IMF分量的自相關(guān)函數(shù)表示為：

f_i(t₁,t₂)＝E[c_i(t₁)c_i(t₂)]

其中，E[c_i(t₁)c_i(t₂)]表示計算c_i(t)函數(shù)t₁、t₂時刻的自相關(guān)函數(shù)值，記為f_i(t₁，t₂)；

采用歸一化函數(shù)對自相關(guān)函數(shù)進行歸一化處理，表示為：

ρ_i(τ)＝f_i(τ)/f_i(o)

其中，f_i(τ)、f_i(o)分別為所計算函數(shù)的τ、0時刻的自相關(guān)函數(shù)值，ρ_i(τ)為τ時刻自相關(guān)函數(shù)值歸一化后的數(shù)值；

(9)求各階IMF的歸一化自相關(guān)函數(shù)方差，判斷各IMF分量的噪聲含量，方差小于某閾值為含噪高的低階IMF，反之則為含噪低的高階IMF分量，進而判斷分界的IMF分量的位置，得到含噪分量：c_i(n)；

(10)對含噪的IMF進行SG濾波，得到去噪后的IMF分量，c_i'(n)；

(11)將濾波后的固有模態(tài)函數(shù)與剩下的未進行濾波的IMF分量以及初始泄漏電流信號最后分解得到的剩余分量R(n)進行重構(gòu)得到消噪后的泄漏電流；

其中，x'(n)為消噪后的泄漏電流。

本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明通過對金屬氧化物避雷器的在線實時監(jiān)測的泄漏電信號進行去噪處理，可以很好的減小由于電網(wǎng)中的噪聲對微弱的金屬氧化物避雷器泄漏電流信號的干擾，提高了提取的準確性，從而減小由于噪聲干擾造成的對MOA實際運行狀況的誤判，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)原理簡單，方法簡單可行，在實際運用中具有很高的實用價值，節(jié)約成本，經(jīng)濟高效。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付 出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)一種金屬氧化物避雷器泄漏電流去噪系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2為本發(fā)明的MOA等效模型圖；

圖3為本發(fā)明中去噪后的泄漏電流與實際阻性電流對比效果圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的優(yōu)選實施例進行詳細闡述，以使本發(fā)明的優(yōu)點和特征能更易于被本領(lǐng)域技術(shù)人員理解，從而對本發(fā)明的保護范圍做出更為清楚明確的界定。

如圖1-圖3所示，一種金屬氧化物避雷器泄漏電流去噪系統(tǒng)，包括保護模塊1、數(shù)據(jù)采集模塊2、主控芯片3以及人機交互模塊4；保護模塊分別與金屬氧化物避雷器和數(shù)據(jù)采集模塊相連接，數(shù)據(jù)采集模塊以及人機交互模塊分別連于主控芯片；保護模塊用于保護數(shù)據(jù)采集模塊免受暫態(tài)過電壓的破壞；數(shù)據(jù)采集模塊采集MOA中的泄漏電流信號并將采集到的信號傳送至主控芯片；主控芯片用于將接收的泄漏電流信號進行去噪處理，并將處理后的泄漏電流信號發(fā)送至人機交互模塊；人機交互模塊用于發(fā)送、存儲以及顯示處理結(jié)果。

進一步的，數(shù)據(jù)采集模塊包括電流測量模塊、AD轉(zhuǎn)換模塊；其中電流測量快用于測量MOA的泄漏電流，AD轉(zhuǎn)化模塊用于對所測得的泄漏電流信號進行AD轉(zhuǎn)換。

進一步的，所述人機交互模塊包括GPRS模塊、顯示模塊以及PC機。

為了驗證基于自相關(guān)和SG濾波的互補集成經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解算法在MOA監(jiān)測中運用的有效性，利用MATLAB的simulink平臺對10KV的金屬氧化物避雷器漏電流測量進行仿真。仿真使用圖2的MOA等效模型以及式(1)所示的非線性電阻小電流區(qū)域，圖2的避雷器等效模型中泄漏電流i_x(即初始泄漏電流x(n)) 由非線性電阻R產(chǎn)生的阻性電流i_R和電容C產(chǎn)生容性電流i_c共同組成，u為避雷器兩端的電壓，仿真中設(shè)置運行電壓為5.35KV、頻率為50HZ、晶介電容值取500PF，并加入一個白噪聲源。

式(1)中I₀、U₀分別為參考電流和鉗位電壓，i_R為阻性電流，α為避雷器非線性電阻自身的非線性特性所決定的常數(shù)，本發(fā)明中取25。

一種金屬氧化物避雷器泄漏電流去噪方法，其特征在于，包括如下步驟：

(1)獲取初始泄漏電流信號x(n)；

(2)產(chǎn)生I個(I足夠大)與初始泄漏電流信號x(n)等長得白噪聲，并將I個白噪聲進行EMD分解，取每個白噪聲分解后的第i個IMF分量作為新的白噪聲分別加入原始泄漏電流信號中，得到I個新的加噪后的信號，

x_i(n)＝x(n)+β_i-1E_i(wⁱ(n))，i＝1,2,3…I (2)

其中，x_i(n)為第i次加入噪聲后的泄漏電流信號；wⁱ(n)為產(chǎn)生的與初始泄漏電流信號等長的第i個白噪聲；E_i(wⁱ(n))為將i個白噪聲進行EMD分解后得到的所有白噪聲的IMF(固有模態(tài)函數(shù))分量；β_i-1為與剩余分量r_k(n)的標準差相關(guān)的數(shù)值；

(3)求加噪后的信號x_i(n)的所有局部極值點，用三次樣條插值函數(shù)分別連接局部極大值和極小值點，得到加噪后信號的上下包絡(luò)線，計算各加噪后信號的上下包絡(luò)線平均值并將I個平均包絡(luò)線值做平均處理，得到第一個剩余分量為：

其中，M(x_i(n))表示第i個包絡(luò)線平均值；

(4)計算此時的第一個IMF分量c₁(n)(將IMF分量序數(shù)記為k，此時k＝1)：

c₁(n)＝x(n)-r₁(n) (4)；

(5)在計算原始泄漏電流的第二個IMF分量時，將所得剩余分量r₁(n)作為新的泄漏電流信號，將I個白噪聲分解后得到的第二個IMF分量分別加入到剩余分量r₁(n)中，即x₂(n)＝r₁(n)+β₁E₂(wⁱ(n))，β₁為與為與噪聲的第二個IMF分量的標準差相關(guān)的數(shù)值；根據(jù)步驟(2)所示的方法求得泄漏電流的第二個IMF，

其中，M(r₁(n)+β₁E₂(wⁱ(n)))表示求r₁(n)+β₁E₂(wⁱ(n))的包絡(luò)線平均值；

(6)根據(jù)步驟(3)～(5)的方法分別得到第3、4…k個剩余分量r_k(n)，

(7)根據(jù)所得到的剩余分量進一步計算得到第k個IMF，

c_k＝r_k-1(n)-r_k(n) (7)

(8)分別計算每階IMF的自相關(guān)函數(shù)值；對經(jīng)分解后得到的IMF分量進行自相關(guān)函數(shù)分析，第i個IMF分量的自相關(guān)函數(shù)表示為：

f_i(t₁，t₂)＝E[c_i(t₁)c_i(t₂)] (8)

其中，E[c_i(t₁)c_i(t₂)]表示計算c_i(t)函數(shù)t₁、t₂時刻的自相關(guān)函數(shù)值，記為f_i(t₁，t₂)；

采用歸一化函數(shù)對自相關(guān)函數(shù)進行歸一化處理，表示為：

ρ_i(τ)＝f_i(τ)/f_i(o) (9)

其中，f_i(τ)、f_i(o)分別為所計算函數(shù)的τ、o時刻的自相關(guān)函數(shù)值，ρ_i(τ)為τ時刻自相關(guān)函數(shù)值歸一化后的數(shù)值；

(9)求各階IMF的歸一化自相關(guān)函數(shù)方差，判斷各IMF分量的噪聲含量，方差小于某閾值為含噪高的低階IMF，反之則為含噪低的高階IMF分量，進而判斷分界的IMF分量的位置，得到含噪分量c_i(n)；

(10)對含噪的IMF進行SG濾波，得到去噪后的IMF分量c_i'(n)；

(11)將濾波后的固有模態(tài)函數(shù)與剩下的未進行濾波的IMF分量以及初始泄漏 電流信號最后分解得到的剩余分量R(n)進行重構(gòu)得到消噪后的泄漏電流；

其中，x'(n)為消噪后的泄漏電流。

最終，將步驟(11)所得到的去噪后的泄漏電流信號x’(n)通過主控芯片將數(shù)據(jù)傳送至人機交互模塊；人機交互模塊中的GPRS模塊將所得到的數(shù)據(jù)傳送至PC機及顯示模塊。實現(xiàn)對金屬氧化物避雷器避雷狀況的在線監(jiān)測。

使用本發(fā)明所用的方法所得到的去噪后的MOA泄漏電流電流和實際提取的泄漏電流的效果對比。本發(fā)明所提取的阻性電流與金屬氧化物避雷器的實際阻性電流有很好的一致性，同時，為了進一步說明本發(fā)明的有效性，分別求取加噪后的電流信號與經(jīng)互補集成經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解和SG濾波后得到的泄漏電流信號和未加噪電流信號的均方根誤差，得到去噪前的均方根誤差(RMSE)為0.0173，去噪后的RMSE為0.0025，相比去噪前的均方根誤差降低了一個數(shù)量級。說明本方法可以很好地實現(xiàn)對金屬氧化物避雷器泄漏電流的去噪處理，有利于提高MOA在線監(jiān)測的準確性。

以上所述，僅為本發(fā)明的具體實施方式，但本發(fā)明的保護范圍并不局限于此，任何不經(jīng)過創(chuàng)造性勞動想到的變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護范圍應(yīng)該以權(quán)利要求書所限定的保護范圍為準。