混合粒子群优化小波自适应阈值估计算法及用于局部放电去噪

被引：64

作者：

李清泉 ^{[1
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秦冰阳 ^{[1
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司雯 ^{[1
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王若茜 ^{[2
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刘宾 ^{[3
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马帅 ^{[3
]}

王霞 ^{[3
]}

机构：

[1] 特高压输变电技术与装备山东省重点实验室(山东大学电气工程学院)

[2] 华中科技大学

[3] 国网山东省电力公司莱芜供电公司

来源：

高电压技术 | 2017年 / 43卷 / 05期

关键词：

局部放电; 在线监测; 小波去噪; 全局最优; 类Sigmoid函数; 自适应阈值; HPSOWATE算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM855 [绝缘的试验与检查];

学科分类号：

080803 [高电压与绝缘技术];

摘要：

小波去噪是局部放电(PD)检测中常用的去噪手段,小波阈值的选取会对局部放电信号失真度及误差产生重要影响。为了提高局部放电小波去噪的自适应能力,降低去噪畸变,提出了1种用于局部放电信号去噪的混合粒子群优化小波自适应阈值估计(HPSOWATE)算法。针对普通阈值选取算法容易陷入局部最优的问题,采用融合了交叉、变异的HPSOWATE算法进行了全局自适应搜索最优阈值。引入遗传算法及标准粒子群算法对计算结果进行了验证。对局部放电染噪仿真信号和现场实测信号的去噪结果表明,该算法能够有效地跳出局部最优位置,较快收敛到全局最优,显著提升了结果可信度和算法计算速度。计算结果表明,所提出的算法在不同信噪比下得到的去噪信号的均方误差(MSE)和幅值误差都最佳,能更好地去除局部放电信号中的白噪声,具有良好的应用价值。

引用

页码：1485 / 1492

页数：8

共 12 条

[1]

基于自适应双阈值的局部放电基本参数提取 [J].