【精彩论文】基于随机奇异值分解的局部放电脉冲提取及去噪技术

观点凝练

摘要：针对低信噪比下局部放电信号易漏检与传统奇异值分解算法在进行局放脉冲提取时计算量大的问题，提出一种基于随机奇异值分解的局部放电脉冲提取及去噪方法。该方法能有效提取局放脉冲及去除白噪声，且相较于传统SVD脉冲提取计算所需时间更短，更具工程实用价值。首先，利用滑动短时数据窗截取原始局放信号片段，采用随机奇异值分解法计算最大奇异值，并与全局最优奇异值阈值进行比较，确定脉冲信号的起止点；然后，利用奇异值分解法结合局部最优奇异值阈值，去除提取信号的白噪声。通过对典型局放模拟脉冲进行实验，验证了该算法在脉冲提取时的执行效率优越性。在工频电压下对实验室模拟电缆缺陷进行局放测试，分别采用所提方法、离散小波变换及自适应双阈值方法进行对比性实验，结果表明，所提方法局放信号漏检率低，去噪效果好。
结论：本文提出了一种低信噪比下的局放信号脉冲提取及白噪声去除方法，得出结论如下。

（1）采用短时随机奇异值分解与最优奇异值阈值结合的方法可实现局放脉冲信号的提取，相比于短时奇异值分解计算量小、速度快；

（2）实验结果表明，本文方法即使在较低信噪比的条件下仍能实现局放信号快速有效提取及白噪声的抑制，且去噪效果优于DWT去噪方法；

（3）当存在幅值差异较大的局放脉冲时，本文方法仍能实现局放脉冲的有效提取。

需要说明的是，本文方法可同时实现局放脉冲信号的提取及白噪声去除，但同时也会提取现场的随机干扰，可进一步利用聚类或机器学习算法对所提取脉冲信号进行干扰滤除。

引文信息

王利, 张伟, 罗定南. 基于随机奇异值分解的局部放电脉冲提取及去噪技术[J]. 中国电力, 2021, 54(10): 196-203.WANG Li, ZHANG Wei, LUO Dingnan. A partial discharge pulse extraction and denoising technology based on random singular value decomposition[J]. Electric Power, 2021, 54(10): 196-203.

 往期回顾 

编辑：杨彪

审核：方彤

声明

根据国家版权局最新规定，纸媒、网站、微博、微信公众号转载、摘编《中国电力》编辑部的作品，转载时要包含本微信号名称、二维码等关键信息，在文首注明《中国电力》原创。个人请按本微信原文转发、分享。欢迎大家转载分享。