[发明专利]基于EEMD和边际谱熵的绝缘子污秽放电模式识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及绝缘子污秽放电模式识别的方法，特别涉及一种基于EEMD和边际谱熵的绝缘子污秽放电模式识别方法。

背景技术

绝缘子污闪事故严重威胁电网的安全运行，有效地监测绝缘子状态，预防污闪事故的发生是运维部门一直关注的重点。目前，对绝缘子的监测方法主要针对绝缘子的污秽度进行检(监)测，判断绝缘子的污秽等级。不同的污秽放电阶段(电晕放电、局部放电和电弧放电)，其声发射信号的特征量也存在差异，利用这种特征量的差异能对三种不同的放电阶段进行识别，由此判别绝缘子的外绝缘强度，进而有效预防污闪事故的发生。本发明从绝缘子污秽放电声发射信号的频率特征出发，利用三种放电模式下声发射信号频率分布存在明显不同这一特点，获取声发射信号的频谱特征，实现绝缘子污秽放电模式识别的方法。

发明内容

本发明主要是解决现有技术所存在的技术问题；提供了一种能正确有效地识别绝缘子污秽放电的不同放电阶段，从而实现监测(检测)绝缘子的外绝缘状态的目的的基于EEMD和边际谱熵的绝缘子污秽放电模式识别方法。

本发明还有一目的是解决现有技术所存在的技术问题；提供了一种通过声信号实现对污秽绝缘子放电模式的监测，属于非电量、非接触的监测，与电力系统没有直接的物理关系，成本低，不会受到高压电磁场的干扰的基于EEMD和边际谱熵的绝缘子污秽放电模式识别方法。

本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：

一种基于EEMD和边际谱熵的绝缘子污秽放电模式识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：进行人工污秽实验，采集大量绝缘子不同放电模式的声发射信号，其中放电模式包括：电晕放电、局部放电和电弧放电，将采集的绝缘子在三种放电模式的声发射信号分别进行步骤2至步骤5的处理；

步骤2：对采集到的声发射信号进行EEMD分解，得到绝缘子不同放电模式下的声发射信号的本征模态分量，具体包括如下子步骤：

步骤2.1、信号中加入或减去白噪声k·σ_x·n(t)，即可得到：

X₁(t)＝x(t)+k·σ_x·n(t)   式一

X₂(t)＝x(t)-k·σ_x·n(t)   式二

式中，n(t)为归一化白噪声，σ_x为信号标准差，k为白噪声标准差与信号标准差的比值，一般取0.2；

步骤2.2、对X₁(t)、X₂(t)进行EMD分解，即可得到

X1(t)=Σj=1mc1,j+r1]]>   式三

X2(t)=Σj=1mc2,j+r2]]>   式四

式中c1,j和c2,j为IMF分量，r₁和r₂为残余量，m为IMF的阶数；

步骤2.3、对步骤2.1和步骤2.2重复N次，则可得一系列含白噪声的信号，即