[发明专利]一种消除避雷器漏电流信号中尖峰奇异信号的方法

说明书

本发明提供一种消除避雷器漏电流信号中尖峰奇异信号的方法，包括以下步骤：S1：采集避雷器漏电流信号；S2：基于差分法或周期对比法识别出所述避雷器漏电流信号中的尖峰奇异信号；S3：基于三次样条插值法消除所述避雷器漏电流信号中的所述尖峰奇异信号。本发明的方法能够简单快速地检测出这些干扰信号，并能够通过三次样条插值来消除干扰信号。

技术领域

本发明涉及一种消除避雷器漏电流信号中尖峰奇异信号的方法。

背景技术

金属氧化物(MOA)避雷器是保证电力系统安全运行的重要设备之一。MOA避雷器在线监测系统是在线监测MOA避雷器运行状态的重要自动化系统，在MOA避雷器在线监测系统中避雷器漏电流及其相关联的阻性电流是需要长期在线监测的重要参数。

正常工作的MOA避雷器的漏电流非常小，一般在几十微安到几十毫安之间，其阻性分量甚至只有几微安。一般测量MOA避雷器漏电流是通过零磁通电流互感器，进行模-数转换(A/D)，再由MCU进行交流信号数字处理。为了能够精确地测量较小的漏电流，会在交流采样的前端进行信号变换和调理，实际应用过程中，我们发现小电流工频采样过程中，会产生尖峰奇异干扰信号，其特征为在连续采样的某单个或两个采样点上会随机发生尖峰突变，如果不消除这些干扰信号会严重影响漏电流的测量精度；另一方面，避雷器漏电流中有丰富的谐波电流，许多在线监测算法需要用到这些谐波，因此，如果用通常的模拟或数字滤波器来滤掉这些尖峰突变干扰信号，会削弱了许多有用的信号。

发明内容

针对现有技术的缺陷，本发明提供了一种消除避雷器漏电流信号中尖峰奇异信号的方法，包括以下步骤：

S1：采集避雷器漏电流信号；

S2：基于差分法或周期对比法识别出所述避雷器漏电流信号中的尖峰奇异信号；

S3：基于三次样条插值法消除所述避雷器漏电流信号中的所述尖峰奇异信号。

具体地，采用差分法识别所述避雷器漏电流信号中的所述尖峰奇异信号时，进行以下步骤：

S21：所述避雷器漏电流信号包括若干个采集点信号，将所述若干个采集点信号按时间顺序排为x1、x2、……、xn；

S22：采用公式(1)对x1、x2、……、xn采集点信号值进行1，2……m阶差分处理得出值其中，k＝1，2……m；j＝1、2、3、……、n；

S23：设定一个极限定值A，其中，A＞0，将差分处理得出的值与A进行比较，若则j点为尖峰奇异信号点。

具体地，采用周期对比法识别所述避雷器漏电流信号中的所述尖峰奇异信号时，进行以下步骤：

S24：所述避雷器漏电流信号包括N个周期，每个周期包括M个采集点信号，其中，第j个周期中第i个采集点信号表示为x_i+j*M，其中，i＝1、2、……、M；j＝0、1、……、N-1；将N个周期中所有采集点信号进行分组，其中对每组记为Z_i：{x_i、x_i+M、……、x_i+(N-1)*M}，总计M组；

S25：将Z_i中两个最大值和两个最小值去掉，记为

S26：将中内的数值进行算数平均值处理得到B_i；

S27：对于每个Z_i中的每个采样点x_i+k进行判断是否满足|x_i+k-B_i|＞γ＊|B_i|，其中，k＝0，M，……，(N-1)＊M；其中，γ为调整系数；若是，采样点x_i+k为尖峰奇异信号点。