郑一鸣，孙淑莲，孙 翔，贡春艳

（1.国网浙江省电力公司电力科学研究院，杭州 310014；2.国网浙江省电力公司杭州供电公司，杭州 310009）

基于自适应小波分析的在线油色谱数据预处理方法

郑一鸣1，孙淑莲2，孙 翔1，贡春艳2

（1.国网浙江省电力公司电力科学研究院，杭州 310014；2.国网浙江省电力公司杭州供电公司，杭州 310009）

由于受到外部环境和测量设备误差的影响，在线监测的油色谱数据存在数据含噪和信号振荡的问题，很难直接用于设备状态的分析。针对在线油色谱的预处理问题，提出了一种新型的小波消噪方法。分析了在线油色谱数据的特征，针对性地提出了基于小波系数概率分布的分解层数确定方法和基于离群值留存的阈值确定方法。将这种改进后的小波消噪方法应用于一台有缺陷特高压高抗的在线油色谱数据分析中，结果证明了该方法的可行性和有效性。

小波消噪；在线油色谱；阈值处理；测量误差；概率分布

0 引言

随着我国国民经济的发展，作为国民经济支柱的电力事业也在不断地进步与革新。特别是在“三华”联网之后，变电设备数量剧增，越来越多的电力设备投入运行。而电力设备的运行可靠性决定着电力系统的安全稳定运行，因此电力设备的运维检修工作日渐变得重要[1，2]。目前，在大型油浸式电力设备中，油中溶解气体的检测是设备故障诊断和寿命预测的主要方法，是一种比较成熟的检测技术[3]。目前，对于油浸式电力设备，通常采用定期取油样进行油色谱分析的方法，也即离线油色谱的监测[4]。……