贾亚飞　朱永利　王刘旺　李　莉

(新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)　保定　071003)



基于VMD和多尺度熵的变压器内绝缘局部放电信号特征提取及分类

贾亚飞朱永利王刘旺李莉

(新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)保定071003)

为了有效提取局部放电信号的特征，提出了一种基于变分模态分解(VMD)和多尺度熵(MSE)的特征向量提取方法，并采用BP神经网络分类器对放电类型进行识别。特征向量的提取过程是首先利用VMD分解算法对局部放电信号进行分解，得到数个有限带宽的固有模态分量；然后分别计算分解得到的模态分量的MSE，将其组合得到初始特征向量；最后利用主成分分析法对初始特征向量进行降维处理。用该方法对实验室条件下4种放电信号和不同放电程度的电晕放电进行特征提取及识别。结果表明，该方法能有效提取放电信号的特征，以其作为特征向量可以正确识别不同的放电类型和同种放电类型下的不同放电程度。

局部放电变分模态分解多尺度熵特征提取模式识别

0　引言

电力变压器的健康状况直接关系到整个电力系统的安全运行，而局部放电是变压器绝缘劣化的重要征兆和表现形式[1]。变压器发生放电后需要及时定位放电源、了解放电严重程度。目前，国内外常用的局部放电定位手段主要有电气定位[2]和超声定位[3]。电气定位法只能大致确定放电源的电气位置，而不能确定其空间位置。因变压器内部结构复杂，放电引起的声波在多种介质中传播，会出现折反射、衰减和不同的传播速度，故基于多超声传感器的空间定位结果仅能估计放电的大概位置，还无法确定变压器的具体放电源。……