[發明專利]一種局放信號的噪聲處理方法及裝置

在審

• 申請號: 202211465945.1
• 申請日: 2022-11-22
• 公開（公告）號: CN115859048A
• 公開（公告）日: 2023-03-28
• 發明（設計）人: 董馳;龐先海;劉宏亮;路士杰;李天輝;顧朝敏
• 申請（專利權）人: 國網河北能源技術服務有限公司;國網河北省電力有限公司電力科學研究院;國家電網有限公司
• 主分類號: G06F18/10
• 分類號: G06F18/10;G06F18/24;G06F18/2415
• 代理公司: 石家莊國為知識產權事務所 13120
• 代理人: 劉少卿

本發明提供一種局放信號的噪聲處理方法及裝置。該噪聲處理方法包括：獲取真實局放樣本，真實局放樣本包括真實局放信號；對各真實局放樣本中真實局放信號進行概率密度估計，得到真實局放信號的噪聲的概率分布情況；在無噪聲的仿真局放信號上添加符合概率分布情況的噪聲信號，得到含噪聲局放信號；基于含噪聲局放信號和無噪聲的仿真局放信號，生成去噪局放樣本，并基于去噪局放樣本對預先設置的神經網絡模型進行訓練，得到去噪模型；基于訓練得到的去噪模型，對實時獲取的真實局放信號進行去噪處理，得到無噪聲局放信號。本發明能夠提高局放信號去噪過程的準確率。

技術領域

本發明涉及輸變電技術領域，尤其涉及一種局放信號的噪聲處理方法及裝置。

背景技術

在電力系統的實際運行中，電氣設備會受到自身內部的影響以及外部環境引入的干擾，使得傳感器等監測設備實時采集到的局部放電信號摻雜了不同程度的噪聲，導致局放信號中的擾動特征被噪聲所掩蓋。局部放電信號作為一種非平穩的時變信號，具有局放識別所需的特征信息。信號分析的重要步驟之一就是從信號中提取出特征量，但在此之前必須獲得“干凈”的信號，盡量避免各種噪聲的干擾，這就需要對含噪信號進行背景噪聲處理。局部放電信號的背景噪聲處理就是為了之后更好的提取局放信號的特征信息，進而優化識別算法的效果，因此，如何能有效的解決噪聲引起的干擾問題顯得尤為重要。

目前多通過學習真實局放信號中的噪聲特征，進行模型訓練，以訓練得到的模型進行去噪，但由于現場環境復雜，所采集的局部放電信號數量較少，且受到的干擾因素較多，單純通過特征學習和仿真得到的噪聲信號數據無法接近真實信號的噪聲數據，導致局放信號的去噪過程存在準確率低的問題。

發明內容

本發明提供了一種局放信號的噪聲處理方法及裝置，能夠提高局放信號去噪過程的準確率。

第一方面，本發明提供了一種局放信號的噪聲處理方法及裝置，包括：獲取真實局放樣本，真實局放樣本包括真實局放信號；對各真實局放樣本中真實局放信號進行概率密度估計，得到真實局放信號的噪聲的概率分布情況；在無噪聲的仿真局放信號上添加符合概率分布情況的噪聲信號，得到含噪聲局放信號；基于含噪聲局放信號和無噪聲的仿真局放信號，生成去噪局放樣本，并基于去噪局放樣本對預先設置的神經網絡模型進行訓練，得到去噪模型；基于訓練得到的去噪模型，對實時獲取的真實局放信號進行去噪處理，得到無噪聲局放信號。

本發明提供一種局放信號的噪聲處理方法，通過對各真實局放信號進行概率密度估計，得到真實局放信號的噪聲的概率分布情況，并在無噪聲的仿真局放信號上添加符合概率分布情況的噪聲信號，得到含噪聲局放信號。如此一來，本發明可以通過真實局放信號的噪聲的概率分布情況，得到所有符合該概率分布情況的噪聲信號，擴充了含噪聲局放信號的數量和類型，從而本發明可以得到更加豐富的去噪局放樣本，訓練得到準確率更高的去噪模型。從而基于該訓練得到的去噪模型，對實時獲取的真實局放信號進行去噪處理，得到更加純凈的無噪聲局放信號，提高了局放信號去噪過程的準確率。

在一種可能的實現方式中，對各真實局放樣本中真實局放信號進行概率密度估計，得到真實局放信號的噪聲的概率分布情況，包括：將各真實局放信號輸入樣本生成模型，樣本生成模型以滑動時間窗口對各真實局放信號進行劃分，讀取各真實局放信號在不同時間窗口的波形數據，波形數據包括波形、幅值和相角；基于各真實局放信號在不同時間窗口的波形數據，計算各真實局放信號在不同時間窗口的核密度估計值；基于各真實局放信號在不同時間窗口的核密度估計值，確定真實局放信號的噪聲的概率分布情況。

在一種可能的實現方式中，在無噪聲的仿真局放信號上添加符合概率分布情況的噪聲信號，得到含噪聲局放信號，包括：樣本生成模型生成無噪聲的仿真局放信號；樣本生成模型基于概率分布情況生成噪聲信號；疊加無噪聲的仿真局放信號和噪聲信號，得到含噪聲局放信號。