TSMA 0029-2022 电力设备超宽频带局部放电智能检测 第2部分：脉冲群快速分类技术

TSMA 0029-2022《电力设备超宽频带局部放电智能检测 第2部分：脉冲群快速分类技术》在脉冲群快速分类技术方面进行了显著优化。本文以新旧版本中“脉冲群特征参数提取方法”的差异为切入点，进行深度解读。

在旧版标准中，脉冲群特征参数主要依赖于人工设定的固定阈值来区分不同类型的局部放电信号。这种方法虽然简单易行，但在面对复杂多变的实际工况时，容易出现误判和漏检的问题。例如，在强背景噪声环境下，固定阈值难以准确捕捉微弱但重要的放电信号。

新版标准通过引入自适应算法，实现了对脉冲群特征参数的动态调整。具体而言，该算法首先利用信号预处理模块消除高频干扰，然后采用小波变换分解信号，提取出不同频段的能量分布情况。在此基础上，结合机器学习模型，根据历史数据训练出适合当前运行环境的最优参数组合。这一改进不仅提高了分类精度，还增强了系统的鲁棒性。

例如，在某变电站实际应用案例中，传统方法无法有效识别电缆接头处的局部放电信号，导致潜在故障未能及时发现。而应用新版标准中的自适应算法后，系统能够自动调节参数，成功捕捉到这些微弱信号，并准确判断其类型，为后续维护提供了可靠依据。这种基于自适应算法的特征参数提取方式，已成为保障电力设备安全运行的重要手段之一。