基于CEEMD能量熵的变压器绕组故障诊断技术研究

《基于CEEMD能量熵的变压器绕组故障诊断技术研究》是一篇聚焦于电力系统中关键设备——变压器绕组故障诊断方法的研究论文。该论文旨在通过结合改进的自适应信号处理技术与信息熵理论，提升对变压器绕组故障识别的准确性和实时性，为电力系统的安全稳定运行提供技术支持。

在现代电力系统中，变压器作为电能传输和电压变换的核心设备，其运行状态直接关系到整个电网的安全性。而变压器绕组作为其内部结构的重要组成部分，一旦发生故障，可能导致严重的设备损坏甚至大面积停电事故。因此，如何快速、准确地检测和诊断绕组故障成为电力系统维护的重要课题。

传统的变压器绕组故障诊断方法主要依赖于电气试验、振动分析以及局部放电检测等手段，这些方法虽然在一定程度上能够反映设备状态，但在面对复杂工况和噪声干扰时，往往存在灵敏度低、误判率高的问题。为此，本文提出了一种基于改进经验模态分解（CEEMD）和能量熵的故障诊断方法。

CEEMD是一种改进的经验模态分解算法，相较于传统经验模态分解（EMD），CEEMD能够有效克服EMD存在的模态混叠现象，提高信号分解的准确性。通过对变压器绕组故障信号进行CEEMD分解，可以将原始信号分解为多个本征模态函数（IMF），进而提取出不同频率成分的信息。

在信号分解的基础上，论文进一步引入了能量熵的概念。能量熵是衡量信号能量分布特征的一种指标，能够反映信号的复杂程度和不确定性。通过对各个IMF分量的能量熵进行计算，可以有效地提取出与绕组故障相关的特征信息。

论文中还设计了基于CEEMD能量熵的故障分类模型。该模型首先对采集到的变压器绕组振动信号进行预处理，然后利用CEEMD算法对其进行分解，接着计算各IMF分量的能量熵，最后将这些特征输入到支持向量机（SVM）或神经网络等分类器中进行训练和测试，从而实现对绕组故障类型的识别。

实验结果表明，基于CEEMD能量熵的故障诊断方法在多种典型绕组故障场景下均表现出较高的识别准确率，特别是在噪声环境下仍能保持良好的鲁棒性。这表明该方法具有较强的工程应用潜力。

此外，论文还探讨了不同参数设置对CEEMD分解效果的影响，并提出了优化建议。例如，适当调整噪声幅值和分解次数，可以进一步提升信号分解的精度，从而提高后续特征提取的可靠性。

总体来看，《基于CEEMD能量熵的变压器绕组故障诊断技术研究》不仅在理论上丰富了电力设备故障诊断的手段，也为实际工程应用提供了新的思路和技术支持。随着智能电网的发展，此类基于信号处理与机器学习的故障诊断方法将在未来发挥更加重要的作用。