变压器、气体绝缘组合电器(Gas Insulated Switchgear,GIS)等高压电力设备位于电力生产的重要环节,电力设备的绝缘性能好坏直接影响系统运行的稳定性。局部放电信号分析能够及时发现设备存在的绝缘缺陷,防止绝缘故障进一步扩大,是衡量设备绝缘性能的有效手段。局部放电是非平稳随机信号,单独使用时域或频域分析方法不能同时描述放电信号在时域和频域两方面的特征。此外,局部放电信号中往往包含着噪声干扰,影响局部放电信号时频分析的准确性。本文在研究局部放电信号时频分析方法的基础上,将信号时频信息融入噪声干扰抑制中,借助仿真和实测局部放电信号进行了深入研究。(1)将一种新的时频分析方法—频率切片小波变换应用于局部放电信号分析。首先,根据海森伯格不确定性原理确定时频聚集性最佳的频率切片函数,利用频率切片小波变换获取局部放电信号的时频分布,突出非平稳特征。根据放电信号、窄带干扰及白噪声时频分布的差异,利用频率切片小波变换具有自由切割时频面的优点,选择时频细化区域分析和提取所需频带信号。对含有混频随机窄带干扰的局放信号,经过时频细化划分区域后,为方便研究,利用快速傅里叶变换将重构信号转换到频域,再将与窄带干扰对应的陡峭谱峰削去,反变换到时域,消除窄带干扰。(2)白噪声干扰在频域中分布范围较宽,且与局部放电信号的频谱相互重叠,当干扰严重时,在时域、频域均难以实现二者的有效分离。通过局放信号的时频分布,选择含有放电信号特征频率的切片细化区域进行信号重构,结合3σ准则对重构信号进一步处理,实现局放信号的自适应分离和提取。(3)针对快速傅里叶变换在抑制窄带干扰时存在的边缘效应等问题,利用局部放电信号和周期性窄带干扰之间的弱相关性以及窄带干扰信号能量比较集中、局部放电信号能量比较分散的特点,将一种阵列信号处理方法总体最小二乘-旋转矢量不变技术(Total Least Squares Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,TLS-ESPRIT)应用到局部放电窄带干扰抑制中。通过划分窄带干扰子空间和局放信号子空间,估计窄带干扰参数。研究结果表明,相比快速傅里叶变换方法,该方法能够改善周期性窄带干扰参数的提取精度,有效识别窄带干扰参数和处理多种形态的放电信号。