动作产生放电以及接触不良产生的悬浮电位放电等；白噪声包括线圈的热噪声地网的噪声配电线路和变压器继电保护信号线中费合进入的各种噪声以及检测线路中半导体器件的噪声等。
目前针对不同类型的干扰采用相应的抑制方法。周期型干扰也称为窄带千扰，具有强度大，相位比较固定的特点。大多采用频域方法处理，兰要包括，丁阀值滤波器适应滤波器固定系数滤波器理想多通带数字滤波器和陷波滤波器等。随机型干扰最难剔除，干扰和局部放电信号在频域有相似性，因而多在时域考虑，包括硬件电路法软件波形识别法和人工智能法。与局部放电信号混杂在起的白噪声是均值为，的7稳随机信号，属宽带千扰信号，目前应用较多的是基于小波的滤波方法研究小波消噪的方法有小波变换局部模极大值法小波包消噪处理小波强制消噪法小波阈值消噪法和小波相关函数法等。
总之对于电力变压器局部放电检测的电磁干扰现在还未找到普遍适应的抑制方法，每种措施仅对种或几种下扰有效。许多方法的有效性是在实验室或仿真情况下得到验证的，对现场的实际下扰抑制效果不明显。另外很多新方法是基于数字化处理的基础提出的，从数字信号处理的角度出发，高分辨率大容量的高速数据采集系统还难以满足现场实际的要求。
3变压器局部放电的定位12对于变沃器制造厂家和现场监护人员来说，在确定变压器内部存在局部放电后，快速准确地对局部放电进行定位，这对于迅速排除故障保障电力系统的正常运行具有重要意义。目前研究最多的是超声波定位和电气定位法。
超卢波定位法原理是通过测量超声波传播的时延来确定局放源的位置，分为电声定位和卢声定位。电声定位的关键参数是放电点至传感器之间声波的直接传播时间7，近似为电声信号的时间差，通常采用形曲线法和球面法进行定位；声声定位的关键参数是放电点至两传感器之间声波传播的时间差通常采用双曲面法进行定位。精确的局部放电超声波定位的误差在50胃以内22.
另外可采用模式识别法进行油浸变压器局部放电超声定位，把变压器分成若干个子模块，逐个求解变压器中每个子模块所对应的标准模式矢量和待定模置就可能是放屯点1231.
当变压器发生局部放电时，电脉冲信号沿变压器绕组传播到测量端，根据该信号中所包含的电气传播特性进行局部放电的定位。传统的电气方法有起始电压法多端测量定位法极性法行波法电容分量法等。随着对变压器绕组传输特性的深入研究和数字化测量技术的发展，两种新的定位方法，即改进电容分量法和端点电流脉冲频谱分析法得到了研究和应用。对于改进电容分量法而言，某拽变压器绕组如纠结式绕组在0.1范围内，可近似的等效为个容性梯形网络。当变压器内部某点发生局部放电时，该点作为放电源产生个陡脉冲向两端传播，传播规律满足电和电容为放电点到中性点的绕组长度；为变扭器绕组的总长度；=76分别为绕组单位长度的并联串联电容。根据方程1找到两个电容分量和绕组位置上的对应关系，就可以进行精确定位。该方法对66kV变压器绕组进行了局部放电模拟测量，定位误差在5之内241.
端点电流脉冲频谱分析法是根据变压器首末端测量的电流脉冲信号随变玉器内部放电位置不同而在频谱上有较大差异进行定位的。2对连续饼式绕组84饼进行了局部放电模拟，用绕组的简化等效电路计算出放电注入点对应的传递函数，从而根据频谱分析确定放电点的位置251.电气定位法目前主要应用局部放电的不精确定位，现场实际的定位中还很少采用电气定位的方法，需进步深入研究。
4局部放电的模式识别局部放电的模式识别从其特征提取上分为两类统计分析法和时域分析法。统计分析法般基于传统的低频窄带局部放电测量，是在相域空间上进行的，也是指针对局部放电的统计分布谱进行的。目前常的有基于维分布及2私少维分布的统计分析法频域分析法隐式马尔代夫模型法7，名，1分布法和处诎分布模型法等。近年来，分形理论在电树和象处理中得到成功的应用，同时也被引入到局部放电的模式识别中，根据放电谱的分形维数，和空缺率构成特征向量实现局部放电的模式识别2627.分形方法的最大个特点是可以实现局部放电的数据谱压缩和特征参数提取在同步完成28.对于分形理论应用的关键的问在于如何证明局部放电明其具有自相似性或统计意义上的自相似性，需进步深入研究。另外小波分析也被应用到统计分析方法中，即应用小波方法基于维统计谱对多个放电进行分类，但仅对3种不同类型局部放电进行识别，正确率达883.
时域分析法是针对高速采集次放电产生的时域脉冲所得到的波形特征或相应的变换结果进行模展，超宽频带UWB测量成为可能，将带动基于单次放电脉冲的模式识别的发展。文献31采用小波变换提取油中单次放电脉冲的特征，进行了局部放电模式识别的尝试。0前这方面的研究不多，而且提取的特征参数也比较简单，如脉冲上升时间50持续时间视在放电量等。
到目前为止，局部放电的模式识别主要是针对电脉冲信号进行的，有少量的研究是关于超声信号信号转换到频域，利用幅频特性进行识别32.
局部放电的模式识别向两方面发展方面是广度，除典型的放电模型如电极模型外，已经开始针对高压电气设备模型上的各种放电类型进行识别，最终目的实现实际运行设备中的局部放电识别；另方面是深度，对统计分析方法中，小波理论分形理论等现代新的数学工具得以应用，而且开始时域波形识别和考虑局部放电的随机性对识别的影响等。
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