1.基于改进的变分模态和奇异值分解的变压器局部放电特高频信号去噪方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1：通过特高频检测法对变压器油纸绝缘进行局部放电检测，获得特高频局部放电信号，对组成信号的脉冲计算其峰度值；

步骤2：将幅值相对误差和波形相似系数的比值，作为粒子群算法的适应度函数，利用粒子群算法对变分模态分解算法的参数进行优化，得到分解模态数；

步骤3：对特高频局部放电信号进行变分模态分解，采用步骤2优化所得的参数，分解得到模态函数，并计算所有模态函数的峰度值；

步骤4：取步骤1中最小的峰度值为峰度阈值，步骤3中峰度值大于该阈值的模态函数即为有效分量，筛选出有效分量进行求和，即为滤除了窄带噪声的信号；

步骤5：对滤除窄带噪声的信号进行奇异值分解，产生该信号的奇异值序列；

步骤6：利用局部密度聚类算法，对步骤5中奇异值序列进行聚类，筛选有效的奇异值序列对信号进行重构，该重构信号即为去除白噪声的局部放电信号。

2.根据权利要求1所述基于改进的变分模态和奇异值分解的变压器局部放电特高频信号去噪方法，其特征在于：所述步骤1中，所述特高频局部放电信号，是变压器油纸绝缘下发生于变压器油中的气泡、金属颗粒尖端以及绝缘纸内部空隙的局部放电信号。

3.根据权利要求1所述基于改进的变分模态和奇异值分解的变压器局部放电特高频信号去噪方法，其特征在于：所述步骤1中，所述组成信号的脉冲表达式为：其中：A为信号幅值，τ1、τ2为衰减系数，fc为振荡频率；

步骤1中，所述信号峰度值的表达式为：其中：kurtosis(·)为峰度计算式，E(·)为求均值计算式，μ为脉冲信号均值，σ为脉冲信号标准差。

4.根据权利要求1所述基于改进的变分模态和奇异值分解的变压器局部放电特高频信号去噪方法，其特征在于：所述步骤2中，所述粒子群算法适应度函数由幅值相对误差VARE和波形相似系数VNCC的比值构成；

幅值相对误差的表达式为：

其中：Af′为去噪后信号的幅值，Af为原始纯净信号的幅值；

波形相似系数的表达式为：

其中：f(t)为原始纯净信号，f′(t)为去噪后的局部放电信号；

粒子群算法适应度函数表达式为：其中：VARE为信号的幅值相对误差，显然这个数值越小，表明误差越小，去噪效果越好；

VNCC为信号的波形相似系数，这个值介于‑1和1之间，越靠近1表明去噪信号波形与原始纯净信号波形相似度越高。

5.根据权利要求1所述基于改进的变分模态和奇异值分解的变压器局部放电特高频信号去噪方法，其特征在于：所述步骤2中，所述粒子群算法的更新公式为：其中：ω是惯性权重，d＝1，2，…，D，m是迭代次数， 为第m次迭代时第k个粒子的位置和速度； 和 是第k个粒子的局部最佳位置；c1、c2为非负加速因子，r1、r2是0和1之间的随机数； 的迭代公式为：

其中：当前粒子所在的位置 需要前一次粒子的位置 和当前粒子的速度 求和来更新。

6.根据权利要求1所述基于改进的变分模态和奇异值分解的变压器局部放电特高频信号去噪方法，其特征在于：所述步骤3中，所述变分模态分解，将染噪信号f(t)分解成一系列带限固有模态函数uk，通过组成变分问题来估计每个带限固有模态函数的带宽，其表达式为：

其中：uk是第k个带限模态函数,ωk是相应的中心频率,k＝1，2，…，K；而K是步骤2粒子群算法优化得到的分解出带限模态函数的数量；δ(t)是狄拉克函数；分解出来的模态函数之和等于信号f(t)，表达式为：其中：所有分解出的模态函数uk之和即为原始染噪信号f(t)。

7.根据权利要求1所述基于改进的变分模态和奇异值分解的变压器局部放电特高频信号去噪方法，其特征在于：所述步骤4中，所述窄带噪声滤除过程需要筛选有效模态函数，所述过程表达式为：

kurtosis(uk)>ρ     (10)其中：kurtosis(·)为峰度计算式，ρ为峰度阈值，k＝1,2,…,K；筛选出有效的模态函数，对其进行叠加求和，所得信号即为滤除了窄带噪声的信号，所述过程表达式为：其中：x(t)为滤除窄带噪声的信号。

8.根据权利要求1所述基于改进的变分模态和奇异值分解的变压器局部放电特高频信号去噪方法，其特征在于：所述步骤5中，奇异值分解的过程为：

1)构造信号矩阵，形式如下：

其中：X为Toeplitz矩阵，其对角线上的元素相等，x(n)为第n个采样点下去除窄带干扰信号的值；

2)奇异值分解，形式如下：

其中：U(N‑L+1×N‑L+1)和V(L×L)为酉矩阵，∑(N‑L+1×L)为对角矩阵。

9.根据权利要求1所述基于改进的变分模态和奇异值分解的变压器局部放电特高频信号去噪方法，其特征在于：所述步骤6中，局部密度聚类算法过程如下：

1)确定局部密度大小，所述过程如下：ξ＝∑ψ(dij‑dc)      (14)其中：ξ为奇异值序列的局部密度，dij为任意奇异值序列中两点i,j间的距离，dc为领域半径，i,j＝1,...,n,i≠j,ψ(·)为密度计算式，表达式为：其中：y等于dij‑dc；

2)确定聚类中心距离，所述过程如下：其中：δi为聚类中心距离，通过计算每个点与其他任何具有更高密度的点之间的最小距离来计算出中心距离。

10.根据权利要求1所述基于改进的变分模态和奇异值分解的变压器局部放电特高频信号去噪方法，其特征在于：所述步骤6中，进行信号重构的过程如下：其中：σk为奇异值，uk和νk为分别左、右奇异向量；通过筛选奇异值所在序列p来获取纯净信号子空间，重构的信号矩阵不具备Toeplitz矩阵的特性，还要对各条对角线元素求平均；L＝N/3，其中N为信号采样点数。