[发明专利]一种变压器在线监测用顶层油温数据的处理方法及系统

说明书

本发明提供了一种变压器在线监测用顶层油温数据的处理方法及系统，包括：获取顶层油温数据；通过三西格玛准则检测并剔除获取的顶层油温数据时间序列中的异常数据；利用灰色模型对剔除异常数据后的顶层油温数据时间序列的整体趋势进行拟合，得到趋势修复值；利用马尔可夫理论对拟合结果进行调整，通过状态转移矩阵生成波动修复值，将趋势修复值与波动修复值累加，得到最终的修复值，对顶层油温数据时间序列进行数据修复，提高了数据质量差，实现了对数据的充分利用。

技术领域

本发明属于数据处理技术领域，尤其涉及一种变压器在线监测用顶层油温数据处理方法及系统。

背景技术

随着对供电可靠性要求的提高，电力设备的检修模式由预防性维修模式逐渐转变，当前各电网公司均在大力提倡状态检修，大量的在线监测装置投入使用，如油中溶解气体含量、顶层油温等状态量在线监测系统。当设备内部发生热故障、放电性故障或者油、纸老化时，会产生各种气体，这些气体会溶解于油中，不同类型的气体及其浓度可以反映不同类型的故障。变压器的预期寿命与当前负载能力与其内部的热状态有关。目前工程上采用变压器绕组热点温度和变压器顶层油温这两项指标来评估变压器的内部热状态。变压器顶层油温易于测量，根据相关导则，可以由变压器顶层油温估算得到变压器绕组热点温度，进而作为判断变压器状态的依据。

发明人发现，对于某一种状态量而言，其采集的数据(比如顶层油温数据)是一个时间维度上的时间序列数据，通过分析该时间序列的变化趋势可以对变压器实现有效的状态评价以及故障诊断等；但受限于传感器装置稳定性差、现场运行环境恶劣、电磁环境复杂等原因，反应设备运行情况的状态量数据中存在大量的异常数据以及噪声数据，数据质量差，对数据的利用不够充分。

发明内容

本发明为了解决上述问题，提出了一种变压器在线监测用顶层油温数据的处理方法及系统，本发明用于对变压器在线监测用顶层油温数据中缺失值、奇异值进行识别、替换，提升了数据质量。

为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：

第一方面，本发明提供了一种变压器在线监测用顶层油温数据的处理方法，包括：

获取顶层油温数据；

通过三西格玛准则检测并剔除获取的顶层油温数据时间序列中的异常数据；

利用灰色模型对剔除异常数据后的顶层油温数据时间序列的整体趋势进行拟合，得到趋势修复值；

利用马尔可夫理论对拟合结果进行调整，通过状态转移矩阵生成波动修复值，将趋势修复值与波动修复值累加，得到最终的修复值，对顶层油温数据时间序列进行数据修复。

进一步的，通过顶层油温数据时间序列的均值和标准差组成控制函数，对每个采样点所取得的顶层油温数据进行识别，当数据不满足控制函数时，判断为异常值。

进一步的，正态分布中，顶层油温数据分布于预设区间的概率为预设值，将超过预设区间的数据判断为异常值。

进一步的，利用灰色模型对剔除异常数据后的顶层油温数据时间序列的整体趋势进行拟合，包括：

计算得到顶层油温数据时间序列的邻值生成序列；

利用灰色模型得到邻值生成序列的拟合值，经过逆生成，得到顶层油温数据的拟合时间序列。

进一步的，确定灰色模型的灰微分方程模型后，通过最小二乘法求得灰微分方程模型的发展系数和灰作用量。

进一步的，将灰色模型拟合值与完整在线监测数据真实值进行比较，得到拟合误差，将拟合误差取值范围划分为多个状态区间，根据每个拟合误差值所处的区间，判定拟合误差所处的状态，组成误差状态链。

进一步的，利用马尔可夫理论对拟合结果进行调整，包括：