一种变压器油中溶解气体不良数据的识别和处理方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及的是一种充油变压器绝缘油气体浓度不良数据的识别及处理方法，主 要用于变压器油色谱气体在线监测系统中，属于变压器气体故障检测和告警技术领域。
【背景技术】
[0002] 现有变压器气体故障检测和告警技术在线监测系统中，由于传感器的测量误差而 导致一些数据不符合电气设备本身变化规律的数据，或不符合测量仪器本身精度和范围的 数据；这些数据包括死数据、异常跳变数据等不良数据；如将这些不良数据用于变压器气 体故障检测和告警系统的分析计算，将会影响到检测结果的正确性，因此需要加以处理。
【发明内容】
[0003] 本发明的目的在于克服现有技术存在的不足，而提供一种方法简单可靠，能提高 检测结果的正确性，保证电力设备安全运行的变压器油中溶解气体不良数据的识别和处理 方法。
[0004] 本发明的目的是通过如下技术方案来完成的，所述变压器油中溶解气体不良数据 的识别和处理方法，所述的不良数据主要包括死数据和异常跳变数据，其中所述的死数据 是指在时间序列中，正常应该随时间而变化的数据，在一段时间内不产生变化，这些点数据 称为死数据，在确定死数据时，与测量对象的数据特性密切相关；
[0005] 所述的异常跳变数据是指在时间序列中，在时刻数据由于受到干扰，数值产 生跳跃性变化，在1\时刻回落，数值的变化幅度超越了Ti_i时刻前的波动幅度；其特征在 于所述不良数据的识别和处理方法包括：
[0006] a)死数据的识别及处理：当检测出死数据时，说明传感器存在测量问题，需要人 工处理；
[0007] b)异常跳变数据的识别及处理，其中异常跳变数据的识别是：数据跳变设定的条 件是单点数据变化较大，跳变后数据会回归到正常水平，对于数据跳变的计算，主要是确认 数据变化幅度阈值；
[0008] 所述异常跳变数据的处理是：基于信号处理中小波去噪原理，对气体浓度值进行 滤波处理，其步骤如下：
[0009] (1)选择一个小波并确定分解的层次，然后对信号进行小波分解计算；
[0010] (2)对各个分解尺度下的高频系数选择一个合适的阈值进行软阈值量化处理；
[0011] (3)根据小波分解的最底层低频系数和经过量化处理后的各层的高频系数，进行 一维信号的重构，得到恢复的原始信号的估计值。
[0012] 针对跳变数据即含噪数据，使用小波多尺度分解去噪远离进行去噪。
[0013] 本发明所述变压器油色谱气体在线监测系统中，以下数据认为是死数据：
[0014] (1)上位机系统中，接收的数据时标不变，数值也不变，这类点是死数据；
[0015](2)氢气（H2)、甲烷（CH4)、乙烷（C2H6)、乙烯（C2H4)、一氧化碳（CO)、二氧化碳 (C02)六种气体以及总烃，其中某类气体数值持续是零值的点，是死数据；
[0016] (3)数据点的数值为负值；
[0017] 在异常跳变数据的识别中，对于变压器油色谱在线监测数据的波动，为找出规律， 将N个时间序列数据，后项减前项作差分处理，形成{(Vi+1 -VJ}数据序列，该数据序列实 际上反映了数据波动的幅度，近似服从正态分布规律的。根据统计学上的3〇原则，对这些 波动幅值做出3 〇上控制限UCL和3 〇下控制限LCL。计算方法：
[0018] 记平均值为C，标准差为〇
[0019]
【主权项】
1. 一种变压器油中溶解气体不良数据的识别和处理方法，所述的不良数据主要包括死 数据和异常跳变数据，其中所述的死数据是指在时间序列中，正常应该随时间而变化的数 据，在一段时间内不产生变化，这些点数据称为死数据，在确定死数据时，与测量对象的数 据特性密切相关；所述的异常跳变数据是指在时间序列中，在Tpi时刻数据由于受到干扰， 数值产生跳跃性变化，在1\时刻回落，数值的变化幅度超越了Ti_i时刻前的波动幅度；其 特征在于所述不良数据的识别和处理方法包括： a) 死数据的识别及处理：当检测出死数据时，说明传感器存在测量问题，需要人工处 理； b) 异常跳变数据的识别及处理，其中异常跳变数据的识别是：数据跳变设定的条件是 单点数据变化较大，跳变后数据会回归到正常水平，对于数据跳变的计算，主要是确认数据 变化幅度阈值； 所述异常跳变数据的处理是：基于信号处理中小波去噪原理，对气体浓度值进行滤波 处理，其步骤如下： (1) 选择一个小波并确定分解的层次，然后对信号进行小波分解计算； (2) 对各个分解尺度下的高频系数选择一个合适的阈值进行软阈值量化处理； (3) 根据小波分解的最底层低频系数和经过量化处理后的各层的高频系数，进行一维 信号的重构，得到恢复的原始信号的估计值； 针对跳变数据即含噪数据，使用小波多尺度分解去噪远离进行去噪。
2. 根据权利要求1所述的变压器油中溶解气体不良数据的识别和处理方法，其特征在 于所述变压器油色谱气体在线监测系统中，以下数据认为是死数据： (1) 上位机系统中，接收的数据时标不变，数值也不变，这类点是死数据； (2) 氢气（H2)、甲烷（CH4)、乙烷（C2H6)、乙烯（C2H4)、一氧化碳（C0)、二氧化碳（C02) 六种气体以及总烃，其中某类气体数值持续是零值的点，是死数据； (3) 数据点的数值为负值； 在异常跳变数据的识别中，对于变压器油色谱在线监测数据的波动，为找出规律，将N个时间序列数据，后项减前项作差分处理，形成KVi+1 -VJ}数据序列，该数据序列实际上 反映了数据波动的幅度，近似服从正态分布规律的。根据统计学上的3〇原则，对这些波动 幅值做出3 〇上控制限UCL和3〇下控制限LCL。计算方法： 记平均值为C，标准差为〇
UCL=C+3 〇；LCL=C- 3 〇 只要满足计算条件： IF (Vi+1-Vi) ^UCL0R(Vi+1-Vi) ^LCL (V「Vh)彡UCL0R(V「Vh)彡LCL I(Vi+1-vxVi-Vh)K〇 Then T，jumppoint跳变点。
【专利摘要】一种变压器油中溶解气体不良数据的识别和处理方法，所述的不良数据主要包括死数据和异常跳变数据，所述不良数据的识别和处理方法包括：a）死数据的识别及处理；b）异常跳变数据的识别是：数据跳变设定的条件是单点数据变化较大，跳变后数据会回归到正常水平，对于数据跳变的计算，主要是确认数据变化幅度阈值；所述异常跳变数据的处理是：基于信号处理中小波去噪原理，对气体浓度值进行滤波处理，其步骤如下：（1）选择一个小波并确定分解的层次，然后对信号进行小波分解计算；（2）对各个分解尺度下的高频系数选择一个合适的阈值进行软阈值量化处理；（3）针对跳变数据即含噪数据，使用小波多尺度分解去噪远离进行去噪。
【IPC分类】G06F19-00
【公开号】CN104573321
【申请号】CN201410767532
【发明人】冯晓科, 厉俊, 范明, 韩中杰, 冯华, 钱伟杰, 李传才, 邹剑锋, 陈刚, 沈华, 许胜柱, 周浩
【申请人】国家电网公司, 国网浙江省电力公司嘉兴供电公司
【公开日】2015年4月29日
【申请日】2014年12月11日