【摘要】：由于人為因素以及現(xiàn)場干擾的影響,變壓器油色譜在線監(jiān)測數(shù)據(jù)在測量和傳輸中會不可避免地出現(xiàn)偏誤,導致異常數(shù)據(jù)值,使得經典統(tǒng)計方法的結果出現(xiàn)偏差甚至錯誤。為了解決上述問題,基于穩(wěn)健統(tǒng)計理論,根據(jù)油色譜監(jiān)測數(shù)據(jù)異常值的特點,提出了油色譜H2、CO和總烴3類特征氣體異常值的最小協(xié)方差行列式MCD穩(wěn)健多元檢測方法。利用迭代和Mahalanobis距離的思想構造一個穩(wěn)健的協(xié)方差估計量,并進行異常值檢測,然后再將異常數(shù)據(jù)和正常數(shù)據(jù)分類處理。針對H2、CO和總烴這3類特征氣體的實例統(tǒng)計分析表明,異常值剔除后可有效減少這3種氣體的測量值對經典統(tǒng)計方法的干擾,使得油色譜數(shù)據(jù)的統(tǒng)計規(guī)律更加明顯。通過對異常值區(qū)間的跟蹤評估,還可更加明顯地反映變壓器運行狀態(tài)的變化。
[Abstract]:Due to the influence of human factors and field interference, errors will inevitably occur in the measurement and transmission of on-line monitoring data of transformer oil chromatography, which will lead to abnormal data values, resulting in deviation or even error of the results of classical statistical methods. In order to solve the above problems, based on the robust statistical theory and according to the characteristics of abnormal values of oil chromatographic monitoring data, a minimum covariance determinant MCD robust multivariate detection method for abnormal values of H2CO and total hydrocarbons in oil chromatography is proposed. Using the idea of iteration and Mahalanobis distance, a robust covariance estimator is constructed, and the outliers are detected, then the abnormal data and the normal data are classified and processed. The statistical analysis of H _ 2CO and total hydrocarbon shows that the outliers can effectively reduce the interference of the measured values of these three gases to the classical statistical methods and make the statistical law of oil chromatographic data more obvious. By tracking and evaluating outliers, the change of transformer operation state can be more obviously reflected.
【作者單位】： 國網河北省電力公司電力科學研究院;華北電力大學高電壓與電磁兼容北京市重點實驗室;山東大學電氣工程學院山東省特高壓輸變電技術與氣體放電重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(51477051) 北京市自然科學基金(3142018)~~
【分類號】：TM406

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2262929