基于层次聚类分析的变压器油中溶解气体在线监测数据异常检测

摘要：

油中溶解气体分析是电力变压器常用的状态检测手段,在变压器运行与维护中发挥了显著作用,但因现有油中溶解气体在线监测系统可靠性问题及现场干扰,监测数据中充斥着大量的伪数据及错数据,易引起误判.针对此问题,监测系统常采用基于数据分布统计的阈值法判定数据真伪,因数据分布规律预先难以掌握,造成异常数据检出率普遍低下问题.文中依据油中溶解气体在线监测数据时间序列特点,提出了一种基于凝聚层次聚类的异常数据检测方法.首先,利用滑动时间窗对多种油中气体监测数据进行预处理,获得监测数据时间序列集,接着通过综合应用均值、阈值、标准差、小波变换周期性分量等指标对其进行分类建立异常类型的典型时序图谱;在此基础上,利用凝聚层次聚类模型,对不同特征的数据点与典型异常图谱的距离进行相似性聚类,以确定监测数据的异常类型.通过实际监测数据应用验证表明,该方法可实时检测在线监测数据流中数据异常并确定其类型,简单且易操作,具有较好的理论及应用价值.

关键词：油中溶解气体、在线监测、时间序列、异常检测、凝聚层次聚类、滑动时间窗

所属期刊栏目：59

分类号：TM411;U455.43;O657.71

在线出版日期：2023-02-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：142-147