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题名电力变压器油中溶解气体离群值识别和数据重构
被引量：2
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作者
江军
张文乾
李波
李晓涵
范利东
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机构
江苏省新能源发电与电能变换重点实验室(南京航空航天大学)
国网安阳供电公司
国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
杭州钱江电气集团股份有限公司
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出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第17期5521-5533,共13页
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基金
国家自然科学基金(52177150)
南京航空航天大学科研与实践创新计划(xcxjh20220314)资助项目。
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文摘
高质量传感数据是驱动新型电力系统数字化和智能化发展的基础,而由于传感器性能退化、传输中断或其他干扰因素,数据时常出现错误和异常值,造成数据利用率低等问题。针对在役电力变压器油中溶解气体在线监测数据,该文提出了基于COPOD、孤立森林(IForest)与Grubbs的联合方法提升油中溶解气体数据的价值。首先,通过COPOD和IForest筛选出包含离群点的数据集,再采用Grubbs对其进行检验,有效识别离群值。进一步地,采用掩码方式优化训练Transformer神经网络模型,填补空缺值重构油中溶解气体数据序列。在相同气体数据序列上,所提算法正确识别点数、正确识别离群点数和受试者工作特征曲线平均面积相比于传统K-近邻算法分别提升了3.5%、29.4%和5.0%。对于数据填补,对比双向缩放算法,填补后的数据与实际数据的方均根误差均值为7.29μL/L,平均绝对误差均值为2.7μL/L,性能分别提升了9.7%和9.2%,有效地提高了数据的质量和利用率。最后,通过11台500 kV变压器油中溶解气体数据分析,有力支撑了变压器状态评价和设备数字化管理。
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关键词
电力变压器
油中溶解气体
联合检测方法
离群点检测
数据重构技术
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Keywords
Power transformer
dissolved gases in oil
joint detection method
outlier detection
data reconstruction technique
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分类号
TM411
[电气工程—电器]
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