[发明专利]变压器油色谱在线监测异常数据诊断方法

权利要求书

1.一种变压器油色谱在线监测异常数据诊断方法，其特征是，包括以下步骤：

1）获取变压器油色谱监测的历史数据，并按照预设时间周期对历史数据按照气体类型进行属性划分；

2）对预设时间周期内每种类型气体所对应的历史数据进行预处理得到预处理样本，定义预处理样本中的数据为预处理数据；

3）对每种类型气体所对应的预处理样本进行统计分析，得到每种类型气体所对应的预处理样本的一元频率分布序列与二元频率分布序列；

4）根据变压器油色谱监测的历史数据、一元频率分布序列和二元频率分布序列建立异常数据诊断模型；

5）获取一组新的监测数据，并计算这组新的监测数据的一元频率和二元频率，根据这组新的监测数据的一元频率和二元频率对步骤3）中的一元频率分布序列与二元频率分布序列进行更新；

6）根据步骤5）中更新后的一元频率分布序列与二元频率分布序列判断出待测监测数据的一元频率和二元频率并代入异常数据诊断模型进行诊断。

2.如权利要求1所述的变压器油色谱在线监测异常数据诊断方法，其特征是，所述步骤2）中对每种类型气体所对应的历史数据进行预处理的方法为：剔除历史数据中的负值，并将在预设时间周期中连续不变的数值归并为一个数值，且将最后一个连续不变的数值的采样时间作为归并后的数值的采样时间。

3.如权利要求2所述的变压器油色谱在线监测异常数据诊断方法，其特征是，对每种气体类型所对应的历史数据进行预处理的方法还包括：将每个历史数据的数据值均保留至小数点后三位。

4.如权利要求1所述的变压器油色谱在线监测异常数据诊断方法，其特征是，所述步骤3）具体为：划分多个数据区间，每个数据区间的区间长度相同，再判断每个预处理样本中预处理数据所在的数据区间，并将数据区间按照预处理数据的采样时间进行排序，然后计算一元频率和二元频率，每个预处理样本的所有一元频率的值构成一元频率分布序列，每个预处理样本的所有二元频率的值构成二元频率分布序列；

所述一元频率为每个数据区间在预设时间周期内出现的频率，所述二元频率为相邻两个数据区间在预设时间周期内重复出现的频率。

5.如权利要求1所述的变压器油色谱在线监测异常数据诊断方法，其特征是， 步骤6）之后还进行以下步骤：对异常数据诊断模型的诊断结果进行分析，并根据分析结果再对异常数据诊断模型进行优化。

6.如权利要求1所述的变压器油色谱在线监测异常数据诊断方法，其特征是，所述步骤4）中异常数据诊断模型是采用逻辑斯特回归模型建立。

7.如权利要求1所述的变压器油色谱在线监测异常数据诊断方法，其特征是， 所述气体类型包括氢气、甲烷、乙烷、乙烯、乙炔、一氧化碳、二氧化碳、氧气、氮气和总烃。