[发明专利]一种基于小波极大值的油色谱在线监测数据变化趋势检测方法

说明书

本发明公开了一种基于小波极大值的油色谱在线监测数据变化趋势检测方法，大量油色谱在线监测装置的普及，为及时监测油色谱异常变化提供了基础。根据在线监测数据分析，油色谱数据异常变化分为快速渐变、跃变两种类型，首先，基于时间序列对油色谱在线监测数据建立函数模型，并计算拟合残差，其次，对拟合残差进行小波分析，可识别了油色谱数据异常数据，最后，利用小波变换模极大值与Lipschitz指数关系，在两个不同的小波尺度下对拟合残差进行小波分解，识别了油色谱在线监测数据渐变、跃变异常类型，实践证明，该油色谱异常数据检测方法，能够检测油色谱在线监测数据异常变化趋势，及时发现潜伏故障，提高变压器的运行可靠性。

技术领域

本发明涉及电力变压器状态评估技术，尤其涉及一种基于小波极大值的油色谱在线监测数据变化趋势检测方法。

背景技术

变压器是电力系统中最重要的电气设备之一，其直接影响系统的安全运行水平，一旦发生事故，会造成巨大的直接和间接损失。油色谱分析是监测变压器内部运行状态的重要手段，目前大部分变压器故障是通过油色谱分析发现的，传统油色谱分析主要基于定期的检测的静态数据，难以对油色谱数据动态变化趋势分析，及时发现变压器潜伏性故障。电力公司近年来对大型变压器安装了大量的油色谱在线监测装置，以江苏为例，截止2014年，共装设256台变压器在线油色谱监测装置，为监测油色谱动态变化趋势提供了基础。大量在线监测数据分析表明，油色谱监测数据异常变化趋势为快速渐变和跃变。由大量数据分析表明，气体快速渐变可能由设备处于加速老化或潜伏性故障状态。气体监测数据跃变可能由变压器过热故障或放电故障引起的，应立即检修。因此，识别油色谱在线监测变化趋势非常必要，可实时监测变压器运行状态，合理安排变压器检修。

发明内容

发明目的：针对线监测数据量大、实时性要求高的现状，本发明提出一种基于小波极大值油色谱在线监测数据变化趋势检测方法，可进一步实现变压器状态检修，提高变压器安全运行性。

技术方案：为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种基于小波极大值的油色谱在线监测数据变化趋势检测方法，包括以下步骤：

(1)获取油色谱在线监测数据，基于时间序列对油色谱在线监测数据建立模型，计算拟合残差e_t；

(2)对拟合残差e_t进行小波分解，计算小波系数A_k；

(3)在随机的M分解尺度下对小波系数A_k进行分解，得到小波模值；判断小波系数A_k是否有小波模极大值：若无，则判断油色谱在线监测数据正常；否则，判断油色谱在线监测数据异常，进入步骤(4)；

(4)在随机的N分解尺度下对小波系数A_k进行分解，得到小波模值，M≠N；计算M分解尺度和N分解尺度下的小波模差值E_k，判断小波模差值E_k是否有极大值点：若无，则判断油色谱在线监测数据的异常变化趋势为跃变；否则，判断油色谱在线监测数据的异常变化趋势为渐变；

(5)若油色谱在线监测数据的异常变化趋势为跃变，则判断电力变压器存在严重故障，应立即对变压器进行维修；若油色谱在线监测数据的异常变化趋势为渐变，则判断电力变压器存在潜伏性故障，应尽快对变压器进行维修。

所述步骤(1)中，基于时间序列对油色谱在线监测数据建立模型，可以采用MATLAB仿真实现，将t时刻的油色谱在线监测数据x_t表示成函数形式：

x_t＝g(x_t-υ,…,x_t-1)+e_t