基于异常值分析的变压器在线监测方法.docx

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基于异常值分析的变压器在线监测方法
郭基伟，谢敬东，唐国庆
（东南左学电气工程系，南京210096）
摘要：从变压器在线监测数据屮异常值产生的机理出发，提出了一种利用在线观测值中异常点的发生 时间和类型进行报警的变压器在线监测方法。实例表明，这种方法可用于运行条件存在较大差异,难以用 统一的标准值來判别状态的设备，存在较高的实用价值。
关键词：变压器；在线监测；故障诊断；时间序列；异常值分析
1变压器在线监测数据中异常值的产生
变压器是电力系统屮最重要的设备之一，一旦发生故障，将适成非常严重的损失。因此变压器的状态 监测和故障诊断一肖•受到人们的高度匝视。随着对变压器可靠运行要求的不断提高，传统的离线检测技术 己经是难满足要求，因此近年來陆续开发了多种变压器在线监测装置。在线监测手段可以在设备不退出运 行的情况下对设备进行连续的监测，及时发现设备的潜伏性故障，因而得到了越来越广泛的应用。
目前的在线监测装置大部分都是采用一定的标准值作为评判标准，当监测的数据超过评判值时发出报 警信号。但是，曲于变压器运行的环境各不相同,各种装宣的监测原理和数据采集粘度也有所差别，因而 在某台变压器上适用的标准值在另一台变压器匕却往往会发生误报现象，在这种情况根据变压器自身 监测资料的变化來判断变压器的状态应该是一种更好的选择。
实际上变压器可以被看作为一个动态系统，在变压器正常运行时，其传递函数一定，观测到的资料可 被视为一时间序列⑴：当变压器内部在故障时，传递函数发生变化，因此在观测到的数据中会产生异常点, 通过检测和识别这些异常点的发生时间和类型，可以发现变圧器内部是否存在故障，作为在线监测装置报 警的依据。
2异常值的数学模型
在变压器的在线监测资料屮产生的异常值按照它们各自的性质和产生的机理，可以分为两种类型⑵。
1）附加界常值（additive outlier AO）
这是一种孤立的异常值，通常这种异常值是山测最设备受到外界的干扰或是白身的扰动产生的误差造 成的，它们的出现并不波及到邻近的观测值。就在线观测值的时间序列而言，这类异常值是非木质的，它
们并不涉及到时间序列内在的相关结构O
2)新息异常值(innovation outlier IO)
这是一种成片出现的异常值，它通过时间序列的相关结构，波及到与Z邻近的一系列资料点。这类异
。
应当T以检测并作为报警依据o
在变压器在线监测屮，A0异常值是山于仪擀或人为误差造成的伪资料，分析时应当删除；IO异常值 是山于变用器内部结构发生变化造成的，是可能的故障发生点,
设不含异常值的在线监测资料时间序列ARIMA模熨为
｛乙｝为不含异常值的在线监测资料时间序列:
｛｝为零均值,方差誉的白噪声序列;
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