一种变压器状态监测数据的异常检测方法

    公开(公告)号:CN105512474B

    公开(公告)日:2017-12-12

    申请号:CN201510874796.8

    申请日:2015-12-02

    Abstract: 本发明公开了一种变压器状态监测数据的异常检测方法,包括如下步骤:步骤S1,对多维的变压器状态监测数据进行预处理,得到标准化的状态监测数据;步骤S2,针对标准化的状态监测数据,建立滑动窗口,并对滑动窗口中的数据进行k‑均值聚类;步骤S3,筛选出滑动窗口中的异常数据以及异常时刻,建立异常数据集;步骤S4,根据步骤S3中的异常数据集,得到状态监测数据的是变压器运行状态异常数据还是传感器噪声,若是变压器运行状态异常数据,则同时检测出变压器运行状态的异常时刻;若是传感器噪声,则对传感器噪声进行驱除。本发明具有实现异常状态实时检测的优点。

    基于朴素贝叶斯分类的局部放电诊断方法

    公开(公告)号:CN104535905A

    公开(公告)日:2015-04-22

    申请号:CN201410768520.7

    申请日:2014-12-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于朴素贝叶斯分类的局部放电诊断方法,包括:进行数据采集,然后对采集的信号进行抗干扰处理;将处理后的信号转存为一个二维数组,根据PRPS图谱分别得到PRPD图谱、N-P图谱和Q-P图谱;分别在所述PRPD图谱、N-P图谱和Q-P图谱上进行特征提取;利用等宽离散化方法或者等频率离散化方法对特征提取后的数据进行离散化;利用朴素贝叶斯得到局部放电的故障类别。本发明有益效果:本发明的诊断方法正确率为80.5%,可以满足现场的实际应用。同时,对等宽和等频两类典型的无监督的离散化方法做了详细的研究,指出等频离散化方法优于等宽离散化方法,并给出了等频离散化方法最优的经验值。

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