电力变压器油中溶解气体离群值识别和数据重构

作     者：江军 张文乾 李波 李晓涵 范利东 Jiang Jun;Zhang Wenqian;Li Bo;Li Xiaohan;Fan Lidong

作者机构：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)南京211106 国网安阳供电公司安阳455000 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院南京211103 杭州钱江电气集团股份有限公司杭州311243 

出 版 物：《电工技术学报》 (Transactions of China Electrotechnical Society)

年 卷 期：2024年第39卷第17期

页      面：5521-5533页

核心收录：

学科分类：0820[工学-石油与天然气工程] 1205[管理学-图书情报与档案管理] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 080801[工学-电机与电器] 0808[工学-电气工程] 080802[工学-电力系统及其自动化] 08[工学] 

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 

主　　题：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 

摘      要：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。