基于趋势分析的变电站设备异常检测方法

姚 艳 秋

(长春师范大学 计算机科学与技术学院, 长春 130032)

变电站使用的电力设备在各种环境因素作用下, 会导致性能指标下降, 甚至发生电力事故. 利用对电力设备的在线监测[1-2], 能及时获知设备的性能状况, 如设备的绝缘性. 介质损耗因数可表征设备的绝缘性, 当设备的绝缘性较差时, 设备运行的能量损耗将增大. 因此, 通常采用随时间变化的介质损耗因数衡量电容型设备的绝缘性[3-4]. 不仅要分析某设备在某时刻或某段时间内参数的变化情况, 还要判断该设备运行状态的长期变化情况, 即分析设备参数的变化趋势. 随着设备使用时间的延长, 其受环境因素影响而老化, 设备的介质损耗因数会缓慢增加. 目前, 已有一些利用智能技术对电力设备运行状况进行异常诊断的方法[5-8]. 本文提出的趋势分析方法能根据设备介损变化趋势判断设备的绝缘性状况, 实现在线辅助诊断, 减轻人工识别判断的工作量.

1 趋势分析方法

本文主要对介质损耗因数的时序数据进行趋势分析, 当介质损耗因数呈增长趋势时, 认为设备的绝缘性变差, 此时需要对设备进行检修. 趋势分析方法通过模拟一段数据流的变化直线, 忽略其细节, 得到总体的变化趋势. 该方法通过对待分析数据流进行合理分割, 先计算各段数据的特征值, 再根据每段数据的特征值分析数据的变化趋势. 本文将进行趋势分析的数据流定义为Y={xt1,xt2,…,xti,…,xtn}, 其中xti表示ti时刻的监测数据……