CN105158610A - 一种变压器状态预警数据可疑值的筛查处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于智能电网中电力变压器设备在线监测系统及数据的研究、应用技术领域，特别涉及一种变压器状态预警数据可疑值的筛查处理方法，先通过分布于省级电网企业所辖各变电站内的油中溶解气体监测装置采集各台变压器的监测数据；其次，将监测数据通过电力综合数据网逐级上传至监测预警中心的主站系统平台数据服务器；再次，通过一致性检验筛查分析各类表征变压器状态特征的油中溶解气体状态预警数据中可疑值；最后，在主站系统平台数据服务器中对监测数据进行分析计算，进而求解其置信水平。本发明通过显著性差异分析方法检验各数据间的高斯分布情况，进而利用置信区间筛查可疑值，从而提高数据的质量。

Description

一种变压器状态预警数据可疑值的筛查处理方法

技术领域

本发明属于智能电网中电力变压器设备状态监测及故障诊断的研究、应用技术领域，特别涉及一种变压器状态预警数据可疑值的筛查处理方法。

背景技术

随着国内外在线监测技术的进步，越来越多的变电设备在线监测系统投入运行，可对及时掌握变电站关键设备的运行状态，提高设备安全运行水平起到了积极作用。其中，技术比较成熟、应用比较广泛的监测技术电力变压器油中溶解气体在线监测技术；并且应用该技术已在电力行业中取得了多起成功案例。

油中溶解气体监测在电网企业中的应用流程是：首先，分布在省级电网下各变电站的在线监测装置在每日7时采集、检测变压器油中溶解气体的浓度；并在每日9时将检测结果发送至监测预警中心；其次，通过省级电网的监测预警中心同时并行归集、处理数百套以上油中溶解气体监测装置的数据。再次，通过油中溶解气体监测数据的变化情况判断设备状态、制定设备预警及运维策略。油中溶解气体监测装置可检测表征变压状态的H₂、CH₄、C₂H₆、C₂H₄、C₂H₂、CO、CO₂等多种气体浓度，变压器处于正常状态下的被监测数据呈正态分布(高斯分布),其变化曲线即是由监测数据样本均值为中心值，分别向大小两侧逐渐均匀变化(波动)。鉴于此，各省级电网的监测预警中心系确保电网安全稳定的第一道防御体系，其作用极为重要。

然而,一方面受限于电子元件老化、外部环境干扰、载气欠压、传感器失效等影响因素，导致监测数据时常因出现偏差(甚至达到预警值)而产生可疑值；进而因对可疑值的分析而造成误判断,阻碍监测预警发挥应有的效能。

另一方面，监测预警中心须同时并发处理多种类型的海量监测数据及其产生报警事件，但受限于分析判定监测数据是否存在偏差还缺少充分依据，导致排查异常值仍需通过离线测试分析，剧增了试验人员的工作强度。

鉴于上述问题，当前尚不能利用这些实时数据间存在的内在联系确认数据的准确度，亦无法高效地过滤潜在的干扰数据或误诊断数据，进而增加了运维监测预警中心的难度，影响充分利用监测数据指导运维电网设备，不利于巩固电力系统的安全运行水平。究其根本原因，即是监测数据中包含部分测量偏差的可疑值，而且尚无可自动准确筛查此类可疑值的有效果，从而导致对监测数据的误判断和误报警。因此，迫切需要研制一种经济实用，且适用于实时处理大数据量的油中溶解气体状态预警数据可疑值的一致性检验筛查方法，并实现对海量并发监测数据报警的实时、有效处理。

发明内容

本发明的目的为解决现有技术的上述问题，提供了一种通过对电力变压器设备的监测数据进行一致性检验，进而筛查电力变压器状态预警数据中可疑值的方筛选处理法，为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种变压器状态预警数据可疑值的筛查处理方法，其特征在于：通过显著性差异分析检验各套监测装置上传的监测数据，进而根据置信区间过滤可疑值，其具体方法步骤如下：

(1)通过分布于省级电网企业所辖各变电站各处的油中溶解气体监测装置采集各台变压器的监测数据；

(2)油中溶解气体监测装置将采集到的监测数据经过工控机、监测数据前置子系统交换机、监测数据前置子系统服务器、主站系统平台路由器、主站系统平台数据服务器；

(3)在主站系统平台数据服务器中对监测数据进行分析计算，提取在某一时间段内的单套油中溶解气体的一类监测数据为X₁，X₂，X₃，…，X_n，，其当监测数据X_i处于高斯分布时，计算监测数据的样本均值是样本标准差是σ；

(4)将监测数据X_i按数值大小依次排列成统计数集X(i)，其中若存在数值大小相同的监测数据则随机排列，即：X(1)≤X(2)≤…≤X(n)，最小值是X(1)、最大值是X(n),然后分别计算监测数据的最小值和最大值样本偏离值μ，再进行比较监测数据的最小值和最大值样本偏离值μ，以初步判断偏离值大的监测数据X_i可疑值；

(5)根据初步判断的可疑值求解置信区间统计值与显著性水平α经验值比较，是否大于显著性水平α经验值，若大于则判定X(1)或X(n)置信水平低、可疑，应予以删除其间的测值，反之，若小于则判定测值可用；所述置信区间统计值大小通过g＝μ/σ进行求解，其中，μ为最大值样本偏离值；

(6)结合格鲁布斯法对工程应用时监测数据历史样本的一致性检验，针对其置信区间统计值求解出显著性水平α经验值，进而求解其置信水平1-α；最终判定可疑值；

(7)依据筛选后的监测数据样本分析、诊断被监测变压器的状态。

优选地，通过分布于省级电网企业所辖各变电站内的油中溶解气体监测装置采集各台变压器的监测数据后，通过电力综合数据网或无线GPRS网络将监测数据逐级发送至主站系统平台数据服务器进行筛查处理。

优选地，所述步骤(6)通过一致性检验的方法筛查、排除各类油中溶解气体状态预警数据中的可疑值；准确地识别典型异常值表征，规避可疑值对正常分析监测预警数据的干扰及其引起的误判，并进行可靠的故障诊断。本发明中的异常值是指超出设备正常状态下测值的监测数据，或者超出既定预警值的监测数据(测值)；而可疑值是指可能因干扰而导致测量偏差，并明显变化的监测数据(测值)。

综上所述，，本发明由于采用了以上技术方案，本发明具有如下有益效果：

第一，通过显著性差异分析方法检验各数据间的高斯分布情况，进而利用置信区间筛查可疑值，从而提高数据的质量；

第二,独创了监测数据测值的特征聚类分析方法，有效解决了过滤传感器失效等可疑值的关键难题，其效果明显优于针对单一参量的可疑值过滤方法；

第三，率先实现了对海量并发监测数据及其报警事件的处理机制，克服了监测预警中心监测结果客观程度低的不利局面，有效避免了传统方式下需要进行人工离线测试比对分析的复杂流程。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实例或现有技术中的技术方案，下面将对实施实例或现有技术描述中所需要的附图做简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实例，对于本领域普通技术人员来说，在不付出创造性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一种变压器状态预警数据可疑值的筛查处理方法的流程图。

图2是本发明一种变压器状态预警数据可疑值的筛查处理方法最佳实施例的预警系统原理示意图。

附图中，1-监测装置，2-工控机，3-监测数据前置子系统交换机，4-监测数据前置子系统服务器，5-主站平台路由器，6-主站数据库服务器，7-Web应用服务器，8-操作员站，9-工程师站。

具体实施方式

下面将结合本发明实例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，一种变压器状态预警数据可疑值的筛查处理方法，通过显著性差异分析检验各套相互独立，且将呈高斯分布的监测装置上传监测数据(测值)，进而根据置信区间过滤异常数据，在一组测量数据中，如果个别数据偏离平均值很远，这些数据是有显著性差异的可疑值，进一步筛查处理将可疑值从此组测量数据中剔除，而不参与平均值的计算，即得到可疑值，其具体方法步骤如下：

(1)通过分布于省级电网企业所辖各变电站各处的油中溶解气体监测装置采集各台变压器的监测数据；

(2)油中溶解气体监测装置将采集到的监测数据经过工控机、监测数据前置子系统交换机、监测数据前置子系统服务器、主站系统平台路由器、主站系统平台数据服务器；即通过分布于省级电网企业所辖各变电站内的油中溶解气体监测装置采集各台变压器的监测数据后，通过电力综合数据网或无线GPRS网络将监测数据逐级发送至主站系统平台数据服务器进行筛查处理。在本发明中，通过状态预警处理系统进行监测和传输变压器预警数据，所述状态预警处理系统包括若干路并行连接的前置采集单元，以及若干路并行的前置采集单元输出的数据通过双绞线传输至主站系统平台路由器5进行汇集处理，所述主站系统平台路由器5再通过双绞线上传至主站系统平台数据服务器6，所述主站系统平台数据服务器6还分别与Web应用服务器7、操作员站8和工程师站9进行通信连接；所述若干路并行的前置采集单元输出的数据通过双绞线传输至主站平台路由器5进行汇集处理，所述主站平台路由器5再通过双绞线上传至主站数据库服务器6，所述主站数据库服务器6还分别与Web应用服务器7、操作员站8和工程师站9进行通信连接。所述前置采集单元包括监测装置1、工控机2、若干路多通道输入口单通道输出口的监测数据前置子系统交换机3和监测数据前置子系统服务器4，其中，监测数据前置子系统交换机3的多通道输入口采集多套工控机2的数据并进行汇集后，再通过监测数据前置子系统交换机3的单通道口输出至一套监测数据前置子系统服务器4，每一套工控机1都分别与一套监测装置1连接，所述监测数据前置子系统服务器4接收的数据通过双绞线传输至主站系统平台路由器5进行汇集处理，所述监测装置1将采集到设备油中溶解气体监测数据，并通过双绞线或光纤电缆输入工控机2，所述工控机2通过有线电力综合数据网或无线GPRS网络将监测数据发送至监测数据前置子系统交换机3进行汇集处理，再传输至监测预警中心进行监控和分析。

(3)在主站系统平台数据服务器中对监测数据进行分析计算，提取在某一时间段内的单套油中溶解气体的一类监测数据为X₁，X₂，X₃，…，X_n，，其当监测数据X_i处于高斯分布时，计算监测数据的样本均值是样本标准差是σ；其中样本均值为：

$\stackrel{\‾}{X}=\frac{X_1+X_2+X_3+...+X_n}{n};$

而样本标准差为：

$\mathrm{\σ}=\sqrt{\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}(X_i-\stackrel{\‾}{X})};$

式中n为监测数据个数，X_i为监测数据值；

(4)将监测数据X_i按测值大小依次排列成统计数集X(i)，其中若存在测值相同的监测数据则随机排列，即：X(1)≤X(2)≤…≤X(n)，最小值是X(1)、最大值是X(n),然后分别计算监测数据的最小值和最大值样本偏离值μ，再进行比较监测数据的最小值和最大值样本偏离值μ，以确定可疑值；

其中，最小值的样本偏离值

最大值的样本偏离值

当μ_MIN＞μ_MAX时，则监测数据的最小值是可疑值，即是可能出现误差的测值，反之，当μ_MAX＞μ_MIN时，则监测数据的最大值是可疑值，即是可能出现误差的测值。

(5)根据具体的可疑值求解置信区间统计值g(1)或g(n)与显著性水平α经验值比较，α经验值如表1所示，是否大于显著性水平α经验值，若大于则判定X(1)、X(n)置信水平低、可疑，应予以删除其间的测值，反之，若小于则判定测值可用；所述置信区间统计值大小通过g＝μ/σ进行求解，其中，最大值样本偏离值，求解出g后，再查找表1可知其是否大于显著性水平α经验值，进而最终判断对应的监测数据X是否为可疑值。

当监测数据的最大值是可疑值时，即：

$g\left(1\right)=\frac{\left(\stackrel{\‾}{X}-X\left(1\right)\right)}{\mathrm{\σ}};$

当监测数据的最大值是可疑值时，即：

$g\left(n\right)=\frac{\left\{\left(X\left(n\right)-\stackrel{\‾}{X}\right)\right\}}{\mathrm{\σ}};$

表1：α经验值表

n	α(95％)	n	α(95％)	n	α(95％)	n	α(95％)
								3	1.153	28	2.714	53	2.978	78	3.121
4	1.463	29	2.73	54	2.986	79	3.125
								5	1.672	30	2.745	55	2.992	80	3.13
6	1.822	31	2.759	56	3	81	3.134
								7	1.938	32	2.773	57	3.006	82	3.139
8	2.032	33	2.786	58	3.013	83	3.143
								9	2.11	34	2.799	59	3.019	84	3.147
10	2.176	35	2.811	60	3.025	85	3.151
								11	2.234	36	2.823	61	3.032	86	3.155
12	2.285	37	2.835	62	3.037	87	3.16
								13	2.331	38	2.846	63	3.044	88	3.163
14	2.371	39	2.857	64	3.049	89	3.167
								15	2.409	40	2.866	65	3.055	90	3.171
16	2.443	41	2.877	66	3.061	91	3.174
								17	2.475	42	2.887	67	3.066	92	3.179
18	2.501	43	2.896	68	3.071	93	3.182
								19	2.532	44	2.905	69	3.076	94	3.186
20	2.557	45	2.914	70	3.082	95	3.189
								21	2.58	46	2.923	71	3.087	96	3.193
22	2.603	47	2.931	72	3.092	97	3.196
								23	2.624	48	2.94	73	3.098	98	3.201
24	2.644	49	2.948	74	3.102	99	3.204
								25	2.663	50	2.956	75	3.107	100	3.207
26	2.681	51	2.943	76	3.111
								27	2.698	52	2.971	77	3.117

表1中，n表示监测数据样本的序号，α表示显著性水平。

(6)结合格鲁布斯法对工程应用时监测数据历史样本的一致性检验，针对其置信区间统计值求解出显著性水平α经验值为0.05，进而求解其置信水平1-α，即到置信水平值为95％；即是还原了真实的监测数据情况。

(7)依据筛选后的真实监测数据样本分析、诊断被监测变压器的状态；能准确地识别典型可疑值表征，规避可疑值对正常监测预警数据的干扰及其引起的误判，并进行可靠的故障诊断。

如图2所示，在本发明中，所述监测装置1设置在变压器附近，采用的型号为TROM、ZF、MGA或Atime等系列的油中溶解气体在线监测装置，用以检测变压器的油中H₂、CO、CO₂、CH₄、C₂H₂、C₂H₄、C₂H₆等气体浓度和微水含量；所述工控机2设置在变电站内，为iHVM2000、MDD3000、SIM3-SC或UDM系列的信息处理及转发装置，所述工控机2可以接入、归集一座变电站一套或几套油中溶解气体监测装置采集的数据，所述监测数据前置子系统交换机3设置在监测预警中心的通信机房中，采用的型号为H3CS3600系列的交换机；所述监测数据前置子系统服务器4也设置在监测预警中心的通信机房中，其型号为HPProLiantDL388Gen9系列的的2U机架式服务器；所述监测数据前置子系统交换机3、监测数据前置子系统服务器4以接入、归集一个厂家的若干套监测数据。

所述主站系统平台路由器5设置在监测预警中心的中心机房中，所采用的型号为H3CSR8800系列的路由器；所述主站系统平台数据服务器6设置在监测预警中心的中心机房中，所采用的型号为HP9000系列的服务器；所述Web应用服务器7设置在监测预警中心的中心机房中，所采用的型号为HPProLiantDL580Gen8系列的4U机架式服务器；在所述主站系统平台数据服务器6中利用一致性检验方法对变压器的油中溶解气体监测参量进行异常数据统计量分析，依据之前对变电设备状态监测可疑值的定义，结合对主变状态监测数据的分析，发现并过滤某变电站实际运行变压器状态监测采集数据的可疑数据。

在本发明中，将所述的监测装置1、工控机2部署于变电站内；其中，监测装置1安装于电力变压器本体处，工控机2安装于变电站内的继电保护室的监测系统控制屏柜内；监测数据前置子系统交换机3、监测数据前置子系统服务器4、主站系统平台路由器主站系统平台路由器5、主站系统平台数据服务器6、Web应用服务器7、操作员站8、工程师站9将部署于监测预警中心内，通过Web浏览服务器7、操作员站8、工程师站9实现状态预警数据分析。本发明可检测、扫描、区分设备本体内的油中溶解气体浓度信号与干扰信号，过滤其中的可疑值，再将已检测、过滤、分析后的各气体组分浓度信号提供给监测预警中心的Web应用服务器7、操作员站8、工程师站9，并供电网气体相关设备运维技术人员进行诊断分析。

在本实施例中，从监测装置1到工控机2的回路中仅传输监测数据和控制命令。此外，监测装置1的具体数量根据变电站内的设备数量和设备本体的结构特征确定；而所述工控机2的数量为每站部署一套。

结合图1和图2，本发明具体操作过程如下，由多路组成的监测数据通过主站系统平台路由器5汇集后，再通过主站系统平台数据服务器6将监测数据发送至监测预警中心，本发明中，由至少为三套的监测装置1组成一路数据监测采集端口，其中，由三套相互并行的监测装置111、监测装置112和监测装置113组成第一路监测数据采集通道，三套监测装置分别并行输入至对应的工控机211、工控机212和工控机213进行处理，第一路的监测数据依次通过线监测前置子系统交换机31、监测数据前置子系统服务器41在主站系统平台路由器5进汇集，再通过主站系统平台数据服务器6将监测数据发送至监测预警中心，然后，再由三套并行的监测装置121、监测装置122和监测装置123组成第二路监测数据采集通道，此三套监测装置分别并行输入至对应的工控机221、工控机222和工控机223进行处理，然后将处理的监测数依次通过线监测前置子系统交换机32监测数据前置子系统服务器42在主站系统平台路由器5进汇集，再通过主站系统平台数据服务器6将监测数据发送至监测预警中心。

在本发明中，所述监测装置1输出端与工控机2输入端通过光纤电缆相互连接，其信号回路可传输检测值、控制命令，所述工控机2的主要作用包括：

(一)向监测装置1下发启停等控制命令；

(二)实现油中溶解气体检测信号就地数字化，并存储；

(三)上传采集到的监测数据，所述的工控机5为4U式的IPC-610系列的工控机，采用IntelCOREⅡE73002GHz处理器，并承载视窗操作系统，此外，还可供变电站内的设备运维人员查询数据；

所述工控机2输出端与监测数据前置子系统交换机3输入端通过有线电力综合数据网或APN无线GPRS专用网络相互连接，其信号回路可传输监测值、谱图、时间戳(采集、上传)及控制命令等，通信协议均在遵循和扩展IEC61850通信标准的基础定制；所述监测数据前置子系统交换机3在第一时间将各套监测装置的监测数据发送至远程监测预警中心的监测数据前置子系统服务器4，所述监测数据前置子系统交换机3为H3CS3600系列的交换机，支持基于VLAN的IPv4和IPv6标准访问控制列表(ACL)，支持报文DSCP/IP/TOS/COS优先级功能，支持多种模式的队列调度机制，支持多业务运行的QoS服务机制

所述监测数据前置子系统交换机3输出端与监测数据前置子系统服务器4输入端通过双绞线相互连接，其信号回路可传输检测值、控制命令，所述监测数据前置子系统服务器4的主要作用包括：

(一)向工控机2下发调取等控制命令；

(二)按多参数权重因子分析油中溶解气体波形的色谱峰位、峰形，计算峰移时间、峰宽，并比对指纹相似度，以最终过滤干扰数据、求解真实的油中溶解气体监测数据。

(三)存储、上传采集到的监测数据，所述监测数据前置子系统服务器4为HPProLiantDL388Gen9系列的2U机架式服务器，采用IntelE5系列处理器，并承载视窗操作系统，此外，还可供各监测子系统供应商的运维人员查询、调试。

所述主站系统平台路由器5输出端与主站系统平台数据服务器6输入端通过双绞线电缆相互连接，其信号回路可传输各类监测数据，并可向监测数据前置子系统服务器4、工控机2下发控制命令等，所述主站交换机7为H3CSR8800系列的路由器，支持基于VLAN的IPv4和IPv6标准访问控制列表(ACL)，并可通过分布式跨设备链路聚合技术，实现多条上行链路的负载分担和互为备份，在提高成套网络构架可靠性的基础上增加链路资源的利用率，适用于广域分布的监测数据通信。

所述主站系统平台数据服务器6在第一时间存储各变电站上传的各种类型监测数据，并通过双绞线电缆分别连接监测预警中心的Web应用服务器7、操作员10、工程师站9，并可调取、查询、备份业务，所述主站系统平台数据服务器6的主要作用包括：

(一)向监测数据前置子系统服务器4下发调取等控制命令；

(二)利用一致性检验方法对变压器的H2监测参量进行异常数据统计量分析，依据之前对变电设备状态监测异常数据的定义，结合对主变状态监测数据的分析，得到某变电站实际运行变压器状态监测采集数据的可疑值分布情况。具体如下：

(a)选择监测数据的样本区间：

例如最近一段时间内的10组H₂数据(n＝10)，获得以下数据：6.1、5.4、6.7、8、8.3、7.7、8.2、14、8、6.5；

(b)计算10个数据的均值样本标准差σ：

σ＝2.704；

(c)按测值大小依次排列样本统计X(10)；

将上述测量数据按从小到大的顺序排列，得到5.4、6.1、6.5、6.7、7.7、8、8、8.2、8.3、14；其最小值X(1)是5.4，最大值X(10)是14；

(d)求解其区间统计μ(1)、μ(10)；

平均值与最小值之差为7.89－5.4＝2.49；最大值与平均值之差为14－7.89＝6.11；

(e)再进一步比较监测数据的最小值和最大值样本偏离值μ，以确定可疑值；

μ(10)6.11＞μ(1)5.4，故初步判断μ(10)为可疑值；

(f)根据具体的可疑值(第10号数据，最大值)求解置信区间统计值

计算 $g\left(10\right)=\left(X\right(10)-\stackrel{\‾}{X})/\mathrm{\σ}=(14.0-7.89)/2.704=2.260;$

由于是最大值偏离差，而σ是样本标准差，因而此时可认为g(10)是最大值偏离差与样本标准差的比值；

(g)在显著性置信水平值α是95％时进行比较，判断置信区间统计值g(10)的置信区间统计值是否大于显著性水平α经验值；

查表1(α经验值表)获得α经验值是2.176；

比较置信区间统计值g(10)与显著性置信水平经验值α；

结果是2.260≥2.176，即是g(10)≥α，可得测值14是因干扰而产生的可疑值，应当剔除。

(三)按照统一的CIM/GIS信息规范和编码方法为其他高级应用软件提供标准、统一、规范的各类数据交互服务接口。其编码方法与生产MIS一致，包括设备台帐参数编码、设备状态量编码、设备状态量值编码。

(四)诊断确认故障程度、性质等情况，求解高温过热、低温过热、高能放电、低能放电等故障类别；

(五)存储、分发采集到的监测数据，所述主站系统平台数据服务器6为HP9000系列的服务器，采用的处理器缓存为一级1.5MB、二级64MB，硬盘为1TSCSI硬盘，四个内核处理器，并承载Linux服务器操作系统。

所述Web应用服务器7可按既定的访问权限为省级电网内的各级技术人员提供经过筛查处理后的全网监测数据的相关查询业务，具体为各级技术人员在电力综合数据网内，通过HTTP协议连接Web应用服务器7而取得允许浏览权限内的数据，在送交数据到网页伺服器并且获取具体监测数据内容，主要内容包括：监测时间、设备名称、检测值(转换数据格式后的H₂、CO、CO₂、CH₄、C₂H₂、C₂H₄、C₂H₆浓度以及微水含量)等，且相关数据定时刷新；所述Web应用服务器7为HPProLiantDL580系列的机架式服务器，采用的处理器缓存为一级1.5MB、二级64MB，硬盘为1TSATA硬盘，内核处理器为XeonE7-4820v2，并承载Linux服务器操作系统。

所述操作员站8可为监测预警中心工作人员提供经过筛查处理后的全网监测数据的查询、诊断业务，主要展示内容包括：监测时间、设备名称、装置厂商、监测报告、数据对比、数据分析、数据列表、综合信息、当前状态、变化曲线图等。

所述操工程师站9可为监测预警中心的工程师、系统维护人员提供经过筛查处理后的全网监测数据的查询、诊断业务,主要展示内容包括：监测时间、设备名称、设备过热或放电类型的援例推理识别结果、趋势图、三比值诊断结果、相对产气速率、报告、数据对比与分析结果、数据列表、当前状态、历史记录等。同时，监测预警中心的工程师、系统维护人员可通过工程师站9向电力综合数据网内的各监测子系统下发控制指令，升级监测数据前置子系统服务器4中的神经网络数据库。

以上所述仅为发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种变压器状态预警数据可疑值的筛查处理方法，其特征在于：通过显著性差异分析检验各套监测装置上传的监测数据，进而根据置信区间过滤可疑值，其具体方法步骤如下：

(1)通过分布于省级电网企业所辖各变电站各处的油中溶解气体监测装置采集各台变压器的监测数据；

(2)油中溶解气体监测装置将采集到的监测数据经过工控机、监测数据前置子系统交换机、监测数据前置子系统服务器、主站系统平台路由器、主站系统平台数据服务器；

(3)在主站系统平台数据服务器中对监测数据进行分析计算，提取在某一时间段内的单套油中溶解气体的一类监测数据为X₁，X₂，X₃，…，X_n，，其当监测数据X_i处于高斯分布时，计算监测数据的样本均值是X、样本标准差是σ；

(4)将监测数据X_i按数值大小依次排列成统计数集X(i)，其中若存在数值大小相同的监测数据则随机排列，即：X(1)≤X(2)≤…≤X(n)，最小值是X(1)、最大值是X(n),然后分别计算监测数据的最小值和最大值样本偏离值μ，再进行比较监测数据的最小值和最大值样本偏离值μ，以初步判断偏离值大的监测数据X_i可疑值；

(5)根据初步判断的可疑值求解置信区间统计值与显著性水平α经验值比较，是否大于显著性水平α经验值，若大于则判定X(1)或X(n)置信水平低、可疑，应予以删除其间的测值，反之，若小于则判定测值可用；所述置信区间统计值大小通过g＝μ/σ进行求解，其中，μ为最大值样本偏离值；

(6)结合格鲁布斯法对工程应用时监测数据历史样本的一致性检验，针对其置信区间统计值求解出显著性水平α经验值，进而求解其置信水平1-α；最终判定可疑值；

(7)依据筛选后的监测数据样本分析、诊断被监测变压器的状态。

2.根据权利要求1所述的一种变压器状态预警数据可疑值的筛查处理方法，其特征在于：通过分布于省级电网企业所辖各变电站内的油中溶解气体监测装置采集各台变压器的监测数据后，通过电力综合数据网或无线GPRS网络将监测数据逐级发送至主站系统平台数据服务器进行筛查处理。

3.根据权利要求1所述的一种变压器状态预警数据可疑值的筛查处理方法，其特征在于：所述步骤(6)通过一致性检验的方法筛查、排除各类油中溶解气体状态预警数据中的可疑值；准确地识别典型异常值表征，规避可疑值对正常分析监测预警数据的干扰及其引起的误判，并进行可靠的故障诊断。