CN105512474B - 一种变压器状态监测数据的异常检测方法 - Google Patents
一种变压器状态监测数据的异常检测方法 Download PDFInfo
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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。
Description
技术领域
本发明涉及变压器检测技术领域，具体是一种变压器状态监测数据的异常检测方法。
背景技术
变压器作为电力系统中及其重要的设备之一，其安全稳定直接影响电网的安全稳定运行，随着状态监测技术成熟度的不断提高和监测装置的广泛应用，状态监测在状态评估和故障诊断方面起到了重要作用。变压器在实际运行过程中会受到过负荷、过电压、内部绝缘老化、自然环境等异常事件影响，这些异常运行状态会导致设备缺陷、故障的发生，通过先进的状态评估方法分析状态监测数据，从而实时反映运行情况及异常状态模式是设备状态监测发展的必然趋势。
目前，国内外对变压器状态监测数据的异常检测研究较少，大体分为以下两类：
1)在现有的输电设备状态评价规范中，国网状态评价导则及电力行业标准中都是基于单一系统的部分设备信息，采用简单阈值判定方法来检测设备的异常数据，并发出报警信号。这种基于阈值判定法难以及时发现变电设备的异常情况，甄别噪声数据。
2)国内外一些文献对于变压器状态监测数据，常用的异常点检测算法有时间序列分析、分类算法、距离算法等，但这些方法常适用于单一静态的特征量，无法处理实时、动态的多元数据。而变电设备状态监测数据采集周期短、数据量大，通常以数据流的形式传输到评估后台，需要实时快速检出数据流中的异常。
运行中的输电线路，由于外界环境条件和内部性能在不断变化，其整体运行状态也是不断变化的。因此，全面有效地对输电设备进行状态评估，及时发现输电设备存在的缺陷及安全隐患，不仅能为检修决策提供依据，实现输电设备的状态检修，更能确保电网的安全稳定运行。
选取最具代表性且能够灵敏反映输电设备工况的关键参量，建立关键参数体系具有很大的必要性。一方面，建立关键参数体系能够降低状态评价参量的复杂性，同时保证对输电设备运行状态评价的全面性和准确性；另一方面，由于输电线路分布地理位置广、运行环境恶劣，导致大量的参量信息收集整理困难，因此建立关键参数体系在保留原有状态评价信息的基础上去除了和故障缺陷相关性不大的参量，保留信息整理的参量。
目前，国内外对输电设备的状态评价参数体系的研究较少，大体分为以下两类：
1)在现有的输电设备状态评价规范中，国网状态评价导则及电力行业标准中将输电线路分为基础、杆塔、导线、绝缘子、金具、接地、附属设施、通道环境这8个部件，对每个部件建立相关的巡视参量，最终根据线路总得分来判断输电线路运行状态。但是导则、行业标准中规定的评价参量不全面且存在差异，导致对同一条线路往往会出现不同的评价结果；
2)在国内的一些状态评价文献中，大部分以参量获取方式作为分类基础，将参数体系分为日常巡视、状态监测、预防性试验、带电检测这四个方面，日常巡视中的参量可通过直接观测得到，预防性试验、状态监测、带电检测中的参量(如等值覆冰厚度)通过检测数据的数学模型计算得到，但是由于不同来源中的参量存在交叉重叠，会导致不同来源对应的同一参量评价结果不统一，影响线路整体的状态评价。
发明内容
本发明的目的就是为了解决上述问题，提供一种变压器状态监测数据的异常检测方法，它具有实现异常状态实时检测的优点。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
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。
所述步骤S1具体包括：
变压器看作为动态系统,在变压器正常运行时,观测到的数据视为时间序列。对于ti时刻，令则表示ti时刻的多维数组，(yi1,yi2,...,yin)是数组中的值，与变压器负荷的状态监测状态量对应。
步骤S11：计算平均的绝对偏差Sij
其中mi是(yi1,yi2,...,yin)的平均值，即
步骤S12：计算标准化的状态监测数据，即多维数组:
其中
所述步骤S2具体包括：
定义SW[t-w:t]为步骤S1中预处理后的数据在时刻t之前的时间间隔为w的滑动窗口，其中t和w的单位相同，且t>w。
所述滑动窗口内数据点表示为其中Xt-w,...,Xt-1,Xt分别代表t-w时刻至t时刻的多维数组并与式(3)对应，Xt-w＝(x(t-w)1,x(t-w)2,...,x(t-w)n)。
对滑动窗口中的数据通过k-均值方法进行聚类，分成了k个子集，即W1,W2,...,Wk，其中每个W称为一个簇(cluster)，聚类簇中心依次为C1,C2,...,Ck，聚类中心也是多维数组，表示为Ck＝(ck1,ck2,...,ckn)。
所述步骤S3具体包括：
选定时刻t-w至时刻t的一段时间序列，根据步骤S2建立滑动窗口求出聚类中心为C1,C2,...,Ck，具体判断异常模式的过程如下：
步骤S31：计算滑动窗口内各个时刻的多维数组到所有聚类中心的距离之和；令d(Xt-w)...,d(Xt-1),d(Xt)分别表示数据Xt-w,...,Xt-1,Xt到聚类中心C1,C2,...,Ck的距离之和，公式如(4)所示：
步骤S32：计算滑动窗口内所有时刻数据到聚类中心的平均距离
avg是表示所有距离的均值函数；
步骤S33：计算相邻时刻的数据到聚类中心距离之和的差值，表示为Zt-w,...,Zt-1,Zt；
Zt＝|d(Xt)-d(Xt-1)| (6)
表示相邻时刻的数据到聚类中心聚类之和的差值均值，从而计算出位于均值附近设定距离的值：
步骤S34：τ为设定的阈值；
如果则滑动窗口沿着时间序列向后移动一个单位；
如果则标记t时刻的数据点，并将时刻t的多维数组Xt加入候选异常数据集D，同时用代替时刻t的数据点的距离d(Xt)。
步骤S35：重复S32至S34的步骤，直到整段时间序列筛选完为止，得到带有时间点标记的候选异常数据集D，其中均为时刻t1,t2,...,tm的多维数组。
步骤S4，根据步骤S3中检测出的异常数据集
步骤S41：若ti时刻是孤立的时刻或是ti,ti+1,...,ti+p一段相邻时刻，其中p＜5，则判断时刻ti的异常数据是孤立的异常值,孤立的异常值属于传感器噪声；所述孤立的时刻是ti和ti-1,ti+1不相邻。
步骤S42：若tj,tj+1,...,tj+p是一段相邻的时刻，其中p≥5，则判断tj,tj+1,...,tj+p时刻的异常数据是变压器运行状态异常数据。
步骤S41孤立的异常值由测量设备受到外界的干扰或是自身的扰动产生的误差造成的,异常值的出现并不波及到邻近的观测值。由于变压器运行的环境各不相同,各种装置数据采集在某个时刻也容易受环境或者是传感器装置本身的不稳定性影响，在时刻ti产生异常数据，因此该时刻的异常数据为传感器噪声。
步骤S42变压器运行状态异常是当变压器运行状态出现异常时,内部绝缘结构发生变化导致各监测参量出现异常,因此某个时间段tj,tj+1,...,tj+p会产生大量异常点。
本发明的有益效果：
通过滑动窗口将数据进行时间上的划分，能适用于体量大、维度高的状态监测数据中，并能用于实时的异常状态检测；
其次，驱除传感器噪声对于异常状态检测的影响，具有较高的检测精度。
附图说明
图1为本发明的方法流程图；
图2为油温、负荷、环境温度、CH4、C2H2的数据图；
图3为异常检测结果图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
如图1所示，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。
以某变电站中一台240MVA、200kV主变压器为例，选取其2010年7月份的576组顶层油温、负荷、甲烷(CH4)、环境温度、乙炔(C2H2)的5种正常状态下的状态监测历史数据，作为训练样本进行正常数据聚类，同时基于采样周期5min/组，选取8月份某一天300组连续时间的状态监测数据作为异常检测的样本，如图2所示。
将选取的300组待检测数据根据步骤S1～S3筛选出候选异常数据集，并判断候选异常数据集里每个时间点的数据是否属于三个正常簇，若不属于则为异常数据点，结果如图3所示(1为候选异常数据或异常数据，0为正常数据点)。
从异常数据判断结果图中可以看出，在T＝0～300的数据流中，主要存在三种类型的数据，并根据步骤S4得到异常检测结论：
(1)在时刻T＝100～110，存在一小片连续的异常数据点，因此可以得出结论，设备在该段时间出现了不稳定的异常运行状态，应该进一步进行设备的健康状态评估
(2)在时刻T＝240之后，可以看出此连续时间内的大部分实时数据不属于任何一个正常簇类，因此可以得出结论，设备在该时刻后出现了可能的故障预兆，应该尽快进行相应模块的设备健康状态评估。
(3)在某些时刻数据流(如T＝50、T＝200)，这些数据点不属于三个聚类簇，而其邻近时刻的数据点为正常数据，因此可以得出该时刻存在明显的异常点数据噪声，可能是由于某传感器不稳定造成，可以将此忽略。
而实际情况显示，在当天8点15分(时刻T＝100)左右，由于天气原因，该变压器遭受了短时的雷击放电，导致C2H2的值短时间急剧上升，CH4的值略微升高。而该变压器于晚上21点左右开始超额定值运行，导致负荷逐渐上升，伴随顶层油温的逐渐上升及油中CH4含量的轻微升高。根据该变压器的运行记录可以看出，变压器的异常运行状态往往伴随着多种状态量的变化，单靠传统的单一特征量的阈值判断法难以及时检测出异常状态，且容易受到噪声的影响。
本发明的方法对于变压器的异常状态监测具有实时性及有效性，能针对状态监测的实时数据流快速检测出其中的异常状态，并且消除传统阈值检测中噪声数据产生的误判情况。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。
Claims (2)
1.一种变压器状态监测数据的异常检测方法，其特征是，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；
所述步骤S1具体包括：
变压器看作为动态系统,在变压器正常运行时,观测到的数据视为时间序列；对于ti时刻，令则表示ti时刻的多维数组，(yi1,yi2,...,yin)是数组中的值，与变压器负荷的状态监测状态量对应；
步骤S11：计算平均的绝对偏差Sij
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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；
所述步骤S2具体包括：
定义SW[t-w:t]为步骤S1中预处理后的数据在时刻t之前的时间间隔为w的滑动窗口，其中t和w的单位相同，且t>w；
所述滑动窗口内数据点表示为其中Xt-w,...,Xt-1,Xt分别代表t-w时刻至t时刻的多维数组并与式(3)对应，Xt-w＝(x(t-w)1,x(t-w)2,...,x(t-w)n)；
对滑动窗口中的数据通过k-均值方法进行聚类，分成了k个子集，即W1,W2,…,Wk，其中每个W称为一个簇cluster，聚类簇中心依次为C1,C2,...,Ck，聚类中心也是多维数组，表示为Ck＝(ck1,ck2,...,ckn)；
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；
所述步骤S3具体包括：
选定时刻t-w至时刻t的一段时间序列，根据步骤S2建立滑动窗口求出聚类中心为C1,C2,...,Ck，具体判断异常模式的过程如下：
步骤S31：计算滑动窗口内各个时刻的多维数组到所有聚类中心的距离之和；令d(Xt-w)...,d(Xt-1),d(Xt)分别表示数据Xt-w,...,Xt-1,Xt到聚类中心C1,C2,...,Ck的距离之和，公式如(4)所示：
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步骤S32：计算滑动窗口内所有时刻数据到聚类中心的平均距离
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avg是表示所有距离的均值函数；
步骤S33：计算相邻时刻的数据到聚类中心距离之和的差值，表示为Zt-w,...,Zt-1,Zt；
Zt＝|d(Xt)-d(Xt-1)| (6)
<mrow>
<mi>a</mi>
<mi>v</mi>
<mi>g</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
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<mi>Z</mi>
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<mo>=</mo>
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<mi>v</mi>
<mi>g</mi>
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</mrow>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>7</mn>
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</mrow>
</mrow>
表示相邻时刻的数据到聚类中心聚类之和的差值均值，从而计算出位于均值附近设定距离的值：
<mrow>
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<mi>m</mi>
<mi>t</mi>
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<mn>2</mn>
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<mi>Z</mi>
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<mrow>
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<mi>w</mi>
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</mrow>
</msubsup>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>8</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
步骤S34：τ为设定的阈值；
如果则滑动窗口沿着时间序列向后移动一个单位；
如果则标记t时刻的数据点，并将时刻t的多维数组Xt加入候选异常数据集D，同时用代替时刻t的数据点的距离d(Xt)；
步骤S35：重复S32至S34的步骤，直到整段时间序列筛选完为止，得到带有时间点标记的候选异常数据集D，其中均为时刻t1,t2,...,tm的多维数组；
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。
2.如权利要求1所述的一种变压器状态监测数据的异常检测方法，其特征是，步骤S4，根据步骤S3中检测出的异常数据集
步骤S41：若ti时刻是孤立的时刻或是ti,ti+1,...,ti+p一段相邻时刻，其中p＜5，则判断时刻ti的异常数据是孤立的异常值,孤立的异常值属于传感器噪声；所述孤立的时刻是ti和ti-1,ti+1不相邻；
步骤S42：若tj,tj+1,...,tj+p是一段相邻的时刻，其中p≥5，则判断tj,tj+1,...,tj+p时刻的异常数据是变压器运行状态异常数据。
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