CN105718748A - 一种在线监测数据处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种在线监测数据处理方法，该方法包括：1)对于连续采集的某在线监测参数对应的监测数据，每间隔时间T读取存储的在线监测数据序列x(n)＝x₁,x₂,…,x_n，比较n个数据的大小，得到最大值x_max和最小值x_min，将区间[x_min，x_max]划分为至少两个区间；2)统计序列x(n)中分别落入各个区间内的数据个数，进而计算落入各个区间的概率；3)取概率最大的区间作为置信区间，计算落入置信区间内的数据的平均值，所述平均值即为用于储存和转发的监测有效值。该方法既能滤除监测装置上送的不合理数据，又能最大限度的保留监测数据中的有用特征信息，使处理后的在线监测数据具有更好的稳定性和实用价值。

Description

一种在线监测数据处理方法

技术领域

本发明属于智能变电站领域，具体涉及智能变电站内状态接入控制器中在线监测数据处理方法。

背景技术

状态接入控制器是变电站智能化的关键设备之一，它位于智能变电站站控层，承担整个变电站一次设备在线监测数据的统一管理和数据转发。由于现场干扰和监测装置本身可靠性等原因导致状态接入控制器接收到的监测数据存在不合理突变，不合理数据上送后严重影响上级主站对一次设备运行状态地评估。除油中溶解气体监测外，避雷器监测和电容型设备监测等大多数在线监测装置的数据采样和上送频率远高于一次设备状态评估和分析的需要，在状态接入控制器上对采集到的数据进行适当处理后进行存储和转发可以有效节省存储空间和通信带宽，并且可以有效剔除不合理数据。目前通用做法是状态接入控制器等间隔抽取采样数据进行存储和转发。等间隔抽样方法并不能避免不合理突变数据上送，同时会遗漏部分监测到的有用的特征信息。

发明内容

本发明提供了一种在线监测数据处理方法，以解决监测数据不合理突变而导致上级主站对一次设备运行状态地错误评估问题。

为解决上述技术问题，本发明的在线监测数据处理方法包括：

1)对于连续采集的某在线监测参数对应的监测数据，每间隔时间T读取存储的在线监测数据序列x(n)＝x₁,x₂,…,x_n，比较n个数据的大小，得到最大值x_max和最小值x_min，将区间[x_min，x_max]划分为至少两个区间；

2)统计序列x(n)中分别落入各个区间内的数据个数，进而计算落入各个区间的概率；

3)取概率最大的区间作为置信区间，计算落入置信区间内的数据的平均值，所述平均值即为用于储存和转发的监测有效值。

步骤1)中将区间[x_max，x_min]等分为三个区间。

为在线监测参数设置缓存空间，按照接收时间的先后顺序依次存储监测数据。

步骤1)中根据监测装置采样或上送频率，设定时间间隔T。

所述时间间隔T为5min。

所述在线监测参数为电容型设备的泄露电流和介质损耗、金属氧化物避雷器的泄露电流、变压器的微水含量、变压器绕组温度或变压器油温。

本发明的有益效果是：本发明的状态接入控制器对接收到的监测数据缓存、根据监测数据最大值和最小值分区间，然后求落入各区间的概率，得到置信区间，对置信区间内的数据求平均，最终得到有效监测数据，进行存储和转发。该方法既能滤除监测装置上送的不合理突变数据，又能最大限度的保留监测数据中的有用特征信息，使处理后的在线监测数据具有更好的稳定性和实用价值，适用于在状态接入控制器中对电容型设备、金属氧化物避雷器、变压器微水、变压器绕组光纤测温和变压器油温等在线监测数据进行处理，具有广泛的应用价值。

附图说明

图1是本实施例的监测数据处理流程图；

图2是本实施例的监测数据序列分区图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明的技术方案作进一步详细的介绍。

本实施例的在线监测数据处理方法包括：

1)对于连续采集的某在线监测参数对应的监测数据，每间隔时间T读取存储的在线监测数据序列x(n)＝x₁,x₂,…,x_n，比较n个数据的大小，得到最大值x_max和最小值x_min，将区间[x_min，x_max]划分为至少两个区间；

2)统计序列x(n)中分别落入各个区间内的数据个数，进而计算落入各个区间的概率；

3)取概率最大的区间作为置信区间，计算落入置信区间内的数据的平均值，所述平均值即为用于储存和转发的监测有效值。

2)统计序列x(n)中分别落入各个区间内的数据个数，进而计算落入各个区间的概率；

3)取概率最大的区间作为置信区间，计算落入置信区间内的数据的平均值，所述平均值即为用于储存和转发的监测有效值。

上述处理方法适用于连续采集监测数据的情况，否则，直接将采集到的监测数据存储或转发。下面结合附图1对上述各个步骤进行详细阐述：

对于步骤1)，为每一个监测参数建立一个队列结构缓存区用于接收监测数据：为状态接入控制器接入的每一个连续监测量建立一个队列结构缓存，根据接收到监测数据的先后顺序存入队列。

从队列结构缓存区前端读取一个数据序列，将值域划分为若干个区间：根据监测装置采样或者上送数据频率，在队列前端取出合理采样时间间隔(一般为5分钟)对应的数据序列x(n)＝x₁,x₂,…,x_n，比较序列中的元素大小，得到最大值x_max和最小值x_min，将区间[x_min,x_max]等分为若干个区间。

对于步骤2)，计算数据序列中元素落入不同区间的概率：计算x(n)中元素归属于步骤2)中各个区间的个数l₁，l₂，l₃…l_q，进而计算落入各个区间的概率p₁，p₂，p₃，…，p_q，p_i＝l_i/n，l_i为落在区间的元素个数，n为序列x(n)中的元素总个数，q为区间个数。

对于步骤3)，取出最大概率区间作为置信区间，计算置信区间中元素的算数平均数：将最大概率区间设置数据有效区间，区间中的元素构成可信的新数据序列y(m)＝y₁,y₂,…,y_m，将该序列元素取算数平均数，得到有效监测值其中，m为置信区间的元素个数。

得到的算数平均数即为数据序列处理后的结果，该数据用于存储和转发：步骤4)中计算得到的监测有效值V用于存储和转发。

本实施例中优选将监测数据区间[x_min,x_max]等分为三个区间[x_min,a)、[a,b)和[b,x_max]，即a-x_min＝b-a＝x_max-b，见附图2，当然作为其他实施方式，也可将该区间分为两个，四个，五个等区间。对连续采集的监测数据进行区间划分时，划分阈值并不是固定的，而是随着监测数据的变化而变化，当智能变电站一次设备老化或其他原因使一次设备的监测数据整体上发生变化时，划分阈值也会随着变化，因而，使最终的处理结果能够反映出一次设备的性能和运行状态，不会因为阈值选取不合理影响处理结果，使不合理的数据上送而严重影响上级主站对一次设备运行状态地评估。

本实施例的方法既能滤除监测装置上送的不合理突变数据，又能最大限度的保留监测数据中的有用特征信息，使处理后的在线监测数据具有更好的稳定性和实用价值，适用于在状态接入控制器中对电容型设备的泄露电流和介质损耗、金属氧化物避雷器的泄露电流、变压器的微水含量、变压器绕组温度或变压器油温等在线监测数据进行处理，具有广泛的应用价值。

以上给出了具体的实施方式，但本发明不局限于所描述的实施方式。本发明的基本思路在于上述基本方案，对本领域普通技术人员而言，根据本发明的教导，设计出各种变形的模型、公式、参数并不需要花费创造性劳动。在不脱离本发明的原理和精神的情况下对实施方式进行的变化、修改、替换和变型仍落入本发明的保护范围内。

Claims (6)

1.一种在线监测数据处理方法，其特征在于，该方法包括：

1)对于连续采集的某在线监测参数对应的监测数据，每间隔时间T读取存储的在线监测数据序列x(n)＝x₁,x₂,…,x_n，比较n个数据的大小，得到最大值x_max和最小值x_min，将区间[x_min，x_max]划分为至少两个区间；

2)统计序列x(n)中分别落入各个区间内的数据个数，进而计算落入各个区间的概率；

3)取概率最大的区间作为置信区间，计算落入置信区间内的数据的平均值，所述平均值即为用于储存和转发的监测有效值。

2.根据权利要求1所述在线监测数据处理方法，其特征在于，步骤1)中将区间[x_max，x_min]等分为三个区间。

3.根据权利要求1所述在线监测数据处理方法，其特征在于，为在线监测参数设置缓存空间，按照接收时间的先后顺序依次存储监测数据。

4.根据权利要求1所述在线监测数据处理方法，其特征在于，步骤1)中根据监测装置采样或上送频率，设定时间间隔T。

5.根据权利要求1所述在线监测数据处理方法，其特征在于，所述时间间隔T为5min。

6.根据权利要求1-5任一所述在线监测数据处理方法，其特征在于，所述在线监测参数为电容型设备的泄露电流和介质损耗、金属氧化物避雷器的泄露电流、变压器的微水含量、变压器绕组温度或变压器油温。