CN111999261A - 一种用于绝缘纸老化评估的近红外光谱噪声数据处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种用于绝缘纸老化评估的近红外光谱噪声数据处理方法，包括下列步骤：获取绝缘纸近红外光谱x1，去除所述近红外光谱x1中的第一噪声波段w1，得到绝缘纸近红外光谱x2；去除所述近红外光谱x2中的第二噪声波段w2，得到绝缘纸近红外光谱x3；基于Savitzky‑Golay卷积法获得去除基线漂移后的近红外光谱xsmooth；通过主成分分析法提取所述近红外光谱xsmooth中能够表征绝缘纸老化程度的主成分数据PC。本发明提供的用于绝缘纸老化评估的近红外光谱噪声数据处理方法，消除设备及环境噪声影响波段，提高了绝缘纸老化评估的准确性与效率。
Description
技术领域
本发明涉及电力设备绝缘纸老化评估技术领域，尤其涉及一种用于绝缘纸老化评估的近红外光谱噪声数据处理方法。
背景技术
变压器作为输变电设备中最为重要、关键且昂贵的设备，其安全运行对于保证电网安全意义重大。大型电力变压器一般为油纸绝缘结构，其中油纸绝缘系统的寿命决定了变压器的使用年限。随着运行时间的增加，油纸绝缘会在电、热、磁、机械和化学等应力的作用下逐渐老化，由于绝缘油可以进行再处理或者更换，而绝缘纸在运行中无法更换，因此，绝缘纸的不可逆老化程度能够直接反映变压器整体老化状态。
近年来，提出的利用近红外光谱技术对绝缘纸老化程度进行评估的方法相较于传统方法具有无损性、检测速度快、检测结果分散性低的优势，能够更好地应用于变压器内部绝缘纸老化状态的现场评估。但是，该方法评估结果的准确性极度依赖于采集得到的近红外光谱数据，通常采集得到的原始数据存在较多噪声，并且有一定的基线漂移现象，这些会导致绝缘纸老化状态的评估结果准确性大大降低，因此，需要提供一种系统的、能够全面消除绝缘纸近红外光谱数据各种噪声的数据处理方法，有效提高绝缘纸老化状态评估结果的准确性以及可靠性。
此外，目前国内外尚无针对绝缘纸老化评估领域的系统化的数据处理方法，导致绝缘纸老化状态的评估结果较差。因此，本发明提出一种用于绝缘纸老化评估的近红外光谱噪声数据处理方法，能够有效克服上述不足，为提高绝缘纸老化状态评估结果的准确性提供支撑。
发明内容
本发明的目的是提供一种用于绝缘纸老化评估的近红外光谱噪声数据处理方法，消除设备及环境噪声影响波段，提高绝缘纸老化评估的准确性与效率，为绝缘纸老化状态的近红外光谱评估方法提供可靠支撑。
本发明是通过以下技术方案实现的：一种用于绝缘纸老化评估的近红外光谱噪声数据处理方法，包括下列步骤：
获取绝缘纸近红外光谱x1，去除所述近红外光谱x1中的第一噪声波段w1，得到绝缘纸近红外光谱x2；
去除所述近红外光谱x2中的第二噪声波段w2，得到绝缘纸近红外光谱x3；
基于Savitzky-Golay卷积法获得去除基线漂移后的近红外光谱xsmooth；
通过主成分分析法提取所述近红外光谱xsmooth中能够表征绝缘纸老化程度的主成分数据PC。
优选的，所述第一噪声波段w1包括850nm～950nm以及2100nm～2200nm。
优选的，所述第二噪声波段w2包括1900nm～2000nm。
优选的，基于Savitzky-Golay卷积法计算去除基线漂移的近红外光谱xsmooth，包括下列步骤：
设置平滑窗口的宽度以及拟合阶次；
通过下式对绝缘纸近红外光谱x3中的每个数据点进行加窗处理：
其中，m为窗口宽度，Ps为平滑窗口中第s个数据点对应的平滑系数，所述平滑系数通过下式计算：
Ps＝xl+s′/xl+s
其中，xl+s′为第l+s个点的光谱吸光度拟合值，xl+s为第l+s个点的光谱吸光度真实值；
多个加窗后的数据点的集合构成去除基线漂移后的近红外光谱xsmooth。
优选的，通过最小二乘法对绝缘纸近红外光谱x3进行拟合获得xl+s。
优选的，通过主成分分析法提取所述近红外光谱x_smooth中能够表征绝缘纸老化程度的主成分数据PC，包括：
选取近红外光谱xsmooth中多个老化程度不同的数据点构成红外光谱矩阵X；
计算所述红外光谱矩阵X的协方差矩阵V，并求解协方差矩阵V的特征值，选取数值最大的特征值λ1及其特征向量a1，并计算第一主成分PC1；
按照特征值数值λ1≥λ2≥…≥λi(0＜i＜p)顺序排序，且根据对应特征向量a1，a2，...，ai(0＜i＜p)相互交互的原则计算协方差矩阵V的其余特征值；
计算第h(0＜h＜i)主成分得分PCh：
其中，xj是红外光谱矩阵X中的第j列向量，ahj是特征向量ah的第j个分量，p为最大主成分个数；
选取i个主成分表征绝缘纸老化程度，其具体形式为：PC＝[PC1，PC2，PC3...PCi]。
与现有技术相比，本发明达到的有益效果如下：
本发明提供的一种用于绝缘纸老化评估的近红外光谱噪声数据处理方法，(1)考虑到了便携式近红外光谱设备对光谱具体某些波段会产生较大的噪声，进而影响对绝缘纸老化状态的评估结果，因此对该波段数据予以修正，可以有效提高对绝缘纸老化评估结果的准确性；
(2)本发明考虑到了环境变化会使绝缘纸某个波段光谱数据产生较大波动，因此对该部分光谱数据进行修正，可以明显提升对绝缘纸老化评估的精度；
(3)本发明通过使用Savitzky-Golay(S-G)卷积方法有效降低绝缘纸近红外光谱中存在的基线漂移现象，使用加窗的方法对每个光谱数据点进行拟合，使谱线更加平滑，更能表征绝缘纸老化信息，为绝缘纸老化评估结果的精确度提供支撑；
(4)本发明通过主成分分析的方法，有效提取绝缘纸近红外光谱数据中能够有效表征绝缘纸老化程度的信息，实现了从高维光谱数据到低维光谱数据的降维，降维后的主成分数据仍然保留了大部分能够表征绝缘纸老化程度的信息，但是极大地提高了绝缘纸老化评估的效率，同时由于去除了冗余信息，使得对绝缘纸的老化评估结果更加精确。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的优选实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的一种用于绝缘纸老化评估的近红外光谱噪声数据处理方法的流程图；
图2为绝缘纸近红外光谱x1谱图；
图3为绝缘纸近红外光谱xsmooth谱图；
图4为绝缘纸老化评估信息主成分提取图。
具体实施方式
为了更好理解本发明技术内容，下面提供具体实施例，并结合附图对本发明做进一步的说明。
参见图1，一种用于绝缘纸老化评估的近红外光谱噪声数据处理方法，包括下列步骤：
S1、获取绝缘纸近红外光谱x1，去除所述近红外光谱x1中的第一噪声波段w1，得到绝缘纸近红外光谱x2；
在上述步骤S1中，x1谱图如图2所示，其中光谱波长点数为254，所述第一噪声波段w1为受便携式近红外光谱设备影响噪声较大的部分波段，w1具体包括850nm～950nm以及2100nm～2200nm。
S2、去除所述近红外光谱x2中的第二噪声波段w2，得到绝缘纸近红外光谱x3；
在上述步骤S2中，所述第二噪声波段w2为受环境影响波动较大的波段数据，w2具体包括1900nm～2000nm。
S3、基于Savitzky-Golay卷积法获得去除基线漂移后的近红外光谱xsmooth；
在上述步骤S3中，具体包括如下步骤：
设置平滑窗口的宽度以及拟合阶次，作为优选的实施方式，设置平滑窗口的宽度m＝7，设置平滑窗口内数据的拟合阶次k＝2
对于绝缘纸近红外光谱x3中的每个数据点，利用设置好的平滑窗口对该点数据进行加窗，加窗后的该点数据xl-smooth计算方法如下：
其中，m为窗口宽度，Ps为平滑窗口中第s个数据点对应的平滑系数，所述平滑系数通过下式计算：
Ps＝xl+s′/xl+s
其中，xl+s′为第l+s个点的光谱吸光度拟合值，xl+s为第l+s个点的光谱吸光度真实值。
最终得到去除基线漂移的绝缘纸近红外光谱数据xsmooth如下式所示：
xsmooth＝[x1-smooth，x2-smooth，...，xn-smooth]
其处理后的xsmooth谱图如图3所示。
所述步骤S3通过使用Savitzky-Golay(S-G)卷积方法有效降低绝缘纸近红外光谱中存在的基线漂移现象，使用加窗的方法对每个光谱数据点进行拟合，使谱线更加平滑，更能表征绝缘纸老化信息，为绝缘纸老化评估结果的精确度提供支撑。
具体的，在本发明的一些实施方式中，通过最小二乘法对绝缘纸近红外光谱x3进行拟合获得xl+s。
S4、通过主成分分析法提取所述近红外光谱xsmooth中能够表征绝缘纸老化程度的主成分数据PC。
在上述步骤S4中，具体包括如下步骤：
选取近红外光谱xsmooth中多个老化程度不同的数据点构成红外光谱矩阵X，在本发明所公开的实施方式中，选用了10个绝缘纸样本的近红外光谱数据组成了绝缘纸近红外光谱矩阵，其中每一行分别为不同老化程度绝缘纸的近红外光谱吸光度数据。
计算所述红外光谱矩阵X的协方差矩阵V，并求解协方差矩阵V的特征值，选取数值最大的特征值λ1及其特征向量a1，用于计算第一主成分PC1；
按照特征值数值λ1≥λ2≥…≥λi(0＜i＜p)顺序排序，且根据对应特征向量a1，a2，...，ai(0＜i＜p)相互交互的原则计算协方差矩阵V的其余特征值。
计算第h(0＜h＜i)主成分得分PCh：
其中，xj是红外光谱矩阵X中的第j列向量，ahj是特征向量ah的第j个分量，p为最大主成分个数，一般不超过30；
选取i个主成分表征绝缘纸老化程度，其具体形式为：PC＝[PC1，PC2，PC3...PCi]。
在本发明所公开的实施方式中，i为12，得到的主成分数据12维数据。
处理后得到的前三个主要成分载荷曲线如图4所示。通过本实施例提出的绝缘纸近红外光谱数据处理方法，使得绝缘纸近红外光谱的噪声明显降低，削弱了基线漂移现象，同时提取得到的主成分数据12维数据，与原始的254维光谱数据比较，数据维度得到了明显的降低，但是所包含的表征绝缘纸老化程度的信息容量并没有减少。通过主成分分析的方法，有效提取绝缘纸近红外光谱数据中能够有效表征绝缘纸老化程度的信息，实现了从高维光谱数据到低维光谱数据的降维，降维后的主成分数据仍然保留了大部分能够表征绝缘纸老化程度的信息，但是极大地提高了绝缘纸老化评估的效率，同时由于去除了冗余信息，使得对绝缘纸的老化评估结果更加精确。
综上，本发明所提供的用于绝缘纸老化评估的近红外光谱噪声数据处理方法，在处理绝缘纸近红外光谱数据时，综合考虑到了设备噪声影响以及环境噪声影响等多个会降低对绝缘纸老化评估结果准确度的因素，分别使用不同方法对绝缘纸近红外光谱数据进行处理，处理后的近红外光谱数据更能表征绝缘纸老化信息，同时数据维度得到大幅度降低，提高了对绝缘纸老化评估的准确性与效率。
以上所述仅为本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，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。
Claims (6)
1.一种用于绝缘纸老化评估的近红外光谱噪声数据处理方法，其特征在于，包括下列步骤：
获取绝缘纸近红外光谱x1，去除所述近红外光谱x1中的第一噪声波段w1，得到绝缘纸近红外光谱x2；
去除所述近红外光谱x2中的第二噪声波段w2，得到绝缘纸近红外光谱x3；
基于Savitzky-Golay卷积法获得去除基线漂移后的近红外光谱xsmooth；
通过主成分分析法提取所述近红外光谱xsmooth中能够表征绝缘纸老化程度的主成分数据PC。
2.根据权利要求1所述的一种用于绝缘纸老化评估的近红外光谱噪声数据处理方法，其特征在于，所述第一噪声波段w1包括850nm～950nm以及2100nm～2200nm。
3.根据权利要求1所述的一种用于绝缘纸老化评估的近红外光谱噪声数据处理方法，其特征在于，所述第二噪声波段w2包括1900nm～2000nm。
4.根据权利要求1所述的一种用于绝缘纸老化评估的近红外光谱噪声数据处理方法，其特征在于，基于Savitzky-Golay卷积法计算去除基线漂移的近红外光谱xsmooth，包括下列步骤：
设置平滑窗口的宽度以及拟合阶次；
通过下式对绝缘纸近红外光谱x3中的每个数据点进行加窗处理：
其中，m为窗口宽度，Ps为平滑窗口中第s个数据点对应的平滑系数，所述平滑系数通过下式计算：
Ps＝xl+s′/xl+s
其中，xl+s′为第l+s个点的光谱吸光度拟合值，xl+s为第l+s个点的光谱吸光度真实值；
多个加窗后的数据点的集合构成去除基线漂移后的近红外光谱xsmooth。
5.根据权利要求4所述的一种用于绝缘纸老化评估的近红外光谱噪声数据处理方法，其特征在于，通过最小二乘法对绝缘纸近红外光谱x3进行拟合获得xl+s。
6.根据权利要求5所述的一种用于绝缘纸老化评估的近红外光谱噪声数据处理方法，其特征在于，通过主成分分析法提取所述近红外光谱x_smooth中能够表征绝缘纸老化程度的主成分数据PC，包括：
选取近红外光谱xsmooth中多个老化程度不同的数据点构成红外光谱矩阵X；
计算所述红外光谱矩阵X的协方差矩阵V，并求解协方差矩阵V的特征值，选取数值最大的特征值λ1及其特征向量a1，并计算第一主成分PC1；
按照特征值数值λ1≥λ2≥…≥λi(0＜i＜p)顺序排序，且根据对应特征向量a1，a2，...，ai(0＜i＜p)相互交互的原则计算协方差矩阵V的其余特征值；
计算第h(0＜h＜i)主成分得分PCh：
其中，xj是红外光谱矩阵X中的第j列向量，ahj是特征向量ah的第j个分量，p为最大主成分个数；
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|---|---|
| CN (1) | CN111999261A (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112986770A (zh) * | 2021-04-09 | 2021-06-18 | 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力科学研究院分公司 | 一种基于近红外光谱的绝缘纸检测方法及装置 |
| CN113848438A (zh) * | 2021-09-09 | 2021-12-28 | 海南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种基于电力变压器的绝缘纸红外光谱采集方法 |
| CN114166777A (zh) * | 2021-11-30 | 2022-03-11 | 海南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种用于绝缘纸的近红外光谱影响因素校正方法 |
| CN115564743A (zh) * | 2022-10-18 | 2023-01-03 | 故宫博物院 | 纸张典型光谱提取方法、装置及相关设备 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104020135A (zh) * | 2014-06-18 | 2014-09-03 | 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 | 基于近红外光谱的校正模型建模方法 |
| CN107064054A (zh) * | 2017-02-28 | 2017-08-18 | 浙江大学 | 一种基于cc‑pls‑rbfnn优化模型的近红外光谱分析方法 |
| CN107808044A (zh) * | 2017-10-20 | 2018-03-16 | 广东电网有限责任公司河源供电局 | 一种考虑运行温度影响的变压器绝缘纸劣化评估方法 |
| CN108872129A (zh) * | 2018-06-11 | 2018-11-23 | 深圳供电局有限公司 | 一种基于偏最小二乘法的绝缘纸近红外光谱解析方法 |
| CN109781658A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-21 | 西安交通大学 | 一种基于近红外光谱主成分分析的绝缘纸种类判别方法 |
| CN111126497A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-05-08 | 深圳供电局有限公司 | 变压器固体绝缘材料老化状态评估方法 |
-
2020
- 2020-09-30 CN CN202011055673.9A patent/CN111999261A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104020135A (zh) * | 2014-06-18 | 2014-09-03 | 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 | 基于近红外光谱的校正模型建模方法 |
| CN107064054A (zh) * | 2017-02-28 | 2017-08-18 | 浙江大学 | 一种基于cc‑pls‑rbfnn优化模型的近红外光谱分析方法 |
| CN107808044A (zh) * | 2017-10-20 | 2018-03-16 | 广东电网有限责任公司河源供电局 | 一种考虑运行温度影响的变压器绝缘纸劣化评估方法 |
| CN108872129A (zh) * | 2018-06-11 | 2018-11-23 | 深圳供电局有限公司 | 一种基于偏最小二乘法的绝缘纸近红外光谱解析方法 |
| CN109781658A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-21 | 西安交通大学 | 一种基于近红外光谱主成分分析的绝缘纸种类判别方法 |
| CN111126497A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-05-08 | 深圳供电局有限公司 | 变压器固体绝缘材料老化状态评估方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 司马海峰 等: "《遥感图像分类中的智能计算方法》", 中国铁道出版社有限公司 * |
| 赵利云: "光谱测量数据处理与分析方法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库基础科学辑》 * |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112986770A (zh) * | 2021-04-09 | 2021-06-18 | 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力科学研究院分公司 | 一种基于近红外光谱的绝缘纸检测方法及装置 |
| CN112986770B (zh) * | 2021-04-09 | 2024-01-30 | 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力科学研究院分公司 | 一种基于近红外光谱的绝缘纸检测方法及装置 |
| CN113848438A (zh) * | 2021-09-09 | 2021-12-28 | 海南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种基于电力变压器的绝缘纸红外光谱采集方法 |
| CN114166777A (zh) * | 2021-11-30 | 2022-03-11 | 海南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种用于绝缘纸的近红外光谱影响因素校正方法 |
| CN114166777B (zh) * | 2021-11-30 | 2023-09-01 | 海南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种用于绝缘纸的近红外光谱影响因素校正方法 |
| CN115564743A (zh) * | 2022-10-18 | 2023-01-03 | 故宫博物院 | 纸张典型光谱提取方法、装置及相关设备 |
| CN115564743B (zh) * | 2022-10-18 | 2023-11-03 | 故宫博物院 | 纸张典型光谱提取方法、装置及相关设备 |
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