CN114973621A - 数据误报排除方法和油色谱监测装置 - Google Patents

数据误报排除方法和油色谱监测装置 Download PDF

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Abstract

本申请实施例公开了数据误报排除方法和油色谱监测监测装置,可以判断变压器油色谱告警数据信息的准确性,确定并排除误报的告警数据信息,从而降低误报率,降低人工以及运营维护成本。该数据误报排除方法包括:采集变压器油色谱告警数据信息,告警数据信息中包括油中溶解的所有烃类气体的含量;对告警数据信息进行分析确定是否满足数据误报排除规则一,数据误报排除规则一为:当油中溶解烃类气体的总含量大于或等于150μL/L时,油中溶解目标气体的含量增长比值大于或等于100并且油中溶解除目标气体之外其他烃类气体的含量增长比值小于或等于10,目标气体包括:乙烯或乙烷;若满足数据误报排除规则一,则确定告警数据信息为误报。

Description

数据误报排除方法和油色谱监测装置
技术领域
本申请涉及变压器油色谱数据异常处理技术领域,尤其涉及数据误报排除方法和油色谱监测装置。
背景技术
充油电力变压器的安全稳定运行对电网具有重要的意义。通过油中溶解气体的监测与跟踪分析,可以有效监控充油电力变压器的内部运行情况,能够及时发现设备内部故障。
目前采用油色谱监测装置进行数据采样,经过数据检测、分析,当监测装置监测到的监测结果高于预设行业标准时,油色谱监测装置发出报警信号。设备运维人员接到报警信号后进行二次检测,判断充油电力变压器是否确实出现故障。
当前油色谱监测装置的误报率较高,导致设备运维人员需要花费大量时间和精力来进行二次检测以最终确定是否出现故障,造成人工成本大量增加。
发明内容
基于此,有必要针对上述问题,本申请提出了数据误报排除方法和油色谱监测装置,可以判断变压器油色谱告警数据信息是否为误报,确定并排除误报的告警数据信息,从而降低误报率,降低人工以及运营维护成本。
第一方面,本申请提供了一种数据误报排除方法包括:首先,采集变压器油色谱告警数据信息,告警数据信息中包括油中溶解的所有烃类气体的含量;其次,对告警数据信息进行分析确定是否满足数据误报排除规则,其中数据误报排除规则是根据典型误报数据和变压器油中溶解气体产气原理建立,数据误报排除规则包括规则一为:当油中溶解烃类气体的总含量大于或等于150μL/L时,油中溶解目标气体的含量增长比值大于或等于100并且油中溶解除目标气体之外其他烃类气体的含量增长比值小于或等于10,目标气体包括:乙烯或乙烷;最后,若满足数据误报排除规则一,则确定告警数据信息为误报。
在第一方面的一种可能的实现方式中,数据误报排除规则还包括规则二,数据误报排除方法还包括:若不满足数据误报排除规则一,则确定是否满足数据误报排除规则二,数据误报排除规则二为:油中溶解乙炔的含量大于或等于预设值,并且除乙炔外的其他烃类气体的含量增长小于或等于5μL/L;若满足数据误报排除规则二,则确定告警数据信息为误报;若不满足数据误报排除规则二,则上报告警数据信息。
可选的,当所述告警数据信息中的数据为500kV等级变压器油色谱数据时,其预设值为1μL/L。当所述告警数据信息中的数据为220kV及以下等级变压器油色谱数据时,其预设值为5μL/L。
第二方面,本申请提供了一种油色谱在线监测装置包括:数据采集模块和数据处理模块,其中数据采集模块,用于采集变压器油色谱告警数据信息,告警数据信息中包括油中溶解的所有烃类气体的含量;数据处理模块,用于对告警数据信息进行分析确定是否满足数据误报排除规则,其中数据误报排除规则是根据典型误报数据和变压器油中溶解气体产气原理建立,数据误报排除规则包括规则一为:当油中溶解烃类气体的总含量大于或等于150μL/L时,油中溶解目标气体的含量增长比值大于或等于100并且油中溶解除目标气体之外其他烃类气体的含量增长比值小于或等于10,目标气体包括:乙烯或乙烷;若满足数据误报排除规则一,则确定告警数据信息为误报。
在第二方面的一种可能的实现方式中,数据处理模块还用于:若不满足数据误报排除规则一,则确定是否满足数据误报排除规则二,数据误报排除规则二为:油中溶解乙炔的含量大于或等于预设值,并且除乙炔外的其他烃类气体的含量增长小于或等于5μL/L;若满足数据误报排除规则二,则确定告警数据信息为误报;若不满足数据误报排除规则二,则上报告警数据信息。
第三方面,本申请提供了一种油色谱在线监测装置包括:处理器;以及存储器,其上存储有可执行代码,当可执行代码被处理器执行时,使处理器执行如上述第一方面中任一项的方法。
本申请提供的技术方案具有以下有益效果:
根据典型误报数据和变压器油中溶解气体产气原理建立一种油色谱数据告警的误报排除规则一和二,并通过该误报排除规则对告警数据信息是否为误报进行判断,告警数据信息被确定为误报后不上报,实现自主判断变压器油色谱告警数据信息的准确性,确定并排除误报的告警数据信息,从而降低误报率,降低人工以及运营维护成本。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本申请。
附图说明
通过结合附图对本申请示例性实施方式进行更详细的描述,本申请的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显,其中,在本申请示例性实施方式中,相同的参考标号通常代表相同部件。
图1为本申请实施例中提供的数据误报排除方法的一个实施例示意图;
图2为本申请实施例中提供的数据误报排除方法的另一个实施例示意图;
图3为本申请实施例中提供的油色谱监测装置的一个结构示意图;
图4为本申请实施例中提供的油色谱监测装置的另一个结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本申请的实施方式。虽然附图中显示了本申请的实施方式,然而应该理解,可以以各种形式实现本申请而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反,提供这些实施方式是为了使本申请更加透彻和完整,并且能够将本申请的范围完整地传达给本领域的技术人员。
在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的,而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解,本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解,尽管在本申请可能采用术语“第一”、“第二”、“第三”等来描述各种信息,但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如,在不脱离本申请范围的情况下,第一信息也可以被称为第二信息,类似地,第二信息也可以被称为第一信息。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中,“多个”的含义是两个或两个以上,除非另有明确具体的限定。
油色谱监测装置作为充油电力变压器最重要和最关键的监测装置,提供及时有效的监控,保证变压器的安全稳定运行,更是电网管理中的重中之重,对变压器油色谱中关键故障气体如乙烯、乙烷和乙炔等进行连续自动的检测,达到快速报警和对故障的演示进行分析的目的,从而可以给出变压器故障的早期预报,避免发生变压器事故,延长变压器的使用寿命。
本申请针对油色谱监测装置进行改进并提出一种数据误报排除方法和改进后的油色谱监测装置,以降低误报率,降低充油电力变压器的人工以及运营维护成本。
为了便于理解本申请技术方案,下面将结合附图对本申请中的数据误报排除方法进行说明。
图1为本申请实施例中提供的数据误报排除方法的一个实施例示意图。
如图1所示,本申请实施例中数据误报排除方法包括:
101、采集变压器油色谱告警数据信息。
告警数据信息中包括油中溶解的所有烃类气体(如乙烯、乙烷和乙炔等)的含,还包括其他故障气体(如氢气、一氧化碳、二氧化碳和氧气等)的含量。
采集变压器油色谱告警数据信息可以是通过现有的油色谱监测装置(如油色谱在线监测装置)进行采集。
102、对告警数据信息进行分析确定是否满足数据误报排除规则一,若满足数据误报排除规则一,则确定告警数据信息为误报。
数据误报排除规则是根据典型误报数据和变压器油中溶解气体产气原理建立的,因此可以确保该数据误报排除规则的合理性以及准确性。
数据误报排除规则包括规则一,该规则一具体为:当油中溶解烃类气体的总含量大于或等于150μL/L时,油中溶解目标气体的含量增长比值大于或等于100并且油中溶解除目标气体之外其他烃类气体的含量增长比值小于或等于10,目标气体包括:乙烯或乙烷。
换言之,数据误报排除规则一包括对乙烯和乙烷两种气体的判定,即数据误报排除规则一包括:1)、当油中溶解烃类气体的总含量大于或等于150μL/L时,油中溶解乙烯的含量增长比值大于或等于100并且油中溶解除乙烯之外其他烃类气体的含量增长比值小于或等于10;2)、当油中溶解烃类气体的总含量大于或等于150μL/L时,油中溶解乙烷的含量增长比值大于或等于100并且油中溶解除乙烷之外其他烃类气体的含量增长比值小于或等于10。
若确定所述告警数据信息为误报,则不上报所述告警数据信息,不发出告警信号,也就无需设备运维人员进行二次检测。
103、若不满足数据误报排除规则一,则上报告警数据信息或执行步骤201。
若告警数据信息不满足数据误报排除规则一,则一方面既可以直接确定告警数据信息不是误报,上报告警数据信息,发出告警信号;另一方面也可以进一步执行步骤201:判断是否满足数据误报排除规则二,根据数据误报排除规则二的判断结果确定告警数据信息是否为误报。
综上所述,本申请的数据误报排除方法,根据典型误报数据和变压器油中溶解气体产气原理建立一种油色谱数据告警的误报排除规则一,并通过该误报排除规则对告警数据信息是否为误报进行判断,告警数据信息被确定为误报后不上报,实现自主判断变压器油色谱告警数据信息是否为误报,确定并排除误报的告警数据信息,从而降低误报率,降低人工以及运营维护成本。
为了进一步提高自主判断变压器油色谱告警数据信息是否为误报的判断准确性,进一步降低误报率,在上述图1对应的实施例中不满足数据误报排除规则一,则可以继续使用数据误报排除规则一进行判断,其判断方式如图2所示。
图2为本申请实施例中提供的数据误报排除方法的另一个实施例示意图。
如图2所示,在执行完上述步骤103之后,本申请实施例中数据误报排除方法还包括:
201、若不满足数据误报排除规则一,则确定是否满足数据误报排除规则二。
数据误报排除规则二为:油中溶解乙炔的含量大于或等于预设值,并且除乙炔外的其他烃类气体的含量增长小于或等于5μL/L。预设值的大小与变压器的电压等级相关,不同电压等级的变压器对应预设值的大小不同。
具体可选的,当变压器的电压等级为500kV等级,预设值的大小为1μL/L。换言之,当告警数据信息中的数据为500kV等级变压器油色谱数据时,预设值为1μL/L。
当变压器的电压等级为220kV及以下等级,预设值的大小为5μL/L。换言之,当告警数据信息中的数据为220kV及以下等级变压器油色谱数据时,预设值为5μL/L。
202、若满足数据误报排除规则二,则确定告警数据信息为误报。
若确定所述告警数据信息为误报,则不上报所述告警数据信息,不发出告警信号,也就无需设备运维人员进行二次检测。
203、若不满足数据误报排除规则二,则上报告警数据信息。
若确定告警数据信息不是误报,则上报告警数据信息,发出告警信号,以便于设备运维人员进行二次检测。
综上所述,在不满足数据误报排除规则一时,继续判断是否满足数据误报排除规则二可以进一步提高自主判断变压器油色谱告警数据信息是否为误报的判断准确性,进一步降低误报率。
与前述应用功能实现方法实施例相对应,本申请还提供了一种数据误报排除装置及相应的实施例。
图3为本申请实施例中提供的油色谱监测装置的一个结构示意图。
如图3所示,本申请实施例中油色谱监测装置30包括数据采集模块301和数据处理模块302,其中数据采集模块302用于:采集变压器油色谱告警数据信息,告警数据信息中包括油中溶解的所有烃类气体的含量;
数据处理模块302用于:对告警数据信息进行分析确定是否满足数据误报排除规则,其中数据误报排除规则是根据典型误报数据和变压器油中溶解气体产气原理建立,数据误报排除规则包括规则一为:当油中溶解烃类气体的总含量大于或等于150μL/L时,油中溶解目标气体的含量增长比值大于或等于100并且油中溶解除目标气体之外其他烃类气体的含量增长比值小于或等于10,目标气体包括:乙烯或乙烷;若满足数据误报排除规则一,则确定告警数据信息为误报。
可选的,在本申请实施例的一种实施方式中,数据误报排除规则还包括规则二,数据处理模块还用于执行以下操作:
1)、若不满足数据误报排除规则一,则确定是否满足数据误报排除规则二,数据误报排除规则二为:油中溶解乙炔的含量大于或等于预设值,并且除乙炔外的其他烃类气体的含量增长小于或等于5μL/L;可选的,当告警数据信息中的数据为500kV等级变压器油色谱数据时,预设值为1μL/L;当告警数据信息中的数据为220kV及以下等级变压器油色谱数据时,预设值为5μL/L。
2)、若满足数据误报排除规则二,则确定告警数据信息为误报;
3)、若不满足数据误报排除规则二,则上报告警数据信息。
综上,本申请的数据误报排除装置,根据典型误报数据和变压器油中溶解气体产气原理建立一种油色谱数据告警的误报排除规则一,并通过该误报排除规则对告警数据信息是否为误报进行判断,告警数据信息被确定为误报后不上报,实现自主判断变压器油色谱告警数据信息是否为误报,确定并排除误报的告警数据信息,从而降低误报率,降低人工以及运营维护成本。
关于上述实施例中的装置,其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述,此处将不再做详细阐述说明。
图4为本申请实施例中提供的油色谱监测装置的另一个结构示意图。
如图4所示,本申请实施例中油色谱监测装置40包括存储器401和处理器402。存储器上存储有可执行代码,当可执行代码被处理器执行时,使处理器执行上述任一实施例中的数据误报排除方法。
处理器402可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器401可以包括各种类型的存储单元,例如系统内存、只读存储器(ROM),和永久存储装置。其中,ROM可以存储处理器402或者计算机的其他模块需要的静态数据或者指令。永久存储装置可以是可读写的存储装置。永久存储装置可以是即使计算机断电后也不会失去存储的指令和数据的非易失性存储设备。在一些实施方式中,永久性存储装置采用大容量存储装置(例如磁或光盘、闪存)作为永久存储装置。另外一些实施方式中,永久性存储装置可以是可移除的存储设备(例如软盘、光驱)。系统内存可以是可读写存储设备或者易失性可读写存储设备,例如动态随机访问内存。系统内存可以存储一些或者所有处理器在运行时需要的指令和数据。此外,存储器401可以包括任意计算机可读存储媒介的组合,包括各种类型的半导体存储芯片(DRAM,SRAM,SDRAM,闪存,可编程只读存储器),磁盘和/或光盘也可以采用。在一些实施方式中,存储器401可以包括可读和/或写的可移除的存储设备,例如激光唱片(CD)、只读数字多功能光盘(例如DVD-ROM,双层DVD-ROM)、只读蓝光光盘、超密度光盘、闪存卡(例如SD卡、min SD卡、Micro-SD卡等等)、磁性软盘等等。计算机可读存储媒介不包含载波和通过无线或有线传输的瞬间电子信号。
存储器401上存储有可执行代码,当可执行代码被处理器402处理时,可以使处理器402执行上文述及的方法中的部分或全部。
此外,根据本申请的方法还可以实现为一种计算机程序或计算机程序产品,该计算机程序或计算机程序产品包括用于执行本申请的上述方法中部分或全部步骤的计算机程序代码指令。
或者,本申请还可以实施为一种计算机可读存储介质(或机器可读存储介质),其上存储有可执行代码(或计算机程序、或计算机指令代码),当可执行代码(或计算机程序、或计算机指令代码)被电子设备(或电子设备、服务器等)的处理器执行时,使处理器执行根据本申请的上述方法的各个步骤的部分或全部。
以上已经描述了本申请的各实施例,上述说明是示例性的,并非穷尽性的,并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下,对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择,旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进,或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (8)

1.一种数据误报排除方法,其特征在于,包括:
采集变压器油色谱告警数据信息,所述告警数据信息中包括油中溶解的所有烃类气体的含量;
对所述告警数据信息进行分析确定是否满足数据误报排除规则,其中所述数据误报排除规则是根据典型误报数据和变压器油中溶解气体产气原理建立;
所述数据误报排除规则包括规则一:当油中溶解烃类气体的总含量大于或等于150μL/L时,油中溶解目标气体的含量增长比值大于或等于100并且油中溶解除目标气体之外其他烃类气体的含量增长比值小于或等于10,所述目标气体包括:乙烯或乙烷;
若满足所述数据误报排除规则一,则确定所述告警数据信息为误报。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述数据误报排除规则还包括规则二,所述方法还包括:
若不满足所述数据误报排除规则一,则确定是否满足数据误报排除规则二,所述数据误报排除规则二为:油中溶解乙炔的含量大于或等于预设值,并且除乙炔外的其他烃类气体的含量增长小于或等于5μL/L;
若满足所述数据误报排除规则二,则确定所述告警数据信息为误报;
若不满足所述数据误报排除规则二,则上报所述告警数据信息。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,当所述告警数据信息中的数据为500kV等级变压器油色谱数据时,所述预设值为1μL/L。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,当所述告警数据信息中的数据为220kV及以下等级变压器油色谱数据时,所述预设值为5μL/L。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法,其特征在于,若确定所述告警数据信息为误报,则不上报所述告警数据信息。
6.一种油色谱监测装置,其特征在于,包括:
数据采集模块,用于采集变压器油色谱告警数据信息,所述告警数据信息中包括油中溶解的所有烃类气体的含量;
数据处理模块,用于对所述告警数据信息进行分析确定是否满足数据误报排除规则,其中所述数据误报排除规则是根据典型误报数据和变压器油中溶解气体产气原理建立,所述数据误报排除规则包括规则一为:当油中溶解烃类气体的总含量大于或等于150μL/L时,油中溶解目标气体的含量增长比值大于或等于100并且油中溶解除目标气体之外其他烃类气体的含量增长比值小于或等于10,所述目标气体包括:乙烯或乙烷;若满足所述数据误报排除规则一,则确定所述告警数据信息为误报。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述数据误报排除规则还包括规则二,所述数据处理模块还用于:
若不满足所述数据误报排除规则一,则确定是否满足数据误报排除规则二,所述数据误报排除规则二为:油中溶解乙炔的含量大于或等于预设值,并且除乙炔外的其他烃类气体的含量增长小于或等于5μL/L;
若满足所述数据误报排除规则二,则确定所述告警数据信息为误报;
若不满足所述数据误报排除规则二,则上报所述告警数据信息。
8.一种油色谱监测装置,其特征在于,包括:
处理器;以及
存储器,其上存储有可执行代码,当所述可执行代码被所述处理器执行时,使所述处理器执行如权利要求1-5中任一项所述的方法。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN206020348U (zh) * 2016-09-26 2017-03-15 广东电网有限责任公司电力科学研究院 一种变压器油色谱预警系统
KR20200039368A (ko) * 2018-10-05 2020-04-16 한국전력공사 변압기의 이상 탐지 방법
CN114152685A (zh) * 2021-10-27 2022-03-08 国网内蒙古东部电力有限公司电力科学研究院 基于多元线性回归的变压器油色谱的故障诊断方法及系统
CN114295737A (zh) * 2021-12-07 2022-04-08 山东和兑智能科技有限公司 一种变压器油色谱分析故障诊断方法及装置
CN114384192A (zh) * 2022-01-11 2022-04-22 云南电网有限责任公司电力科学研究院 一种油色谱监测装置告警误报的排除方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN206020348U (zh) * 2016-09-26 2017-03-15 广东电网有限责任公司电力科学研究院 一种变压器油色谱预警系统
KR20200039368A (ko) * 2018-10-05 2020-04-16 한국전력공사 변압기의 이상 탐지 방법
CN114152685A (zh) * 2021-10-27 2022-03-08 国网内蒙古东部电力有限公司电力科学研究院 基于多元线性回归的变压器油色谱的故障诊断方法及系统
CN114295737A (zh) * 2021-12-07 2022-04-08 山东和兑智能科技有限公司 一种变压器油色谱分析故障诊断方法及装置
CN114384192A (zh) * 2022-01-11 2022-04-22 云南电网有限责任公司电力科学研究院 一种油色谱监测装置告警误报的排除方法

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