变压器油色谱在线监测数据甄别与清洗技术

油色谱在线监测系统能够连续、实时监测主变内部绝缘状况,其监测数据是否准确、可靠直接关系到主变的安全稳定运行。经调查,福建省电网在用主变油色谱在线监测系统的运行现状,发现系统存在报警信号滞后、传感器装置故障频次较高造成数据不可靠等问题。为此,首先提出采用滑动窗口的形式实时采集在线监测数据,利用基于密度模式的空间数据聚类算法将滑动窗口内数据逐一甄别;其次,针对不同数据类型的在线监测系统"脏数据",采取不同清洗手段,并利用小波神经网络算法预测和填补清洗数据点;最后,通过实例验证所提方法能够准确甄别在线监测数据类型,有效地清洗在线监测"脏数据",提升在线监测数据的可靠性和数据处理及时性。