【摘 要】
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油中溶解气体分析(dissolved gases analysis,DGA)技术是变压器状态监测的重要手段。针对现行主流DGA数据分析及诊断技术侧重单点数据分析,而对在线DGA数据(粒度高,但单点精度差)适应性不强的问题,文中提出了基于Shapelet的变压器异常识别方法。通过Shapelet发现算法构造时间序列决策树,识别个体DGA的季节波动性及运行中的典型事件,配合传统的ESD时序异常检测,避免了由于季节波动导致的产气率、限值误报的同时,也大幅提高了对典型异常事件的识别灵敏度,提高了算法的可解释性。
【机 构】
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广东电网有限责任公司电力科学研究院
【基金项目】
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南方电网广东电网有限责任公司重点科技项目(GDKJXM20173051)。
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油中溶解气体分析(dissolved gases analysis,DGA)技术是变压器状态监测的重要手段。针对现行主流DGA数据分析及诊断技术侧重单点数据分析,而对在线DGA数据(粒度高,但单点精度差)适应性不强的问题,文中提出了基于Shapelet的变压器异常识别方法。通过Shapelet发现算法构造时间序列决策树,识别个体DGA的季节波动性及运行中的典型事件,配合传统的ESD时序异常检测,避免了由于季节波动导致的产气率、限值误报的同时,也大幅提高了对典型异常事件的识别灵敏度,提高了算法的可解释性。
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