【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电气工程，涉及一种电力变压器油中溶解气体浓度趋势预测的方法。
技术介绍
1、由于电力变压器在运行中的负荷、油温以及内绝缘发展状态等状态量时刻变化着，油色谱数据也在时刻波动着，其波动虽然不是线性的也不是平稳的，但是长期来讲是具有一定的趋势性和周期性。
2、目前油色谱技术是判断电力变压器状态的有力手段，油色谱数据的趋势预测在变压器状态的预警工作上起着非常重要的作用。现有的油色谱在线监测系统长期在设备现场远程运行，尚缺乏系统功能自检功能，且无预警能力，故无法对电力变压器油中溶解气体浓度趋势进行在线精准预测，从而限制了变电站运检效率的提高；此外，现有对电力变压器油中溶解气体浓度趋势预测的数据要求高，如果采样的数据中存在缺失值或异常值，就无法进行预测，进一步限制了其应用。
3、鉴于上述原因，本专利技术亟需提供一种能够对电力变压器油中溶解气体浓度趋势进行精准预测，有效提高变电站的运检效率的方法。
技术实现思路
1、为了克服上述问题，本专利技术人对电力变压器油中溶解...
【技术保护点】
1.一种电力变压器油中溶解气体浓度趋势预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，优选的，在步骤1中，对电力变压器油中溶解气体浓度进行原始序列预处理与异常值清洗，获得电力变压器油中溶解气体浓度模型数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预处理包括：获取电力变压器油中溶解气体的原始浓度，并进行缺失校验，将遗漏的未知数据、不符合的数据格式、不符合的历史数据标记为缺失值；之后，进行时序校验。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述异常值清洗包括：将异常值转化为缺失值。
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【技术特征摘要】
1.一种电力变压器油中溶解气体浓度趋势预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，优选的，在步骤1中，对电力变压器油中溶解气体浓度进行原始序列预处理与异常值清洗，获得电力变压器油中溶解气体浓度模型数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预处理包括：获取电力变压器油中溶解气体的原始浓度，并进行缺失校验，将遗漏的未知数据、不符合的数据格式、不符合的历史数据标记为缺失值；之后，进行时序校验。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述异常值清洗包括：将异常值转化为缺失值。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤2中，基于所述溶解气体浓度模型数据，进行缺失状态分析；根据所述缺失状态，判断油色谱数据的缺失特征，进而构建训练集数据。
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【专利技术属性】
技术研发人员：董明，贺馨仪，马庆华，刘王泽宇，李青，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：
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