CN104111301B - 一种油色谱在线监测数据与离线数据智能校验方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及电力***技术领域，尤其涉及一种油色谱在线监测数据与离线数据智能校验方法，是基于函数阈值的在线离线油色谱数据智能对比校验方法。本发明是通过在线数据与离线数据自动对比时，利用函数阈值进行判断在线装置是否合格。得到更加精准的对比结果，提高了数据对比的速度，保证油色谱在线监测在状态监测***PMS中高级应用的开展，推进生产管理状态监测***稳定、高效运行。
Description
技术领域
本发明涉及电力***技术领域，尤其涉及一种油色谱在线监测数据与离线数据智能校验方法，是基于函数阈值的在线离线油色谱数据智能对比校验方法。
技术背景
电力变压器是电力***中核心的电气设备，其安全运行直接影响到电网的安全运行。变压器油中溶解气体分析(DGA)是变压器内部故障诊断的重要手段，它为间接了解变压器内部的一般隐患提供了重要依据。绝缘油色谱技术是国际上公认的对反映设备内部潜在问题最灵敏，快捷且有效可靠地方法。变压器油中溶解气体分析的传统方法是定期到现场进行采样得到数据。近年来，随着科技的发展，在线监测技术的不断成熟，油色谱在线监测装置发展快速，能实现通过状态监测***，在线检测出绝缘油中溶解的各种故障特征气体浓度及变化趋势，同时传输在线监测数据到状态监测***，进行实时监测。
目前，由于在线监测时，存在多种干扰因素，导致油色谱在线监测装置的数据准确性并没有达到标准要求。因此，需通过装置的在线数据与定期采样得到的离线数据进行对比，来验证在线装置的测量准确性。传统方法进行油色谱在线监测数据与离线数据比对需要人工来完成，耗时长，校验结果不够准确等缺陷。同时，对于在线与离线故障气体数据均采用相对误差不超过30％标准进行校对，该标准并不完全适合所有故障气体。
发明内容
针对上述现有技术中存在的问题，本发明提供一种油色谱在线监测数据与离线数据智能校验方法，目的是在进行离线与在线数据比对中，对故障气体采用函数阈值方法进行，在保证比对结果准确性的前提下，快速完成校对任务，效率得到显著提高。
为实现上述发明目的，本发明是通过以下方式实现的：
一种油色谱在线监测数据与离线数据智能校验方法，包括以下步骤：
(1)油色谱在线监测数据与离线数据智能校验***从生产管理***中获得油色谱离线数据X1，从状态监测***获得在线数据X2；
(2)在离线数据库中，每个变压器有一个唯一编码，在线数据库中，每个变压器的在线监测装置有一个唯一编码，将两个编码对应，编码相同的同种气体数据进行比较得到对比图，并计算误差Z＝X1-X2；
(3)如果Z>0,采用下限函数进行误差计算；如果Z<0，采用上限误差计算,得到误差Y；
(4)将离线与在线的误差计算结果Z的绝对值|Z|与阈值函数误差Y进行比较，计算A＝|Z|-Y；如果A>0,则认为该装置此气体不合格，如果A<0,则认为该装置此气体合格。
所述的上限函数和下限函数,其中油色谱气体对应一个阈值函数，每个阈值函数包括上限函数f(x)＝2.922e+04*x^-2.034+29.91和下限函数f(x)＝1665*x^-1.442-29.91。
所述的如果Z>0,则采用下限函数f(X1)＝1665*X1^-1.442+-29.79进行误差计算，得到函数阈值误差Y＝X2f(X1)；所述的如果Z<0，则采用上限函数f(X1)＝2.922e+04*X1^-2.034+29.91计算,得到函数阈值误差Y＝X1f(X1)。
本发明的优点及有益效果是：
本发明油色谱在线监测数据与离线数据智能校验方法，是通过在线数据与 离线数据自动对比时，利用函数阈值进行判断在线装置是否合格。得到更加精准的对比结果，提高了数据对比的速度，保证油色谱在线监测在状态监测***PMS中高级应用的开展，推进生产管理状态监测***稳定、高效运行。
下面结合附图和具体实施例，对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
图1是油色谱在线监测数据与离线数据智能校验的流程图。
具体实施方式
本发明是一种油色谱在线监测数据与离线数据智能校验方法，如图1所示，如图1是本发明的油色谱在线监测数据与离线数据智能校验的流程图。
本发明油色谱在线监测数据与离线数据智能校验方法如下：
(1)油色谱在线监测数据与离线数据智能校验***从生产管理***(PMS)中获得油色谱离线数据X1、在线数据X2；
(2)在离线数据库中，每个变压器有一个唯一编码，在线数据库中，每个变压器的在线监测装置有一个唯一编码，根据设备编码，将两个编码对应，令同一组气体的在线数据X2与离线数据X1进行比对，编码相同的同种气体数据进行比较得到对比图，并计算误差Z＝X1-X2；
(3)在离线与在线的比对结果中判断Z是否为正，如果是，则利用下限函数进行误差分析，即如果Z>0,则采用下限函数f(X1)＝1665*X1^-1.442+-29.79进行误差计算，得到函数阈值误差Y＝X2f(X1)；
在离线与在线的比对结果中判断Z是否为正，如果不是，则利用上限函数进行误差分析；即如果Z<0，则采用上限函数f(X1)＝2.922e+04*X1^-2.034+29.91计算,得到函数阈值误差Y＝X1f(X1)；
(4)将离线与在线的误差计算结果Z的绝对值|Z|与阈值函数误差Y进行比较，计算A＝|Z|-Y；
(5)若A为正，即A>0,则判定该装置此气体不合格；若A为负，即A<0,则判定该装置此气体合格。
实施例1：
某变压器油色谱数据得到氢气在线数据为X2＝116，离线数据为X1＝10，Z＝X1-X2＝-106，由于Z<0，采用上线公式计算f(X1)＝300％，Y＝X1f(X1)＝30，A＝|Z|-Y＝106-30＝76>0,判定该装置此气体不合格。
Claims (1)
1.一种油色谱在线监测数据与离线数据智能校验方法，其特征在于包括以下步骤：
（1）油色谱在线监测数据与离线数据智能校验***从生产管理***中获得油色谱离线数据X1，从状态监测***获得在线数据X2；
（2）在离线数据库中，每个变压器有一个唯一编码，在线数据库中，每个变压器的在线监测装置有一个唯一编码，将两个编码对应，编码相同的同种气体数据进行比较得到对比图，并计算误差Z=X1-X2；
（3）如果Z>0,采用下限函数f(X1)
= 1665* X1^ -1.442+ -29.79进行误差计算，得到函数阈值误差Y= X2f(X1)；如果Z<0，则采用上限函数f(X1) = 2.922e+04* X1^ -2.034+ 29.91计算, 得到函数阈值误差Y= X1f(X1)；
（4）将离线与在线的误差计算结果Z的绝对值|Z|与阈值函数误差Y进行比较，计算A=|Z|-Y；如果A>0,则认为该装置此气体不合格，如果A<0,则认为该装置此气体合格。
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