基于MCD穩(wěn)健統(tǒng)計(jì)分析的變壓器油色譜異常值檢測及分布特性
[Abstract]:Due to the influence of human factors and field interference, errors will inevitably occur in the measurement and transmission of on-line monitoring data of transformer oil chromatography, which will lead to abnormal data values, resulting in deviation or even error of the results of classical statistical methods. In order to solve the above problems, based on the robust statistical theory and according to the characteristics of abnormal values of oil chromatographic monitoring data, a minimum covariance determinant MCD robust multivariate detection method for abnormal values of H2CO and total hydrocarbons in oil chromatography is proposed. Using the idea of iteration and Mahalanobis distance, a robust covariance estimator is constructed, and the outliers are detected, then the abnormal data and the normal data are classified and processed. The statistical analysis of H _ 2CO and total hydrocarbon shows that the outliers can effectively reduce the interference of the measured values of these three gases to the classical statistical methods and make the statistical law of oil chromatographic data more obvious. By tracking and evaluating outliers, the change of transformer operation state can be more obviously reflected.
【作者單位】: 國網(wǎng)河北省電力公司電力科學(xué)研究院;華北電力大學(xué)高電壓與電磁兼容北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;山東大學(xué)電氣工程學(xué)院山東省特高壓輸變電技術(shù)與氣體放電重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】:國家自然科學(xué)基金(51477051) 北京市自然科學(xué)基金(3142018)~~
【分類號(hào)】:TM406
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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本文編號(hào):2262929
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