[發明專利]一種油色譜在線監測數據最優長度選擇方法

有效

• 申請號: 201710697077.2
• 申請日: 2017-08-15
• 公開（公告）號: CN107563017B
• 公開（公告）日: 2021-02-05
• 發明（設計）人: 齊波;張鵬;榮智海;牛進倉;楊祎;李成榕;陳玉峰;郭志紅;辜超
• 申請（專利權）人: 華北電力大學;國網山東省電力公司電力科學研究院;國網山東省電力公司
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G01N30/00
• 代理公司: 北京眾合誠成知識產權代理有限公司 11246
• 代理人: 張文寶

1.一種油色譜在線監測數據最優長度選擇方法，其特征在于，所述油色譜在線監測數據最優長度選擇方法包括如下步驟：

S102,獲取變壓器在線監測數據作為原始油色譜數據集；

S104,重構原始油色譜數據集相空間；

S106,計算相空間的最優嵌入維數和最優時間延遲；

S108,根據相空間收縮性分析最優嵌入維數與最優長度的關系；所述相空間收縮性分析最優嵌入維數與最優長度的關系，包括如下步驟：

步驟S108A：由于原始油色譜數據集是有界的，假設在[-R，R]之中，則原始油色譜數據的相空間位于一個以2R為邊界的超立方體中，時間序列的N個點平均分布在該超立方中，從每個點到邊界的平均距離為：

其中，R為數據取值的邊界，m為最優嵌入維數，N為最優長度；

步驟S108B:每個點對應的體積為：V0＝(2R)^m/N，相鄰點的特征長度為：

rn＝(V0)^1/m＝2R(1/N)^1/m (2)

步驟S108C：當rn＝r_s時相空間具有可收縮和飽和的特性，否則將始終收縮或者始終飽和，因此可以得到最優嵌入維數與最優長度的關系：

N^1/m＝2(m+1) (3)

S110,根據最優嵌入維數計算原始油色譜數據集的最優長度；

S112,根據最優長度從原始油色譜數據集中獲取最優油色譜分析數據集；

S114,輸出最優油色譜分析數據集。

2.根據權利要求1所述一種油色譜在線監測數據最優長度選擇方法，其特征在于，所述步驟S102，獲取變壓器在線油色譜監測數據作為原始油色譜數據集；以變壓器油色譜在線監測系統采集的全部監測數據作為原始的色譜數據集；具體獲取變壓器油色譜在線監測時間序列數據，每條監測數據對應一個監測時間，且監測時間按照降序排列。

3.根據權利要求1所述一種油色譜在線監測數據最優長度選擇方法，其特征在于，所述步驟S104，重構原始油色譜數據集相空間；對原始油色譜數據集x(n)構造m’維向量X(n)：X(n)＝(x(n)·x(n-t’)·x(n-(m’-1)t’))；其中參數n＝(m’-1)t’+1,…N’；n＝1,2,…N’；t’為預設延遲時間，m’為預設嵌入維數。

4.根據權利要求1所述一種油色譜在線監測數據最優長度選擇方法，其特征在于，所述步驟S106，計算相空間的最優嵌入維數和最優時間延遲采用的計算方法包括：自相關函數法、互信息方法、飽和關聯維數法、改進虛假臨近點法和C-C法中一種或一種以上。

5.根據權利要求1所述一種油色譜在線監測數據最優長度選擇方法，其特征在于，所述步驟S110，根據最優嵌入維數計算原始油色譜數據集的最優長度，計算油色譜分析數據的最優長度：N＝2^m(m+1)^m。

6.根據權利要求1所述一種油色譜在線監測數據最優長度選擇方法，其特征在于，所述步驟S112，根據最優長度從原始油色譜數據集中獲取最優油色譜分析數據集，根據所述的最優長度，在原始油色譜數據集時間序列中選擇從最近時間開始之前的N個數據作為最優油色譜分析數據集。

7.根據權利要求1所述一種油色譜在線監測數據最優長度選擇方法，其特征在于，所述步驟S114輸出最優油色譜分析數據集，將步驟S112的最優油色譜分析數據集輸出。