电力变压器油中溶解气体在线监测数据修复方法OA北大核心CSTPCD

变压器油中溶解气体分析已广泛应用于变电站中。但是一些在线监测装置常常出现数据异常或缺失,影响对变压器状态的实时准确判断,因此亟需对在线监测数据中被剔除的“脏数据”和缺失数据进行修复。在总结现场变压器油中溶解气体在线监测数据特点的基础上,综合考虑数据修复的时效性和准确度要求,提出了由滑动平均、径向基函数神经网络和多项式拟合3种缺失数据修复算法组成的修复策略;利用现场典型数据,分析了这3种方法的修复效果、最佳参数、优缺点和相互配合方式,实现了对油中溶解气体在线监测数据的快速准确修复。