CN104714100B - 一种用于含水量分析的绝缘电阻测量数据处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于含水量分析的绝缘电阻测量数据处理方法，该方法应用于绝缘电阻表内，依照特定时间序列记录在不同测试时刻的被测试品绝缘电阻原始数据，对记录的绝缘电阻原始数据进行奇异值的剔除，随后对剔除奇异值的数据依照不同时间段进行移动平均滤波，最后采用分段线性插值法进行拟合，获得对数坐标轴按每倍频十等分时刻点上的数据，形成一条完整平滑的绝缘电阻随时间变化的曲线，以便后续进行含水量的分析和评估。
Description
技术领域
本发明属于一种数据处理方法，具体是一种用于含水量分析的绝缘电阻测量数据处理方法。
背景技术
油浸式变压器的含水量是影响变压器寿命的关键因素。长时间测量油浸式变压器高压绕组对低压绕组的绝缘电阻(比如连续测试3小时)，可得到其绝缘电阻随时间变化的曲线。对此曲线进行分析可得到油浸式变压器的含水量，有助于对变压器的寿命进行评估。
一般绝缘电阻表不具备长时间记录保存绝缘电阻测试值的功能。为了获得绝缘电阻测试值随时间变化的曲线，绝缘电阻表可以在离散的时间点记录对应的测试值。一般来说，油浸式变压器高压绕组对低压绕组的绝缘电阻在测试开始阶段变化较快，随着测试时间的延长，绝缘电阻随时间的变化逐渐变慢，阻值不断升高，可达10TΩ。因此，绝缘电阻表可以依照一个特定的时间序列，在离散的时间点记录对应的绝缘电阻值，再通过数据处理形成绝缘电阻测试值随时间变化的曲线。
在测试绝缘电阻过程中，测试数据会受温度、湿度等环境因素的影响，造成测试数据不稳定。另外，测试现场可能存在干扰，比如在500kV变电站，周围带电工作的设备和线路会在被测变压器上产生感应电干扰，从而造成测试值突然抖动。最后，仪表本身的噪音也会影响测试值，形成小幅高频杂波。为了克服以上因素对绘制绝缘电阻测试值随时间变化的曲线的影响，需要绝缘电阻表对测试数据进行进一步处理。
平均值滤波或者多阶拟合等方法可以将数据中的高频波动滤掉，获得平滑的曲线。但是，这些方法会造成局部数据失真，也会改变绝缘电阻随时间变化的规律，从而影响含水量分析和评估的准确性。
发明内容
本发明的目的是提供一种应用于绝缘电阻表内，能够形成一条完整平滑的绝缘电阻随时间变化的曲线的用于含水量分析的绝缘电阻测量数据处理方法，以克服现有技术的不足。
为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案是：
一种用于含水量分析的绝缘电阻测量数据处理方法，其特点是：
所述方法包括以下步骤：
第一步骤：原始数据的获取：
绝缘电阻表在按下测试键后开始自动计时，连续对电压、电流信号采样，按照欧姆定律计算绝缘电阻值，每秒获得10个绝缘电阻数据；同时，绝缘电阻表依照时间序列在离散时间点记录并保存相应的绝缘电阻数据，记为二维数组(t0(n)，R0(n))，t0(n)为离散时间点，R0(n)为在t0(n)离散时间点对应的绝缘电阻数据，并依据二维数组(t0(n)，R0(n))绘制绝缘电阻随时间变化的原始数据曲线。
第二步骤：原始数据去奇异值：.
首先判断原始数据中有无奇异值，如果存在奇异值需要将奇异值去除，去奇异值后的二维数组记为(t1(n)，R1(n))：根据原始数据的变化规律设置绝缘电阻值的上限值Rmax和下限值Rmin，当测试数据R0(n)超出上限值或者低于下限值，即时，该测试数据标记为奇异值。
第三步骤：分段移动平均滤波：
为了有效消除测试数据高频小幅波动，同时保留测试数据随时间变化的规律，依据采样时间间隔的不同，基于剔除奇异值的数据，采用分段移动平均滤波算法进行处理。
第四步骤：对数坐标轴每倍频十等分：
找到离散时间点按对数坐标轴每倍频十等分后对应的数据，记为(t3(n)，R3(n))，离散时间序列为t3(n)，其中n＝1,2....41：基于分段移动平均后的数据，采用分段插值法计算对数坐标轴每倍频十等分后离散时间点对应的绝缘电阻值R3(n)，将分段滤波后的数据按对数坐标轴每倍频十等分并画出相应的曲线，便于后续进行含水量的分析和评估。
本发明依照特定时间序列对记录在不同测试时刻的被测试品绝缘电阻原始数据，对记录的绝缘电阻原始数据进行奇异值的剔除，随后对剔除奇异值的数据依照不同时间段进行移动平均滤波，最后采用分段线性插值法进行拟合，获得对数坐标轴按每倍频十等分时刻点上的数据，形成一条完整平滑的绝缘电阻随时间变化的曲线，保证了数据的真实性，也保持了数据随时间变化的规律，以便后续进行油浸式电力变压器含水量分析和评估。
本发明的有益效果是：
(1)本发明所设计的绝缘电阻测量数据处理方法中，依照特定时间序列记录原始数据，使得通过有限的时间-绝缘电阻值序列反映油浸式电力变压器绝缘电阻值随时间的变化规律；
(2)本发明所设计的绝缘电阻测量数据处理方法中，通过对原始数据中奇异值进行剔除，可以消除干扰造成的数据瞬时剧烈变化；
(3)本发明所设计的绝缘电阻测量数据处理方法中，通过分段移动平均滤波，既能消除环境变化、仪器噪音对测试的影响，又能保留数据随时间变化的规律；
(4)本发明所设计的绝缘电阻测量数据处理方法中，采用插值法形成依照对数坐标每倍频十等分的时间-绝缘电阻数据序列，并拟合形成曲线，便于后续分析和评估。
附图说明
图1为本发明的流程图。
图2为本发明实施例原始数据曲线图。
图3为本发明原始数据去奇异值后的曲线图。
图4为本发明对数据进行分段滤波后的曲线图。
图5为本发明分段滤波后按对数坐标轴进行每倍频十等分的曲线图。
具体实施方式
下面结合具体实施例和附图对本发明做出详细说明。
图1为本发明针对具体实施例的流程图。从图中可以看出针对所测得的时间-绝缘电阻值数据序列，本发明中数据处理方法包括以下几个步骤：
1)原始数据的获取：
绝缘电阻表在按下测试键后开始自动计时，连续对电压、电流信号采样，按照欧姆定律计算绝缘电阻值，每秒可获得10个绝缘电阻数据。同时，绝缘电阻表依照特定的时间序列在离散时间点记录并保存相应的绝缘电阻数据。时间序列数组定义为t0(n)，具体函数表达式如下：
其中n为序列号；t0(n)为离散时间点。一般来说，油浸式变压器高压绕组对低压绕组的绝缘电阻在测试开始阶段变化较快，随着测试时间的延长，绝缘电阻随时间的变化逐渐变慢。本时间序列的特点是开始时段离散时间点间隔密集(1s)，随后离散时间点间隔逐渐变大为2s，5s，最后保持在30s。
在t0(n)离散时间点对应的绝缘电阻数据为R0(n)。每个离散时间点上的数据R0(n)为以该离散时间点为中心，以该离散点所在时间段内的时间间隔为时间窗口宽度，该时间窗口内连续采样点对应的绝缘电阻值的平均值。
依照该时间序列，测试达3小时整(10800秒)时，记录的数据组数为1170组。可见，绝缘电阻表用较少的数据总数，可记录较长时的绝缘电阻数据。
绝缘电阻表将时间序列和对应的绝缘电阻原始数据储存在一个二维数组(t0(n)，R0(n))中。图2为使用原始数据(t0(n)，R0(n))绘制的绝缘电阻随时间变化的曲线。
2)原始数据去奇异值：.
首先判断原始数据中有无奇异值，如果存在奇异值需要将奇异值去除，去奇异值后的二维数组记为(t1(n)，R1(n))。
当测试超量程时，绝缘电阻表测试数据为9999GΩ；当测试线路短路时，绝缘电阻表测试数据为0MΩ。另外，当外界干扰比较大时，绝缘电阻表测试数据跳动比较大，会超出真实值范围内。根据原始数据的变化规律可设置绝缘电阻值的上限值Rmax和下限值Rmin。当测试数据超出上限值或者低于下限值，即时，该测试数据标记为奇异值。比如绝缘电阻数据序列中9999GΩ或0MΩ属于奇异值，应剔除。
当出现奇异值时，利用奇异值出现时离散点前、后的有效数据，计算该奇异值所在时间段的斜率，并在该时间段内通过线性插值法估算该奇异点处的绝缘电阻值。从图2可以看出第2s、805s、4140s的数据属于奇异值。原始数据去奇异值后，估算奇异值时点数据的函数表达式如下：
t1(n)＝t0(n)；
n＝2或371或948
图3为在原始数据去除奇异值后的曲线。经过以上处理可实现奇异值的去除功能，便于下一步的处理。
3)分段移动平均滤波：
为了有效消除测试数据高频小幅波动，同时保留测试数据随时间变化的规律，本发明依据采样时间间隔的不同，基于剔除奇异值的数据，采用分段移动平均滤波算法。具体如下：前10s数据保持不变；11～59s数据采用窗口n为3的移动平均滤波；60s数据用58s、60s和62s数据求算数平均得到；62～598s数据采用窗口n为3的移动平均滤波；600s数据采用596s、600s和605s数据求算数平均得到；605～3595s数据采用窗口n为5的移动平均滤波；3600s数据采用3570s、3600s和3630s数据求算数平均得到；3630～10650s数据采用窗口n为7的移动平均滤波；10680～10800s数据保持不变。原始数据在3600s之前上升的斜率较大，选取较小的n值保证不丢失原始曲线的特性，保证了曲线上升时间不会被移动平均改变；后段数据缓慢上升趋于水平，选取较大的n保证了曲线的平滑性；同时在数据序列的分段点处采用算数平均法求该点处绝缘地阻值，保证该分段点处曲线的特性不丢失。本实施例分段滤波后数据序列长度与原始数据一致，分段滤波数据序列(t2(n)，R2(n))的函数表达式如下：
t2(n)＝t1(n)＝t0(n)；
图4为本实施分段移动平均滤波的曲线。
4)对数坐标轴每倍频十等分：
为了便于后续分析和评估含水量，需要找到离散时间点按对数坐标轴每倍频十等分后对应的数据，记为(t3(n)，R3(n))。离散时间序列为t3(n)，其中n＝1,2....41。数组展开为：
[1，1.26，1.58，2，2.51，3.16，3.98，5.01，6.31，7.94，10，…
12.59，15.85，19.95，25.12，31.62，39.81，50.12，63.1，79.43，100，…
125.89，158.49，199.53，251.10，316.23，398.11，501.19，630.96，794.33，1000，…
1258.9，1584.9，1995.3，2511.9，3162.3，3981.1，5011.9，6309.6，7943.3，10000]
基于分段移动平均后的数据，采用分段插值法计算对数坐标轴每倍频十等分后离散时间点对应的绝缘电阻值R3(n)，其步骤如下：
①给定对数横坐标时间刻度t3(n)；
②根据绝缘电阻表记录绝缘电阻数据所依据的时间序列t2(n)判断插值横坐标时间点t3(n)的相邻时间点，计算该相邻时间区段内曲线的斜率k。例如t3(2)＝1.26，所在时间段为1s到2s，该时间段内曲线的斜率；
③根据给定对数横坐标的时间刻度t3(n)、分段滤波后的数据序列(t2(n),R2(n))，及横坐标所在相邻时间区段内曲线的斜率k，求出离散时间点对应的绝缘电阻值R3(2)＝R2(1)+k×(t3(2)-t2(1))。
将分段滤波后的数据按对数坐标轴每倍频十等分并画出相应的曲线，如图5，便于后续进行含水量的分析和评估。
本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。
Claims (1)
1.一种用于含水量分析的绝缘电阻测量数据处理方法，其特征在于：
所述方法包括以下步骤：
第一步骤：原始数据的获取：
绝缘电阻表在按下测试键后开始自动计时，连续对电压、电流信号采样，按照欧姆定律计算绝缘电阻值，每秒获得10个绝缘电阻数据；同时，绝缘电阻表依照时间序列在离散时间点记录并保存相应的绝缘电阻数据，记为二维数组(t0(n)，R0(n))，t0(n)为离散时间点，R0(n)为在t0(n)离散时间点对应的绝缘电阻数据，并依据二维数组(t0(n)，R0(n))绘制绝缘电阻随时间变化的原始数据曲线；
所述第一步骤中绝缘电阻表依照时间序列在离散时间点记录并保存相应的绝缘电阻数据，并绘制绝缘电阻随时间变化的曲线的具体方法是：
时间序列数组定义为t0(n)，具体函数表达式如下：
其中n为序列号；t0(n)为离散时间点，在t0(n)离散时间点对应的绝缘电阻数据为R0(n)，每个离散时间点上的数据R0(n)为以该离散时间点为中心，以该离散点所在时间段内的时间间隔为时间窗口宽度，该时间窗口内连续采样点对应的绝缘电阻值的平均值；依照该时间序列，测试达3小时整时，记录的数据组数为1170组，绝缘电阻表将时间序列和对应的绝缘电阻原始数据储存在一个二维数组(t0(n)，R0(n))中，使用二维数组(t0(n)，R0(n))绘制绝缘电阻随时间变化的曲线；
第二步骤：原始数据去奇异值：.
首先判断原始数据中有无奇异值，如果存在奇异值需要将奇异值去除，去奇异值后的二维数组记为(t1(n)，R1(n))：根据原始数据的变化规律设置绝缘电阻值的上限值Rmax和下限值Rmin，当测试数据R0(n)超出上限值或者低于下限值，即时，该测试数据标记为奇异值；
所述第二步骤中剔除奇异值的具体方法是：
当出现奇异值时，利用奇异值出现离散时点前、后的有效数据，计算该奇异值所在时间段的斜率，并在该时间段内通过线性插值法估算该奇异点处的绝缘电阻值，原始数据去奇异值后，估算奇异值时点数据的函数表达式如下：
t1(n)＝t0(n)；
第三步骤：分段移动平均滤波：
为了有效消除测试数据高频小幅波动，同时保留测试数据随时间变化的规律，依据采样时间间隔的不同，基于剔除奇异值的数据，采用分段移动平均滤波算法进行处理；
所述第三步骤中采用分段移动平均滤波算法进行处理的具体方法是：
前10s数据保持不变；11～59s数据采用窗口n为3的移动平均滤波；60s数据用58s、60s和62s数据求算数平均得到；62～598s数据采用窗口n为3的移动平均滤波；600s数据采用596s、600s和605s数据求算数平均得到；605～3595s数据采用窗口n为5的移动平均滤波；3600s数据采用3570s、3600s和3630s数据求算数平均得到；3630～10650s数据采用窗口n为7的移动平均滤波；10680～10800s数据保持不变；
第四步骤：对数坐标轴每倍频十等分：
找到离散时间点按对数坐标轴每倍频十等分后对应的数据，记为二维数组(t3(n)，R3(n))，离散时间序列为t3(n)，其中n＝1,2....41：基于分段移动平均后的数据，采用分段插值法计算对数坐标轴每倍频十等分后离散时间点对应的绝缘电阻值R3(n)，将分段移动平均滤波后的数据按对数坐标轴每倍频十等分并画出相应的曲线，便于后续进行含水量的分析和评估；
所述第四步骤中采用分段插值法计算对数坐标轴每倍频十等分后离散时间点对应的绝缘电阻值R3(n)的具体方法是：
①给定对数横坐标时间刻度t3(n)；
②根据绝缘电阻表记录绝缘电阻数据所依据的时间序列t2(n)判断插值横坐标时间点t3(n)的相邻时间点，计算该相邻时间区段内曲线的斜率k；
(③根据给定对数横坐标的时间刻度t3(n)、分段移动平均滤波后的二维数组(t2(n),R2(n))，及横坐标所在相邻时间区段内曲线的斜率k，求出离散时间点对应的绝缘电阻值R3(n)＝依据时间序列t2(n)判断插值横坐标时间点t3(n)的相邻时间点所对应的绝缘电阻表记录绝缘电阻数据+k×(给定对数横坐标的时间刻度t3(n)-依据的时间序列t2(n)判断插值横坐标时间点t3(n)的相邻时间点)。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |