【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于变压器状态监测领域，具体涉及一种变压器油中溶解气体分析的在线异常检测方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、电力变压器是水电站的生产运行中的重要一环，变压器油中溶解气体的分析是变压器状态监测的重要手段。通过分析油中溶解气体的组分和含量，可以判断变压器的运行状态和潜在故障。传统的溶解气体分析方法通常采用离线方式，通过气相色谱仪等实验室设备进行，这些方法虽然准确度高，但无法实现实时监测，且操作复杂、耗时较长。
2、目前，变压器油中溶解气体数据的异常检测算法大多是基于离线数据进行训练形成的，通常依赖于历史数据集，通过机器学习或深度学习方法进行模型训练，以实现对变压器油中溶解气体的异常检测和故障诊断。这些算法普遍存在依赖于历史数据、实时性不足、样本不平衡等等不足。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种变压器油中溶解气体分析的在线异常检测方法、系统、设备及介质，解决了现有的变压器油中溶解气体数据的异常检测方法存在的依赖于历史数据、实时性不足、样本不平衡的缺陷。
2、为了达到上述目的，本专利技术采用的技术方案是：
3、本专利技术提供的一种变压器油中溶解气体分析的在线异常检测方法，包括以下步骤：
4、步骤1，获取对变压器油中溶解气体进行分析所需的特征数据；
5、步骤2，利用流式计算对得到的特征数据进行处理，得到含有多个数据样本的数据集；
6、步骤3，利用rrcf算法计算数据集中每个数据样本对应的异常评
7、步骤4，根据得到的异常评分值判别异常数据。
8、优选地，步骤1中，所需的特征数据包括氢气子表、一氧化碳子表、二氧化碳子表、甲烷子表、乙炔子表、乙烯子表、乙烷子表、总烃子表、微水子表和油温子表，每个字表的表结构均包括时间戳和数值。
9、优选地，利用tdengine时序数据库内置的流式计算引擎对所需的特征数据进行后处理，得到含有多个数据样本的数据集。
10、优选地，步骤3中，利用rrcf算法计算数据集中每个数据样本对应的异常评分值，具体方法是：
11、将得到的数据集与rrcf算法相结合，构建得到一组由随机切割树组成的随机切割森林，其中，从数据集中的每个数据样本中随机选择一个属性，每个属性构建一棵随机切割树，所有属性对应的随机切割树组成随机切割森林；
12、由随机切割树的深度定义随机切割森林的复杂度，由随机切割森林的复杂度定义异常评分值计算公式；
13、利用异常评分值计算公式计算每个数据样本对应的异常评分值。
14、优选地，异常评分值计算公式如下：
15、
16、其中，为异常评分值。
17、优选地，步骤4中，根据得到的异常评分值判别异常数据，具体方法是：
18、设置滑动窗口机制；
19、若某个数据样本的异常评分值在连续的多个窗口中均为最高异常评分值，则该数据样本为高危异常数据。
20、一种变压器油中溶解气体分析的在线异常检测系统，包括：
21、特征数据获取单元，用于获取对变压器油中溶解气体进行分析所需的特征数据；
22、数据处理单元，用于利用流式计算对得到的特征数据进行处理，得到含有多个数据样本的数据集；
23、异常评分值计算单元，用于利用rrcf算法计算数据集中每个数据样本对应的异常评分值；
24、异常数据判别单元，用于根据得到的异常评分值判别异常数据。
25、一种计算机设备，包括：
26、处理器，适用于执行计算机程序；
27、计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，执行所述的方法。
28、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的方法。
29、一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的方法。
30、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
31、本专利技术提供的一种变压器油中溶解气体分析的在线异常检测方法，利用流式计算对实时产生的变压器油中溶解气体监测数据进行处理，流式计算技术以其高效的实时数据处理能力，能够处理高速流转的数据流，提供实时的分析和预测，相较于传统的批处理模式，流式计算能够更快地响应事件，避免数据堆积和延迟，为变压器的稳定运行提供强有力的数据支持；rrcf算法是一种适用于数据流的实时异常检测算法，它能够在数据流中实时训练和检测异常。流式计算提供了数据流的实时处理能力，与rrcf算法结合，可以有效地对变压器油中的溶解气体数据进行实时监测和异常检测，从而提高故障检测的准确性和响应速度；最后利用窗口机制对数据流进行分组，时间窗口对数据进行聚合和分析，为异常检测算法提供高效实时的数据支撑；本方法不仅关注单个窗口中的异常评分，而是观察数据点在一系列连续窗口中的表现，如果一个数据点在多个连续的窗口中持续获得高异常评分，那么这个数据点将被最终判定为高危异常数据。这种综合判断机制显著提高了异常检测的准确性和鲁棒性，减少了误报的可能性。
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1.一种变压器油中溶解气体分析的在线异常检测方法，其特征在在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种变压器油中溶解气体分析的在线异常检测方法，其特征在在于，步骤1中，所需的特征数据包括氢气子表、一氧化碳子表、二氧化碳子表、甲烷子表、乙炔子表、乙烯子表、乙烷子表、总烃子表、微水子表和油温子表，每个字表的表结构均包括时间戳和数值。
3.根据权利要求1所述的一种变压器油中溶解气体分析的在线异常检测方法，其特征在在于，利用TDengine时序数据库内置的流式计算引擎对所需的特征数据进行后处理，得到含有多个数据样本的数据集。
4.根据权利要求1所述的一种变压器油中溶解气体分析的在线异常检测方法，其特征在在于，步骤3中，利用RRCF算法计算数据集中每个数据样本对应的异常评分值，具体方法是：
5.根据权利要求4所述的一种变压器油中溶解气体分析的在线异常检测方法，其特征在在于，异常评分值计算公式如下：
6.根据权利要求1所述的一种变压器油中溶解气体分析的在线异常检测方法，其特征在在于，步骤4中，根据得到的异常评分值判别异常数据，
7.一种变压器油中溶解气体分析的在线异常检测系统，其特征在在于，包括：
8.一种计算机设备，其特征在于，包括：
9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的方法。
10.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种变压器油中溶解气体分析的在线异常检测方法，其特征在在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种变压器油中溶解气体分析的在线异常检测方法，其特征在在于，步骤1中，所需的特征数据包括氢气子表、一氧化碳子表、二氧化碳子表、甲烷子表、乙炔子表、乙烯子表、乙烷子表、总烃子表、微水子表和油温子表，每个字表的表结构均包括时间戳和数值。
3.根据权利要求1所述的一种变压器油中溶解气体分析的在线异常检测方法，其特征在在于，利用tdengine时序数据库内置的流式计算引擎对所需的特征数据进行后处理，得到含有多个数据样本的数据集。
4.根据权利要求1所述的一种变压器油中溶解气体分析的在线异常检测方法，其特征在在于，步骤3中，利用rrcf算法计算数据集中每个数据样本对应的异常评分值，具体方法是：...
【专利技术属性】
技术研发人员：管毓瑶，王晓兰，胡思宇，何良，刘守豹，张海库，何东阳，欧亮，杨秋蓉，李宜，
申请(专利权)人：大唐水电科学技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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