公开(公告)号：CN109614576A

公开(公告)日：2019-04-12

申请号：CN201811514382.4

申请日：2018-12-11

Applicant: 福建工程学院

Inventor： 何尧 ,  梁宏池 ,  连鸿松 ,  张少涵 ,  邹复民 ,  张顺淼 ,  叶娟 ,  郑作霖 ,  陈太 ,  娄坚鑫 ,  苏鑫 ,  郑泽志 ,  施宗兴

IPC: G06F17/10

Abstract: 本发明涉及一种基于多维高斯分布与趋势分段的变压器异常检测方法。该方法包括对获取到的变压器在线监测历史数据进行筛选和清理，处理无效数据；分析历史数据中每个点的走势，将每个点与前N个值的指数加权移动平均进行比较，得出偏差；采用多维高斯分布来分析变压器在线监测的各气体历史数据的偏差值，从而找出异常数据；同时辅以趋势分析，采用自底向上(BU)算法对历史监测数据分段，并分析各段趋势，发现趋势异常。本发明能够精确的的实现异常数据的分析检测，还能发现趋势异常，提高了整个变压器在线监测系统的准确性和实用性。

公开(公告)号：CN109614576B

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN201811514382.4

申请日：2018-12-11

Applicant: 福建工程学院

Inventor： 何尧 ,  梁宏池 ,  连鸿松 ,  张少涵 ,  邹复民 ,  张顺淼 ,  叶娟 ,  郑作霖 ,  陈太 ,  娄坚鑫 ,  苏鑫 ,  郑泽志 ,  施宗兴

IPC: G06F17/10

Abstract: 本发明涉及一种基于多维高斯分布与趋势分段的变压器异常检测方法。该方法包括对获取到的变压器在线监测历史数据进行筛选和清理，处理无效数据；分析历史数据中每个点的走势，将每个点与前N个值的指数加权移动平均进行比较，得出偏差；采用多维高斯分布来分析变压器在线监测的各气体历史数据的偏差值，从而找出异常数据；同时辅以趋势分析，采用自底向上(BU)算法对历史监测数据分段，并分析各段趋势，发现趋势异常。本发明能够精确的的实现异常数据的分析检测，还能发现趋势异常，提高了整个变压器在线监测系统的准确性和实用性。