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摘要 变电设备绝缘在线监测技术是确定设备绝缘状态、及早发现缺陷、提高运行可靠性的重要技术手段，针对变电设备的绝缘变化趋势进行预测有助于更合理安排维修。本文引入ARMA时间序列模型，讨论对绝缘参数发展趋势的预测。
关键词 变电设备；故障诊断；时间序列；在线监测
A 文章编号 1674-6708（2012）80-0028-02
1概述
为保证电气设备可靠运行，需通过在线监测，及时反映绝缘的劣化程度，以便采取更有效的预防和维护措施。在线检测能对运行中的设备进行不停电检测，具有实时性好等特点，将其与离线检测等技术结合，可更好的开展状态维修。
本文提出对在线数据（如套管的介损及电容、油中气体分析等）先进行科学的预处理，并引入时间序列模型对其未来的发展进行预测，确定绝缘参数的发展趋势，有助于进行预警与诊断。
4结论
本文通过分析变电设备绝缘在线数据的特点，引入时间序列模型建立了绝缘状况变化趋势的预测模型，其主要内容如下：
1）对于
2）绝缘状况的趋势变化一般并不符合平稳性的要求，本文引入ARMA时间序列模型对一阶差分后的在线数据进行预测。实例分析表明，此模型能够较好地对绝缘状况的变化趋势进行预测。
参考文献
朱德恒，谈克雄.电力设备状态监测与故障诊断技术的现状与展望[J].电力设备，2003，12：1-8.
数理统计编写组. 数理统计[M].西安：西北工业大学出版社，1999.
[3]田铮.动态数据处理的理论和方法[M].西安：西北工业大学出版社，1995.
[4]张树京，齐立心. 时间序列分析简明教程[M].北京：交通大学出版社，2003.
[5]傅晨钊，汲胜昌，李彦明，等.软门限小波去噪在变压器冲击试验中的应用研究[J].中国电机工程学报，2001，21（7）：103-106.
[6]S.Mallat.Welet for a Vision.Proceedings of the IEEE，199
关键词 变电设备；故障诊断；时间序列；在线监测
A 文章编号 1674-6708（2012）80-0028-02
1概述
为保证电气设备可靠运行，需通过在线监测，及时反映绝缘的劣化程度，以便采取更有效的预防和维护措施。在线检测能对运行中的设备进行不停电检测，具有实时性好等特点，将其与离线检测等技术结合，可更好的开展状态维修。
本文提出对在线数据（如套管的介损及电容、油中气体分析等）先进行科学的预处理，并引入时间序列模型对其未来的发展进行预测，确定绝缘参数的发展趋势，有助于进行预警与诊断。
4结论
本文通过分析变电设备绝缘在线数据的特点，引入时间序列模型建立了绝缘状况变化趋势的预测模型，其主要内容如下：
1）对于
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工程实际中常遇到的时间序列，可采用差分算法从原始序列中分离出趋势和周期分量，并滤除其中的随机分量和周期性分量后，可获得其原始固有的趋势变化；2）绝缘状况的趋势变化一般并不符合平稳性的要求，本文引入ARMA时间序列模型对一阶差分后的在线数据进行预测。实例分析表明，此模型能够较好地对绝缘状况的变化趋势进行预测。
参考文献
朱德恒，谈克雄.电力设备状态监测与故障诊断技术的现状与展望[J].电力设备，2003，12：1-8.
数理统计编写组. 数理统计[M].西安：西北工业大学出版社，1999.
[3]田铮.动态数据处理的理论和方法[M].西安：西北工业大学出版社，1995.
[4]张树京，齐立心. 时间序列分析简明教程[M].北京：交通大学出版社，2003.
[5]傅晨钊，汲胜昌，李彦明，等.软门限小波去噪在变压器冲击试验中的应用研究[J].中国电机工程学报，2001，21（7）：103-106.
[6]S.Mallat.Welet for a Vision.Proceedings of the IEEE，199