马尔可夫模型在变压器油溶解气体数据补全中的应用

"这篇论文提出了一种针对电力变压器状态评价的油中溶解气体监测数据补全方法，基于马尔可夫理论，适用于处理变压器监测数据中的缺失值问题。该方法利用马尔可夫模型，将溶解气体的时间序列数据转换为状态转移的马尔可夫链，通过正反向状态转移矩阵计算缺失数据的补全值。同时，论文建立了一个数据质量的综合评估体系，运用D-S证据融合理论结合多角度评估结果，以确保补全数据的准确性。实验证明，该方法能精确补全99.999%的随机缺失数据和98.956%的极值点、跃变点处的缺失数据，且不改变数据原有特征，从而提高变压器状态评估的准确性。" 本文的研究焦点集中在电力变压器的状态评价，特别是油中溶解气体监测数据的完整性。油中溶解气体分析对于判断变压器的健康状态至关重要，因为这些气体的浓度变化可以指示变压器内部的潜在故障。然而，由于各种原因（如传感器故障、通信问题等），数据集经常存在缺失值，影响状态评估的精度。 论文提出的方法基于马尔可夫过程，这是一种统计模型，假设系统状态在相邻时间点之间的转移概率是确定的。这种方法首先将气体数据的时间序列建模为一个马尔可夫链，然后通过计算状态转移矩阵来推断缺失值。正向矩阵表示从一个状态到另一个状态的转移，而反向矩阵则反映从另一个状态回到原始状态的概率。通过这两个矩阵，可以估计出缺失数据点的最可能值。 为了验证补全数据的可靠性，论文建立了一个数据质量的综合评估体系，涵盖了数据挖掘的各种角度。此外，应用了Dempster-Shafer(D-S)证据理论，这是一种概率推理框架，可以合并来自不同来源的不确定信息，生成更可靠的综合评估。实验结果显示，该方法在补全随机缺失数据和关键点（如极值点、跃变点）的缺失数据时，与实际值的相似度分别达到了99.999%和98.956%，证明了方法的有效性。 这种方法的实施对于提高电力变压器状态评估的精确性和可靠性具有重要意义。通过准确补全缺失数据，可以避免简单删除异常值造成的数据损失，完整保留数据的特征，有助于及时发现和预测变压器可能出现的故障，保障电力系统的稳定运行。