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摘要
为变压器建立差异化分布模型可实现对其运行状态的个性化评价，而广泛使用的在线监测装置使得数据量快速增长，给传统的分布模型构建带来挑战，在参数求取过程中出现计算中断、迭代不收敛等问题。为解决上述问题，该文提出油中溶解气体数据的分布特征参数快速计算方法。首先，对参数求取过程中出现计算异常的原因进行分析，根据百万级油中溶解气体数据的特征提出了基于分段最小二乘估计法(segmented least squares estimation,SLSM)的迭代初始计算方法，并基于计算精度约束给出最优分段数选择方法。之后，利用极大似然估计法(max likelihood estimation,MLE)对模型参数进行多次迭达计算获得最终的分布模型参数。现场实例验证结果表明：所提计算方法不仅可以解决分布模型特征参数计算过程中的各种异常情况，还可以提高计算速度，且计算稳定性优于传统方法，适用于处理现场百万级的油中溶解气体数据。提出的分布特征参数快速计算方法克服了传统方法在面对海量数据时的局限，为基于大数据分析的变压器智能运维提供了支撑。
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单位华北电力大学; 国网电力科学研究院有限公司; 新能源电力系统国家重点实验室
