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1. (WO2016101690) TIME SEQUENCE ANALYSIS-BASED STATE MONITORING DATA CLEANING METHOD FOR POWER TRANSMISSION AND TRANSFORMATION DEVICE
Latest bibliographic data on file with the International Bureau   

Pub. No.:    WO/2016/101690    International Application No.:    PCT/CN2015/092589
Publication Date: 30.06.2016 International Filing Date: 23.10.2015
IPC:
G06F 17/30 (2006.01)
Applicants: STATE GRID CORPORATION OF CHINA [CN/CN]; No. 86, West Chang, An Street, Xicheng District Beijing 100031 (CN).
ELECTRIC POWER RESEARCH INSTITUTE OF STATE GRID SHANDONG ELECTRIC POWER COMPANY [CN/CN]; No.2000, Wangyue Road, Shizhong District Jinan, Shandong 250002 (CN)
Inventors: GUO, Zhihong; (CN).
DU, Xiuming; (CN).
YANG, Yi; (CN).
CHEN, Yufeng; (CN).
SHENG, Gehao; (CN).
MA, Qiang; (CN).
YAN, Yingjie; (CN).
GU, Chao; (CN).
ZHU, Wenbing; (CN).
ZHU, Zhenhua; (CN).
ZHENG, Jian; (CN).
WANG, Hui; (CN).
LI, Xiuwei; (CN).
ZHU, Mengzhao; (CN).
ZHOU, Jiabin; (CN).
MA, Yan; (CN).
DUAN, Yubing; (CN).
LIU, Hui; (CN).
LI, Ming; (CN).
ZHAO, Fuqiang; (CN).
XU, Guangke; (CN)
Agent: JINAN SHENGDA INTELLECTUAL PROPERTY AGENCY CO., LTD; Room 308, Block B, Huate Square, No.17703, Jingshi Road, LiXia District Jinan, Shandong 250061 (CN)
Priority Data:
201410806481.5 22.12.2014 CN
Title (EN) TIME SEQUENCE ANALYSIS-BASED STATE MONITORING DATA CLEANING METHOD FOR POWER TRANSMISSION AND TRANSFORMATION DEVICE
(FR) PROCÉDÉ DE NETTOYAGE DE DONNÉES DE SURVEILLANCE D'ÉTAT BASÉ SUR UNE ANALYSE DE SÉQUENCE TEMPORELLE DE DISPOSITIF DE TRANSMISSION ET DE TRANSFORMATION D'ÉNERGIE
(ZH) 基于时间序列分析的输变电设备的状态监测数据清洗方法
Abstract: front page image
(EN)A time sequence analysis-based state monitoring data cleaning method for a power transmission and transformation device, comprising the steps of: establishing an initial time sequence model for state data of a power transmission and transformation device, and estimating an initially-fit residual sequence and residual variance by means of the initial time sequence model; calculating a test statistic of each observation point utilizing the initial time sequence model; judging whether a maximum value of the absolute values of test statistics is greater than a set threshold value; and calculating the test statistic of each of the observation points by means of a model residual of a corrected time sequence model, and judging whether a new noise point exists according to whether the maximum value of the absolute values of the test statistics is greater than the set threshold value, until all the noise points are identified. The method has the advantages of a high cleaning efficiency, keeping the data integrity, and avoiding the loss of useful information about data.
(FR)La présente invention concerne un procédé de nettoyage de données de surveillance d'état basé sur une analyse de séquence temporelle d'un dispositif de transmission et de transformation d'énergie, comprenant les étapes consistant à : établir un modèle de séquence temporelle initial de données d'état d'un dispositif de transmission et de transformation d'énergie, et estimer une séquence résiduelle d'ajustement initial et une variance résiduelle au moyen du modèle de séquence temporelle initial ; calculer une statistique de test de chaque point d'observation au moyen du modèle de séquence temporelle initial ; déterminer si une valeur maximale parmi les valeurs absolues de statistiques de test est supérieure à une valeur seuil définie ; et calculer la statistique de test de chacun des points d'observation au moyen d'un modèle résiduel d'un modèle de séquence temporelle corrigé, et déterminer si un nouveau point de bruit existe conformément à la détermination du fait que la valeur maximale des valeurs absolues des statistiques de test est supérieure à la valeur seuil définie, jusqu'à ce que tous les points de bruit soient identifiés. Le procédé présente les avantages d'une grande efficacité de nettoyage, permet une conservation de l'intégrité de données et permet d'éviter la perte d'informations utiles concernant des données.
(ZH)一种基于时间序列分析的输变电设备的状态监测数据清洗方法,步骤如下:建立输变电设备状态数据的初始时间序列模型,通过初始时间序列模型估计初始拟合的残差序列和残差方差;利用初始时间序列模型,计算每个观测点的检验统计量;判断检验统计量的绝对值的最大值是否大于设定阈值;通过修正后的时间序列模型的模型残差计算每个观测点的检验统计量,根据检验统计量的绝对值的最大值是否大于设定阈值来判断是否存在新的噪声点,直到所有的噪声点都被识别出。上述方法具有清洗效率高、保持了数据的完整性、避免数据有用信息丢失的优点。
Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
African Regional Intellectual Property Organization (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasian Patent Organization (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
European Patent Office (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Publication Language: Chinese (ZH)
Filing Language: Chinese (ZH)