(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211336411.9 (22)申请日 2022.10.28 (71)申请人 国网天津市电力公司 地址 300010 天津市河北区五经路39号 申请人 国家电网有限公司 (72)发明人 田涛　王海滨　赵宇鸿　李惠玉　 唐瑞伟　 (74)专利代理 机构 天津才智专利商标代理有限 公司 12108 专利代理师 张文华 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06F 17/18(2006.01) (54)发明名称 基于ARMA模型的GIS微弱放电发展趋势预测 方法 (57)摘要 本发明涉及基于ARMA模型的GIS微弱放电发 展趋势预测方法， 包括如下步骤： 采集气体绝缘 组合电器内微弱放电数据， 并对其进行预处理， 使数据平稳化， 获取平稳数据序列； 对平稳数据 序列进行白噪声检验， 舍弃掉不合格的数据； 确 定采集数据自相关性和去干扰后采集数据自相 关性； 构建ARMA模型， 对模型进行定阶， 并确定模 型中未知参数的值； 验证模型有效性， 若模型不 满足条件， 则重新构建并确定模型， 若模型满足 条件， 则得到有效预测模型； 利用有效预测模型 对GIS微弱放电发展趋势进行预测； 本发明能够 较好地预测微弱放电阶跃参量及非线性参量的 极值和峰值， 对后续研究其发展趋势的预测具有 较大的参 考意义。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 115511216 A 2022.12.23 CN 115511216 A 1.基于ARMA模型的GIS微弱放电发展趋势预测方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： 采集气体绝缘组合电器 内微弱放电数据， 并对其进行预处理， 使数据平稳化， 获取平稳 数据序列； 对平稳数据序列进行白噪声检验， 舍弃掉 不合格的数据； 确定采集数据自相关性和去干扰后采集数据自相关性； 构建ARMA模型， 对 模型进行定阶， 并确定模型中未知参数的值； 验证模型有效性， 若模型不满足条件， 则重新构建并确定模型， 若模型满足条件， 则得 到有效预测模型； 利用有效预测模型对GIS微弱放电发展趋势进行 预测。 2.根据权利要求1所述的基于ARMA模型的GIS微弱放电发展趋势预测方法， 其特征在 于： 对微弱放电数据进 行预处理， 使数据平稳化的过程中需要判断数据的平稳性， 判断平稳 性的方法为使用差分方法或相关系数图。 3.根据权利要求1所述的基于ARMA模型的GIS微弱放电发展趋势预测方法， 其特征在 于： 确定采集数据自相关性和去干扰后采集数据自相关性的方法为： 微弱放电参 量自相关系数的获取公式为： 式中， n为数列维度， k为数列滞后数， x为样本数据(如线性特征参量悬浮放电模型每分 钟平均放电次数、 阶跃参量绝缘子金属异物放电归一化幅值、 非线性特征量绝缘子沿面放 电幅值信息熵)， 为数据总体的平均值； 自相关系数可以表达一组数据前后数据的相关 性； 微弱放电参 量偏自相关系数的获取公式为： 式中， 偏自相关系数就是剔除k ‑1个的变量干扰之后， 检验其 他数据的相关性。 4.根据权利要求1所述的基于ARMA模型的GIS微弱放电发展趋势预测方法， 其特征在 于： 采用AIC准则， 对模型进行定阶； AIC准则可以表示为： AIC(p)＝2p ‑2ln(L)， 式中， p为微 弱放电参量数量， L为似然函数； 令N为观察数， 为残差平方和， 则上式变为： 最优的自回归 模型阶数指的是使AIC(p)取值 最小时的p值。 5.根据权利要求1所述的基于ARMA模型的GIS微弱放电发展趋势预测方法， 其特征在 于： 确定模型中未知参数的值的方法为： 确定模型阶数后， 找出样本的似然函数L， 并求使得 该函数达 到最大的参数值； 记为： 假设 服从多元正态分布权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115511216 A 2则似然函数为： 对其求最大值 得 6.根据权利要求1所述的基于ARMA模型的GIS微弱放电发展趋势预测方法， 其特征在 于： 验证模型有效性的方法为： 如果模型充分从数据中提取信息， 残差为白噪声序列， 则模 型是有效的。 7.基于ARMA模型的GIS微弱放电发展趋势预测装置， 其特 征在于， 包括： 平稳数据序列获取模块， 用于采集气体绝缘组合电器内微弱放电数据， 并对其进行预 处理， 使数据平稳化， 获取平稳 数据序列； 不合格数据剔除模块， 用于对平稳 数据序列进行白噪声检验， 舍弃掉 不合格的数据； 自相关性数据获取模块， 用于确定采集数据自相关性和去干扰后采集数据自相关性； ARMA模型构建模块， 用于构建ARMA模型， 对模型进行定阶， 并确定模型中未知参数的 值； 有效预测模型获取模块， 用于验证模型有效性， 若模型不满足条件， 则重新构建并确定 模型， 若模型满足条件， 则得到有效预测模型； GIS微弱放电发展趋势预测模块， 用于利用有效预测模型对GIS微弱放电发展趋势进行 预测。 8.一种计算设备， 其特 征在于： 包括： 一个或多个处 理单元； 存储单元， 用于存 储一个或多个程序， 其中， 当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理单元执行， 使得所述一个或多个 处理单元执行如权利要求1至 6中任一项所述的方法。 9.一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机程序被处 理器执行时实现如权利要求1至 6任意一项所述方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115511216 A 3