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摘要：本文设计饿了电网变压器台帐数据一致性分析算法，对电网变压器台帐数据进行采集与预处理，消除不同量纲和取值范围对数据分析的影响，利用利用改进的ADC算法对预处理后的数据进行高效匹配与比对。通过设定合适的匹配阈值，对匹配结果进行数据一致性分析与评估，检查数据记录之间的逻辑关系、数值关系以及时间顺序等是否一致，并以一致性指数或一致性报告的形式呈现评估结果。结果表明，该算法可广泛应用于电网系统中，为电网的安全稳定运行提供一定参考。

关键词：改进ADC算法；电网变压器；台帐数据

引言：电网中积累了海量的电网变压器台账数据，数据主要包括电网运维、管理决策等依据[1]。然而，由于数据来源多样、录入错误、系统更新不同步等原因，电网变压器台帐数据往往存在不一致性问题，严重影响了数据的准确性和可靠性，进而可能给电网的安全稳定运行带来潜在风险。为了解决这一问题，ADC算法通过构建数据之间的代数关系，并利用这些关系进行数据一致性分析和错误检测。但就目前而言，传统的ADC算法在面对大规模、高维度的电网变压器台帐数据时，往往存在计算复杂度高、处理效率低的问题。因此，针对改进ADC算法的电网变压器台帐数据一致性分析算法开发是迫在眉睫的。

1 电网变压器台帐数据分析

1.1  变压器台帐数据的重要性

在电力系统中，变压器是关键的输变电设备，其安全、稳定运行能够稳固电网的正常供电，而变压器台账数据作为记录和管理变压器信息的重要工具，其重要性不言而喻[2]。变压器台账数据详细记录了变压器的各项参数、历史运行数据、检修记录等信息。通过查阅台账，工作人员能够了解变压器当前状态与历史情况，为变压器的运维与检修提供依据。通过对变压器台账数据的分析，工作人员可以及时发现变压器运行中存在的问题和隐患。

1.2  变压器台帐数据收集

变压器标识包括变压器的名称、编号、位置等唯一性标识信息。记录变压器的型号、规格、容量、电压等级、电流、阻抗、接线方式等技术参数。电力系统需定期记录变压器运行时的电压、电流、功率因数、温度（包括油温、绕组温度等）、负载率等实时运行参数。记录变压器的累计运行时间，包括总运行时长和各个负载区间的运行时长。运行状态记录变压器正常运行、过载、轻载、停电等状态信息。异常事件记录变压器运行过程中出现的异常事件，如过流、过压、油温过高等事件。手机号上述数据后形成完整的变压器台账。

1.3  变压器台帐数据存储

变压器台账数据存储是电力企业中对变压器设备进行精细化、信息化管理的重要环节。通过构建全面、准确的变压器台账数据，企业可实时掌握变压器的运行状态、维护情况、历史故障等信息，为变压器的安全运行与高效维护提供有力支持。

变压器台账的首要任务是存储变压器的基础信息。存储变压器的唯一标识（如设备编号、名称）、技术参数（如型号、规格、容量、电压等级、接线方式等）、制造信息（如制造厂家、出厂日期、产品序列号）、安装信息（如安装位置、投运日期）。台账中应详细记录变压器的维护计划、维护项目、维护周期、维护人员等信息。每次维护后，应及时更新维护记录，信息用于追踪变压器的维护历史，评估维护效果，分析变压器的故障模式和故障原因，提高故障处理效率，降低故障对生产的影响。

2 ADC算法改进方法

2.1  ADC算法原理

ADC（模拟-数字转换器）算法的基本原理是将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。这个过程主要通过三个步骤完成：采样、量化和编码。将连续时间信号转换为离散时间信号的过程。采样频率的选择需要遵循奈奎斯特采样定理，即采样频率应大于或等于信号最高频率的两倍，以避免信号混叠[3]。在采样后，模拟信号的每个采样值都被近似到最接近的量化级别。该过程会引入量化误差，量化后的离散值被转换为二进制代码，被数字系统处理和存储。

2.2  ADC算法存在的问题

由于量化过程是将连续的模拟值近似到有限的离散级别，误差可能导致数字信号与原始模拟信号之间存在差异。如果采样频率低于奈奎斯特采样定理所要求的最小频率，就会发生信号混叠。这会导致高频信号被错误地解释为低频信号。在模拟信号转换为数字信号的过程中，还可能会出现一系列的噪声与干扰现象，影响数字信号的准确度。

2.3  ADC算法改进方法

为此，本文以高于奈奎斯特频率的采样率进行采样，并结合噪声整形技术，将量化噪声推向更高的频率范围，减少量化误差。在数字信号处理阶段，使用数字滤波器来进一步减少噪声和干扰，并定期校准ADC减少误差提高进度。通过优化ADC的动态范围和信噪比，在给定的噪声和干扰水平下提高数字信号的可靠性。

假设有一个FIR滤波器的差分方程，它表示了当前输出样本如何依赖于当前和过去的输入样本以及过去的输出样本（对于IIR滤波器）。然而，对于FIR滤波器，输出仅依赖于当前和过去的输入样本。FIR滤波器的差分方程可以表示为：

式中，y[n]为当前时刻的输出样本。x[n-k]为时刻[n-k]的输入样本；bk为滤波器的系数；M为滤波器的阶数，决定了滤波器“记忆”多少过去的输入样本。定期校准ADC涉及到校准算法，算法会测量ADC的实际输出与预期输出之间的差异，并据此调整ADC的内部参数。校准包括偏移校准（校正直流误差）、增益校准（校正ADC的增益误差）以及非线性校准（校正ADC的非线性行为）。假设ADC的输出经过校准后变为：

ADCcalibtated=（ADCraw-Offest）×Gain（2）

式中，ADCcalibtated为经过校准的ADC树池；ADCraw为ADC的原始输出值；Offest为偏移校准值，用于校正直流误差；Gain为增益校正因子，用于调整ADC的增益以匹配预期值。字滤波器和ADC校准过程根据特定的硬件和性能要求进行定制设计。

3 基于改进ADC算法的电网变压器台帐数据一致性分析算法设计

3.1  数据采集与预处理

在数据采集与预处理阶段，从电网系统中获取变压器台帐数据[4]。数据包括变压器的铭牌信息、安装位置、投运日期、运行状态等。数据转换则是将不同格式、单位或类型的数据统一为算法所需的格式。为了进一步消除不同量纲或取值范围对数据分析的影响。需要对数据进行标准化并进行匹配与比对。

3.2  数据匹配与比对

在数据匹配与比对阶段，利用改进的ADC算法对预处理后的数据进行高效匹配。ADC算法在此处的应用主要体现在其快速、准确地识别并匹配相似或相同的数据记录。通过设定合适的匹配阈值，算法能够区分出完全匹配和部分匹配的数据记录。

3.3  数据一致性分析与评估

数据一致性分析与评估阶段，算法会对匹配结果进行深入分析，检查数据记录之间的逻辑关系、数值关系以及时间顺序等是否一致。评估结果通常以一致性指数或一致性报告的形式呈现，帮助用户直观地了解数据一致性的情况。

4 结论

本文所提出的基于改进ADC算法的电网变压器台帐数据一致性分析算法，不仅在理论上具有创新性，并且该算法也可广泛应用于电网系统中，为电网的安全稳定提供运行保障。随着电网系统的不断发展和升级，本算法有望在更多领域发挥其独特优势，为电力系统的智能化和高效化运行作出有效贡献。

参考文献

[1] 李云淏，咸日常，张海强，等.基于改进灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合的电力变压器故障诊断方法[J].电网技术， 2023.

[2] 方强，程志江，杨涵棣.基于改进型一致性算法的储能SOC均衡控制方法[J].电气传动， 2023， 53（6）：70-77.

[3] 皮志勇，陈诚，张明敏，等.基于一致性算法的储能系统自适应充放电策略[J].电力系统及其自动化学报， 2022， 34（11）：10.

[4] 丁雨，于艾清，高纯.基于改进一致性算法的独立光储直流微电网电压稳定能量协调策略[J].中国电力， 2022（003）：055.