基于DGA的变压器在线监测与故障诊断方法研究
摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
1 绪论 | 第12-22页 |
1.1 课题的研究背景 | 第12-13页 |
1.2 课题的研究意义 | 第13-14页 |
1.3 国内外研究现状 | 第14-19页 |
1.3.1 深度神经网络的研究现状 | 第14-15页 |
1.3.2 变压器故障监测及诊断技术研究现状 | 第15-19页 |
1.4 本文的主要研究内容和结构安排 | 第19-22页 |
1.4.1 本文的主要研究内容 | 第19页 |
1.4.2 结构安排 | 第19-22页 |
2 基于油中溶解气体的变压器故障分析 | 第22-30页 |
2.1 电力变压器故障类型 | 第22-23页 |
2.2 变压器油中溶解气体分析 | 第23-25页 |
2.3 故障气体和故障类型的关系 | 第25-28页 |
2.3.1 热性故障与油中溶解气体关系 | 第26-27页 |
2.3.2 电性故障与油中溶解气体关系 | 第27-28页 |
2.4 本章小结 | 第28-30页 |
3 变压器油中溶解气体在线监测系统硬件设计 | 第30-40页 |
3.1 系统需求分析 | 第30-31页 |
3.2 系统总体方案设计 | 第31-32页 |
3.3 最小系统及外围电路设计 | 第32-37页 |
3.3.1 主控模块设计 | 第32-33页 |
3.3.2 电源模块设计 | 第33页 |
3.3.3 时钟电路与复位电路设计 | 第33-34页 |
3.3.4 串口电路设计 | 第34-35页 |
3.3.5 数据采集模块设计 | 第35页 |
3.3.6 液晶显示与报警电路设计 | 第35-37页 |
3.4 网络数据传输功能设计 | 第37-39页 |
3.4.1 无线传输模块设计 | 第37-38页 |
3.4.2 SIM接口电路设计 | 第38-39页 |
3.5 本章小结 | 第39-40页 |
4 变压器油中溶解气体在线监测系统软件设计 | 第40-48页 |
4.1 在线监测系统软件总体介绍 | 第40-41页 |
4.2 数据采集与通讯模块软件设计 | 第41-43页 |
4.3 远程监测模块设计 | 第43-46页 |
4.3.1 数据库设计 | 第43-44页 |
4.3.2 监测系统界面设计 | 第44-46页 |
4.4 本章小结 | 第46-48页 |
5 基于深度置信网络的电力变压器故障诊断 | 第48-76页 |
5.1 深度置信网络理论 | 第48-54页 |
5.2 样本集的建立 | 第54-56页 |
5.3 深度置信网络应用于变压器故障诊断 | 第56-71页 |
5.3.1 分类深度置信网络设计 | 第56-59页 |
5.3.2 样本数据的选取 | 第59-60页 |
5.3.3 特征参量的选取 | 第60-64页 |
5.3.4 电力变压器状态编码 | 第64页 |
5.3.5 运用CDBN对电力变压器进行故障诊断 | 第64-71页 |
5.4 系统测试结果与分析 | 第71-74页 |
5.5 本章小结 | 第74-76页 |
6 总结与展望 | 第76-78页 |
6.1 论文总结 | 第76页 |
6.2 工作展望 | 第76-78页 |
参考文献 | 第78-82页 |
致谢 | 第82-83页 |
作者简介及读研期间主要科研成果 | 第83-84页 |