数据挖掘方法在电力电缆状态评估中的应用研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-25页 |
| ·研究背景 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-23页 |
| ·电缆绝缘系统的老化机理与诊断 | 第10-15页 |
| ·电缆绝缘系统的状态监测 | 第15-18页 |
| ·数据挖掘技术及其在电力行业的应用 | 第18-23页 |
| ·研究的目的和意义 | 第23-24页 |
| ·本文的主要工作 | 第24-25页 |
| 2 附加低频信号的在线测量原理 | 第25-33页 |
| ·概述 | 第25页 |
| ·体系结构 | 第25-26页 |
| ·数据测量和采集 | 第26-30页 |
| ·取样回路 | 第26-27页 |
| ·单片微处理系统 | 第27-29页 |
| ·信号发生单元 | 第29-30页 |
| ·工频tanδ计算方法 | 第30-32页 |
| ·DFT(离散傅立叶变换) | 第30-32页 |
| ·低频泄漏电流的计算 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 3 数据预处理与聚类孤立点检测方法 | 第33-46页 |
| ·概述 | 第33-34页 |
| ·数据类型和结构 | 第34-35页 |
| ·电缆的名牌参数 | 第34页 |
| ·在线测量数据 | 第34-35页 |
| ·检修试验数据 | 第35页 |
| ·孤立点挖掘 | 第35-41页 |
| ·电缆检测数据的孤立点 | 第36页 |
| ·k-中心点聚类的梯度优化算法 | 第36-39页 |
| ·时序数据的k-中心点聚类分解算法 | 第39-40页 |
| ·基于距离的孤立点检测 | 第40-41页 |
| ·空缺数据的处理 | 第41-42页 |
| ·忽略元组 | 第41页 |
| ·根据中心点填充空缺值 | 第41页 |
| ·根据平均值填充空缺值 | 第41页 |
| ·根据回归算法填充空缺值 | 第41-42页 |
| ·数据处理实用算例 | 第42-45页 |
| ·中心点的计算 | 第42-44页 |
| ·量测点与中心点距离计算及判断 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 4 在线时序数据挖掘与神经网络分析 | 第46-56页 |
| ·概述 | 第46页 |
| ·趋势分析 | 第46-47页 |
| ·移动平均或中心点法 | 第46-47页 |
| ·最小二乘法 | 第47页 |
| ·周期或季节性分析 | 第47-49页 |
| ·概述 | 第47-48页 |
| ·周期性参数估计 | 第48-49页 |
| ·BP神经网络分析 | 第49-53页 |
| ·概述 | 第49-50页 |
| ·离散变量表示的神经网络模型 | 第50-51页 |
| ·BP算法 | 第51-53页 |
| ·在电缆状态监测中的应用 | 第53页 |
| ·算例 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 5 基于决策树技术的电缆绝缘状态评估 | 第56-69页 |
| ·概述 | 第56页 |
| ·决策树 | 第56-58页 |
| ·C4.5算法 | 第56-57页 |
| ·CART算法 | 第57页 |
| ·CHAID算法 | 第57-58页 |
| ·决策树技术在电缆状态评估中的应用 | 第58-62页 |
| ·电缆绝缘状态的分类 | 第58页 |
| ·训练数据集的建立 | 第58-60页 |
| ·判断决策树的建立 | 第60-61页 |
| ·分类规则的产生 | 第61-62页 |
| ·应用实例 | 第62-68页 |
| ·原始数据处理 | 第62-63页 |
| ·决策树分类 | 第63-67页 |
| ·分类规则应用 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 6 结论 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 附录:作者在攻读工程硕士期间发表的论文 | 第76-77页 |
