| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 变压器故障诊断研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 变压器状态预测研究现状 | 第13页 |
| 1.2.3 基于油中气体的变压器状态监测系统研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文研究主要内容 | 第14-15页 |
| 第2章 变压器故障与油中溶解气体的关系 | 第15-20页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 变压器油中溶解气体产生机理 | 第15-16页 |
| 2.3 故障类型与特征气体的映射关系 | 第16-17页 |
| 2.4 传统变压器故障诊断方法 | 第17-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 变压器故障诊断系统研究 | 第20-42页 |
| 3.1 引言 | 第20-21页 |
| 3.2 变压器异常状态预警模块 | 第21-24页 |
| 3.3 变压器故障诊断模块 | 第24-38页 |
| 3.3.1 基于borda型的多种比值法的变压器故障诊断 | 第25-29页 |
| 3.3.2 基于信息熵-改进加权灰色关联度的变压器故障诊断 | 第29-38页 |
| 3.4 实例分析 | 第38-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 变压器油中溶解气体浓度预测 | 第42-55页 |
| 4.1 引言 | 第42-43页 |
| 4.2 基于GM（1,1）模型的气体浓度预测 | 第43-46页 |
| 4.2.1 灰色预测理论 | 第43页 |
| 4.2.2 灰色GM(1，1)预测模型的建立 | 第43-46页 |
| 4.3 优化灰色GM（1,1）预测模型 | 第46-52页 |
| 4.3.1 基于函数变换的数据预处理 | 第46-48页 |
| 4.3.2 粒子群算法优化GM（1,1）模型灰色背景值生成 | 第48-51页 |
| 4.3.3 基于verhust模型修正GM(1，1)残差的气体浓度预测 | 第51-52页 |
| 4.4 综合预测流程及实例验证 | 第52-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 变电器状态监测系统设计与实现 | 第55-64页 |
| 5.1 引言 | 第55页 |
| 5.2 变压器状态监测系统设计 | 第55-59页 |
| 5.2.1 变电设备监测系统架构设计 | 第55-56页 |
| 5.2.2 变压器状态监测系统基本功能设计 | 第56-57页 |
| 5.2.3 变压器监测主IED设计 | 第57-59页 |
| 5.3 变压器状态监测系统实现 | 第59-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 在学期间发表学术论文和参加科研 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
