| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 变压器状态评估的研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 综合评估指标体系研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 综合评估算法研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 变压器在线监测实时数据异常检测的研究现状 | 第17-19页 |
| 1.4 本文主要工作 | 第19-20页 |
| 1.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第二章 基于全景信息模型的变压器状态评估指标体系 | 第21-33页 |
| 2.1 变电设备状态评估的全景信息模型架构 | 第21-22页 |
| 2.2 变电设备状态评估基础参量体系的建立 | 第22-24页 |
| 2.3 变压器状态评估基础参量指标分析 | 第24-32页 |
| 2.3.1 状态性能数据 | 第24-27页 |
| 2.3.2 运行巡检信息 | 第27-30页 |
| 2.3.3 技术性能参数 | 第30-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于因子分析法的变压器关键参量提取方法研究 | 第33-45页 |
| 3.1 因子分析法 | 第33-35页 |
| 3.1.1 原理概述 | 第33-34页 |
| 3.1.2 因子分析法的数学模型 | 第34-35页 |
| 3.2 基于因子分析法提取关键参量体系 | 第35-36页 |
| 3.3 变电设备关键参量体系的建立 | 第36-44页 |
| 3.3.1 关键状态参量判据矩阵的建立 | 第36-38页 |
| 3.3.2 分部件建立关键状态参量体系 | 第38-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于多层次状态信息融合的变压器综合状态评估 | 第45-63页 |
| 4.1 D-S多证据融合理论 | 第45-47页 |
| 4.1.1 证据理论定义 | 第45-46页 |
| 4.1.2 合成规则 | 第46-47页 |
| 4.2 变压器状态评估信息权重确定 | 第47-50页 |
| 4.2.1 层次分析法（AHP） | 第47-48页 |
| 4.2.2 变压器状态评估指标权重确定 | 第48-50页 |
| 4.3 基于多层次状态信息融合的综合状态评估模型 | 第50-56页 |
| 4.3.1 模糊综合评判理论 | 第50-53页 |
| 4.3.2 多层次综合评判模型 | 第53-56页 |
| 4.4 实例分析 | 第56-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 基于多元时间序列和关联分析的变电设备在线监测数据流异常检测 | 第63-83页 |
| 5.1 异常数据定义 | 第63-64页 |
| 5.2 异常数据挖掘算法概述 | 第64-65页 |
| 5.3 基于k-means聚类算法的异常检测算法分析 | 第65-68页 |
| 5.4 基于时间序列的异常数据流检测及异常模式识别 | 第68-74页 |
| 5.4.1 数据流概述 | 第68-69页 |
| 5.4.2 时间序列型数据流处理模型 | 第69-71页 |
| 5.4.3 建立异常检测及异常模式识别模型 | 第71-74页 |
| 5.5 异常值分析模型在变电设备在线监测数据中的应用 | 第74-77页 |
| 5.5.1 变电设备在线监测数据异常值定义 | 第74-76页 |
| 5.5.2 在线监测数据流异常值的快速挖掘和预警模型 | 第76-77页 |
| 5.6 实例分析 | 第77-82页 |
| 5.6.1 基于实验模型的算例结果 | 第77-80页 |
| 5.6.2 基于实验模型的结果分析 | 第80-82页 |
| 5.7 本章小结 | 第82-83页 |
| 第六章 变压器状态评估及在线监测系统软件的开发设计 | 第83-90页 |
| 6.1 系统平台架构 | 第83-84页 |
| 6.2 系统主要功能模块介绍 | 第84-89页 |
| 6.3 本章小结 | 第89-90页 |
| 第七章 总结与展望 | 第90-92页 |
| 7.1 总结 | 第90-91页 |
| 7.2 后续研究工作 | 第91-92页 |
| 参考文献 | 第92-96页 |
| 致谢 | 第96-97页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第97页 |
