电力设备载流故障预警与预测的若干关键技术研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 图目录 | 第9-11页 |
| 表目录 | 第11-12页 |
| 目录 | 第12-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-25页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 电力设备故障诊断系统的现状与发展 | 第16-20页 |
| 1.2.1 状态监控 | 第17-18页 |
| 1.2.2 故障诊断 | 第18-20页 |
| 1.2.3 故障诊断系统的发展趋势 | 第20页 |
| 1.3 电力设备载流故障诊断技术概述 | 第20-22页 |
| 1.4 研究内容及组织结构 | 第22-25页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第22-23页 |
| 1.4.2 关键技术 | 第23页 |
| 1.4.3 组织结构 | 第23-25页 |
| 第2章 基于PCA的载流故障早期预警 | 第25-47页 |
| 2.1 引言 | 第25页 |
| 2.2 TMS1000无线温度监测系统 | 第25-27页 |
| 2.3 故障表现形态及数据预处理 | 第27-29页 |
| 2.3.1 载流故障表现形态 | 第27-28页 |
| 2.3.2 原始数据预处理 | 第28-29页 |
| 2.4 基于PCA的高压触点温度分析 | 第29-39页 |
| 2.4.1 主成分分析(PCA)概述 | 第29-31页 |
| 2.4.2 PCA的计算步骤 | 第31-32页 |
| 2.4.3 基于PCA的温度数据分析 | 第32-35页 |
| 2.4.4 PCA参数确定 | 第35-37页 |
| 2.4.5 温度集合的小波去噪 | 第37-38页 |
| 2.4.6 触点温度变化方向识别 | 第38-39页 |
| 2.5 基于K-means聚类算法的故障定位 | 第39-43页 |
| 2.5.1 K-means聚类算法 | 第40-41页 |
| 2.5.2 载流故障触点定位 | 第41-43页 |
| 2.6 电力设备载流故障在线预警 | 第43-45页 |
| 2.7 本章小结 | 第45-47页 |
| 第3章 基于传热学的载流故障温度模型 | 第47-67页 |
| 3.1 引言 | 第47页 |
| 3.2 传热学原理 | 第47-52页 |
| 3.2.1 傅里叶定律 | 第48-49页 |
| 3.2.2 热力学第一定律及导热方程 | 第49-52页 |
| 3.3 电力设备触点的温度模型 | 第52-57页 |
| 3.3.1 集总热容系统 | 第52-53页 |
| 3.3.2 电力设备触点的导热方程 | 第53-54页 |
| 3.3.3 电力设备载流故障温度建模 | 第54-57页 |
| 3.4 温度模型参数估计 | 第57-61页 |
| 3.4.1 最小二乘估计 | 第57页 |
| 3.4.2 温度模型的参数估计 | 第57-61页 |
| 3.5 温度模型的应用 | 第61-66页 |
| 3.5.1 模型评价标准 | 第61页 |
| 3.5.2 温度序列拟合 | 第61-62页 |
| 3.5.3 温度序列插值 | 第62-64页 |
| 3.5.4 温度序列预测 | 第64-66页 |
| 3.6 本章小结 | 第66-67页 |
| 第4章 基于粒子滤波的模型优化与故障趋势预测 | 第67-87页 |
| 4.1 引言 | 第67-68页 |
| 4.2 粒子滤波基本原理 | 第68-73页 |
| 4.2.1 贝叶斯滤波 | 第68-69页 |
| 4.2.2 蒙特卡罗方法 | 第69-70页 |
| 4.2.3 重要性采样 | 第70-71页 |
| 4.2.4 粒子滤波 | 第71-73页 |
| 4.3 基于粒子滤波算法的载流故障预测 | 第73-76页 |
| 4.3.1 基于粒子滤波的参数估计方法 | 第73-74页 |
| 4.3.2 温度模型的参数估计 | 第74-75页 |
| 4.3.3 基于粒子滤波的故障触点温度预测 | 第75-76页 |
| 4.4 温度模型预测实验与结果分析 | 第76-85页 |
| 4.5 本章小结 | 第85-87页 |
| 第5章 电力设备载流故障预警与预测算法的应用 | 第87-105页 |
| 5.1 引言 | 第87页 |
| 5.2 110kV变电站概述 | 第87-89页 |
| 5.3 电力设备载流故障在线诊断 | 第89-91页 |
| 5.4 早期预警与趋势预测算法的应用 | 第91-101页 |
| 5.4.1 温度采集与分类 | 第91-92页 |
| 5.4.2 载流故障早期预警 | 第92-95页 |
| 5.4.3 载流故障趋势预测 | 第95-101页 |
| 5.5 应用结果分析与评价 | 第101-104页 |
| 5.6 本章小结 | 第104-105页 |
| 第6章 总结与展望 | 第105-107页 |
| 6.1 工作总结 | 第105-106页 |
| 6.2 研究展望 | 第106-107页 |
| 参考文献 | 第107-117页 |
| 攻读博士学位期间主要研究成果 | 第117-119页 |
| 致谢 | 第119页 |
