| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-24页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第10-12页 |
| ·电力变压器绝缘故障诊断及热模型研究现状 | 第12-22页 |
| ·电力变压器绝缘故障诊断技术研究现状 | 第12-20页 |
| ·电力变压器热模型研究现状 | 第20-22页 |
| ·论文的主要研究工作 | 第22-24页 |
| 2 基于小波神经网络的电力变压器故障诊断研究 | 第24-48页 |
| ·改进BP 神经网络的建立 | 第24-27页 |
| ·BP 神经网络及其学习流程 | 第24-26页 |
| ·BP 神经网络算法存在的缺点及其改进 | 第26-27页 |
| ·基于改进BP 神经网络的电力变压器故障诊断 | 第27-31页 |
| ·学习样本的收集 | 第27页 |
| ·输入、输出模式的确定 | 第27-28页 |
| ·训练、验证样本选取及参数设定 | 第28-29页 |
| ·变压器故障诊断、识别分析 | 第29-31页 |
| ·BP 神经网络的缺陷及小波神经网络 | 第31-36页 |
| ·引入小波神经网络的可行性 | 第31-32页 |
| ·小波变换及小波神经网络 | 第32-34页 |
| ·小波神经网络的分类及其特质 | 第34-36页 |
| ·小波神经网络重分类及其数学基础 | 第36-42页 |
| ·小波神经网络重分类 | 第36-37页 |
| ·两类小波神经网络结构与数学基础 | 第37-41页 |
| ·两类小波神经网络结构确定、改进算法及参数初始化 | 第41-42页 |
| ·基于小波神经网络的电力变压器故障诊断 | 第42-47页 |
| ·网络输入、输出向量的选择 | 第42-43页 |
| ·电力变压器故障诊断分析 | 第43-46页 |
| ·电力变压器故障模式识别 | 第46-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 3 基于遗传算法进化小波神经网络的电力变压器故障诊断研究 | 第48-67页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·遗传算法及其性能分析 | 第48-55页 |
| ·遗传算法的基本流程 | 第48-49页 |
| ·遗传算法的实现方式 | 第49-51页 |
| ·遗传算法的搜索机理 | 第51-53页 |
| ·遗传算法的收敛性 | 第53-55页 |
| ·遗传算法的不足及其与小波神经网络的结合 | 第55-56页 |
| ·遗传算法的不足 | 第55页 |
| ·遗传算法与小波神经网络的结合 | 第55-56页 |
| ·遗传算法进化小波神经网络应用于电力变压器故障诊断 | 第56-65页 |
| ·遗传算法进化小波神经网络算法设计 | 第56-59页 |
| ·基于遗传算法进化小波神经网络的电力变压器故障诊断 | 第59-61页 |
| ·实例分析及比较研究 | 第61-65页 |
| ·三种故障诊断方法的比较分析 | 第65-66页 |
| ·小结 | 第66-67页 |
| 4 电力变压器热状态参量预测 I –顶层油温预测 | 第67-85页 |
| ·引言 | 第67页 |
| ·电力变压器内部发热过程及温度分布 | 第67-70页 |
| ·电力变压器内部发热过程与温升 | 第67-68页 |
| ·电力变压器内部温度分布 | 第68-70页 |
| ·电力变压器热模型理论 | 第70-74页 |
| ·电力变压器顶层油温预测热模型研究 | 第74-84页 |
| ·热电模拟理论基础 | 第74-75页 |
| ·基于热电模拟理论的变压器顶层油温预测模型 | 第75-76页 |
| ·油粘度和非线性热阻 | 第76-78页 |
| ·电力变压器顶层油温预测热模型 | 第78页 |
| ·参数计算 | 第78-79页 |
| ·模型应用及结果分析 | 第79-84页 |
| ·小结 | 第84-85页 |
| 5 电力变压器热状态参量预测 II –绕组热点温度预测 | 第85-95页 |
| ·电力变压器铁芯和绕组发热机理分析 | 第85-86页 |
| ·电力变压器温升限值和最热点温度 | 第86-87页 |
| ·传统电力变压器绕组热点温度预测及其改进 | 第87-90页 |
| ·传统电力变压器绕组热点温度预测 | 第87-88页 |
| ·传统电力变压器绕组热点温度预测的改进 | 第88-90页 |
| ·电力变压器绕组热点温度预测模型 | 第90-92页 |
| ·绕组热点温度预测模型 | 第90页 |
| ·模型应用及结果分析 | 第90-92页 |
| ·结合故障诊断方法与热状态参量预测模型的实例分析 | 第92-94页 |
| ·小结 | 第94-95页 |
| 6 结论与展望 | 第95-97页 |
| ·主要结论 | 第95-96页 |
| ·后续工作的展望 | 第96-97页 |
| 致谢 | 第97-98页 |
| 参考文献 | 第98-106页 |
| 附录 | 第106-107页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第106-107页 |
| B. 作者在攻读学位期间参加的科研项目 | 第107页 |
