基于关联分析和云模型的变压器状态评估方法研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 本课题的主要研究内容 | 第14页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 变压器状态评估相关理论及技术 | 第16-23页 |
| 2.1 电力变压器状态信息分析 | 第16-19页 |
| 2.1.1 油中溶解气体分析 | 第16页 |
| 2.1.2 油化试验信息分析 | 第16-18页 |
| 2.1.3 电气试验信息分析 | 第18-19页 |
| 2.2 变压器状态评估流程 | 第19-22页 |
| 2.2.1 变压器指标建立方法 | 第19页 |
| 2.2.2 变压器指标权重确定方法 | 第19-21页 |
| 2.2.3 变压器状态评估方法 | 第21-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于关联分析的指标确定方法 | 第23-30页 |
| 3.1 变压器状态评估指标确定原则 | 第23-24页 |
| 3.2 基于关联分析的评估指标的确定 | 第24-29页 |
| 3.2.1 Apriori算法相关理论 | 第24-26页 |
| 3.2.2 变压器状态量的离散化 | 第26-27页 |
| 3.2.3 变压器状态量与故障类型置信度的计算 | 第27-28页 |
| 3.2.4 变压器状态评估指标的确定 | 第28-29页 |
| 3.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于区间表示的权重确定方法 | 第30-39页 |
| 4.1 区间数据在变压器故障诊断中的应用 | 第30-35页 |
| 4.1.1 区间数据处理 | 第31页 |
| 4.1.2 基于粗糙集的变压器属性约简 | 第31-33页 |
| 4.1.3 神经网络的训练 | 第33页 |
| 4.1.4 实验结果分析与比较 | 第33-35页 |
| 4.2 变压器指标值归一化处理 | 第35-36页 |
| 4.3 基于区间表示的权重定义与计算 | 第36-38页 |
| 4.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第5章 基于改进云模型的状态评估方法 | 第39-47页 |
| 5.1 基于云模型的状态评估相关理论 | 第39-40页 |
| 5.1.1 正态云模型相关理论和数字特征 | 第39-40页 |
| 5.1.2 云发生器 | 第40页 |
| 5.2 基于改进正态云模型的变压器状态评估方法 | 第40-43页 |
| 5.2.1 变压器指标数据正态化处理 | 第40-42页 |
| 5.2.2 正态云模型关联度的计算 | 第42页 |
| 5.2.3 评判矩阵的计算 | 第42-43页 |
| 5.3 实例分析 | 第43-45页 |
| 5.3.1 变压器状态等级划分 | 第44页 |
| 5.3.2 指标权重的计算 | 第44-45页 |
| 5.3.3 评判矩阵的确定 | 第45页 |
| 5.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 结论 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
