| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 课题的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3.1 国外变压器检测系统研究 | 第10-11页 |
| 1.3.2 国内变压器检测系统研究 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的主要工作和各章节安排 | 第12-14页 |
| 第2章 电力变压器常见故障及诊断方法分析 | 第14-25页 |
| 2.1 引言 | 第14-15页 |
| 2.2 变压器油中溶解气体分析方法 | 第15-18页 |
| 2.2.1 DGA反应故障的原理 | 第15页 |
| 2.2.2 DGA数据的提取 | 第15-16页 |
| 2.2.3 变压器内部故障类型与油中溶解气体含量的对应关系 | 第16-18页 |
| 2.3 基于油中溶解气体的传统变压器故障诊断法 | 第18-24页 |
| 2.3.1 根据注意值和增长率判断有无故障 | 第18-20页 |
| 2.3.2 特征气体法 | 第20页 |
| 2.3.3 根据比值法判断故障类型 | 第20-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 电力变压器油中气体在线分析技术研究 | 第25-34页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 电力变压器油中气体在线分析 | 第25-32页 |
| 3.2.1 常规油中气体分析存在的不足 | 第25-28页 |
| 3.2.2 变压器油中气体在线监测原理 | 第28页 |
| 3.2.3 变压器在线监测油气分离基本要求 | 第28页 |
| 3.2.4 几种常用油气分离技术 | 第28-29页 |
| 3.2.5 气体在线监测方法介绍 | 第29-31页 |
| 3.2.6 变压器油中气体在线监测优势 | 第31-32页 |
| 3.3 人工智能技术在变压器故障监测中的应用研究 | 第32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第4章 一种变压器油色谱在线监测分布式控制系统 | 第34-43页 |
| 4.1 引言 | 第34页 |
| 4.2 基于分布式传感器技术的变压器油色谱在线监测技术 | 第34-42页 |
| 4.2.1 一种基于油气监测的复合分布式传感器 | 第34-36页 |
| 4.2.2 变电站实际运行数据分析 | 第36-39页 |
| 4.2.3 基于DGA的北京某变电站主变压器故障原因分析 | 第39-42页 |
| 4.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 结论与展望 | 第43-45页 |
| 5.1 总结 | 第43页 |
| 5.2 展望 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 作者简介 | 第50页 |
