目录 | 第1-8页 |
摘要 | 第8-9页 |
Abstract | 第9-11页 |
附图索引 | 第11-12页 |
附表索引 | 第12-14页 |
第1章 绪论 | 第14-20页 |
·电力变压器智能化的目的及意义 | 第14-15页 |
·电力变压器故障预测的目的及意义 | 第15页 |
·电力变压器智能化配置研究现状 | 第15-16页 |
·电力变压器故障预测研究现状 | 第16-18页 |
·模糊论和神经网络的故障预测 | 第16-17页 |
·灰色理论的故障预测 | 第17页 |
·其他预测技术 | 第17-18页 |
·本文的主要工作及章节安排 | 第18-20页 |
·变压器智能化配置 | 第18页 |
·变压器故障预测 | 第18-19页 |
·本文章节安排 | 第19-20页 |
第2章 电力变压器故障与在线监测 | 第20-32页 |
·变压器事故和故障 | 第20-24页 |
·概述 | 第20-21页 |
·过热故障 | 第21页 |
·绝缘故障 | 第21-22页 |
·短路故障 | 第22-23页 |
·组件故障 | 第23-24页 |
·变压器油中气体与故障的关系分析 | 第24-26页 |
·变压器油中溶解气体成分 | 第24页 |
·变压器油中溶解气体和内部绝缘故障关系 | 第24页 |
·故障类型的判断 | 第24-26页 |
·智能变压器在线监测系统 | 第26-31页 |
·概述 | 第26页 |
·MS3000 智能变压器在线监测系统 | 第26-28页 |
·MDD3000 智能变压器在线监测系统 | 第28-31页 |
·本章小结 | 第31-32页 |
第3章 电力变压器智能化配置研究 | 第32-52页 |
·引言 | 第32-34页 |
·可靠性工程原理 | 第34-36页 |
·可靠度 | 第34页 |
·平均寿命 | 第34-35页 |
·维修度 | 第35页 |
·修复率 | 第35页 |
·平均修复时间 | 第35页 |
·有效度 | 第35-36页 |
·基于马尔科夫模型的变压器智能化配置 | 第36-42页 |
·基本理论 | 第36-37页 |
·变压器的马尔科夫模型 | 第37-38页 |
·变压器智能化配置 | 第38-39页 |
·智能化实例 | 第39-42页 |
·基于层次分析法的变压器智能化配置 | 第42-51页 |
·层次分析法 | 第42页 |
·粗糙集理论 | 第42-44页 |
·变压器智能化配置的层次模型 | 第44-45页 |
·变压器智能化配置中粗糙集理论的应用 | 第45-46页 |
·智能化实例 | 第46-51页 |
·本章小结 | 第51-52页 |
第4章 基于灰色理论模型的变压器的故障预测 | 第52-63页 |
·灰色系统理论的特点 | 第52页 |
·灰色系统理论的预测建模机理 | 第52-53页 |
·灰色系统理论的预测模型 | 第53-57页 |
·GM(1,1)的预测模型 | 第53-54页 |
·灰色 Verhulst 预测模型 | 第54-55页 |
·GM(1,1)非等间隔灰色预测模型 | 第55-56页 |
·GM(1,m)灰色多变量预测模型 | 第56-57页 |
·预测模型的精度检验 | 第57页 |
·改进的 GM(1,m)预测模型 | 第57-60页 |
·数据生成 | 第57-58页 |
·GM(1,m)模型多变量灰关联度分析 | 第58页 |
·GM(1,m)预测模型背景值的优化 | 第58-59页 |
·优化后的背景值建模 | 第59-60页 |
·改进 GM(1,m)模型故障预测实例 | 第60-62页 |
·故障预测 | 第60-62页 |
·精度检验 | 第62页 |
·本章小结 | 第62-63页 |
第5章 基于模糊故障诊断和 GM(1,m)模型的变压器故障预测 | 第63-73页 |
·以 DGA 为特征量的模糊诊断模型和方法 | 第63-69页 |
·模糊综合评判的原理 | 第63-65页 |
·比值编码的隶属函数及权向量 | 第65-67页 |
·比值编码与故障间的模糊关系矩阵 | 第67-68页 |
·模糊合成算子 | 第68-69页 |
·基于模糊诊断推理的变压器故障诊断 | 第69-71页 |
·基于 GM(1,m)模型及模糊故障诊断的变压器故障预测 | 第71页 |
·预测实例 | 第71页 |
·本章小结 | 第71-73页 |
结论与展望 | 第73-74页 |
参考文献 | 第74-78页 |
致谢 | 第78-79页 |
附录 A 攻读学位期间参与项目和发表的学术论文 | 第79-80页 |
附录 B 75 组变压器油中溶解气体色谱数据 | 第80-82页 |