| 摘要 | 第11-13页 |
| Abstract | 第13-14页 |
| 1 绪论 | 第15-28页 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 | 第15-18页 |
| 1.2 国内外研究的现状 | 第18-25页 |
| 1.2.1 电力变压器状态评价的研究现状 | 第18-19页 |
| 1.2.2 电力变压器风险评估的研究现状 | 第19-21页 |
| 1.2.3 电力变压器检修决策的研究现状 | 第21页 |
| 1.2.4 电力变压器故障诊断的研究现状 | 第21-23页 |
| 1.2.5 电力变压器绝缘寿命分析的研究现状 | 第23-25页 |
| 1.3 本文研究的主要内容与目的 | 第25-26页 |
| 1.3.1 论文研究目的 | 第25页 |
| 1.3.2 论文主要研究内容 | 第25-26页 |
| 1.4 论文的组织架构 | 第26-28页 |
| 2 基于信息融合的变压器检修决策方法研究 | 第28-56页 |
| 2.1 引言 | 第28页 |
| 2.2 变压器状态评价方法研究 | 第28-40页 |
| 2.2.1 模糊综合评价 | 第29-30页 |
| 2.2.2 层次分析法 | 第30-32页 |
| 2.2.3 据理论方法 | 第32-35页 |
| 2.2.4 基于证据理论的变压器状态评价模型 | 第35-40页 |
| 2.3 变压器风险评估方法研究 | 第40-47页 |
| 2.3.1 风险评估模型框架设计 | 第40-41页 |
| 2.3.2 故障模式影响分析 | 第41-44页 |
| 2.3.3 故障模式危害度分析 | 第44-47页 |
| 2.4 变压器检修决策方法研究 | 第47-51页 |
| 2.4.1 检修决策的形成及影响因素 | 第47页 |
| 2.4.2 变压器检修决策算法模型 | 第47-51页 |
| 2.5 实例分析 | 第51-55页 |
| 2.5.1 变压器状态评价模型实例分析 | 第51-53页 |
| 2.5.2 变压器风险评估模型实例分析 | 第53-54页 |
| 2.5.3 变压器检修决策模型实例分析 | 第54-55页 |
| 2.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 3 基于改进BP神经网络的变压器故障诊断研究 | 第56-83页 |
| 3.1 引言 | 第56页 |
| 3.2 油中溶解气体分析 | 第56-66页 |
| 3.2.1 油中溶解气体产生的机理 | 第56-58页 |
| 3.2.2 变压器故障类型与油中溶解气体含量的关系 | 第58-61页 |
| 3.2.3 常见DGA算法 | 第61-64页 |
| 3.2.4 融合比值法 | 第64-66页 |
| 3.3 基于BP神经网络的变压器故障诊断模型 | 第66-70页 |
| 3.3.1 BP神经网络 | 第66-68页 |
| 3.3.2 基于BP神经网络的变压器故障诊断模型 | 第68-70页 |
| 3.4 基于改进BP神经网络的变压器故障诊断模型 | 第70-80页 |
| 3.4.1 模糊C-均值 | 第71-73页 |
| 3.4.2 化学反应优化算法 | 第73-75页 |
| 3.4.3 基于改进BP神经网络的变压器故障诊断模型 | 第75-80页 |
| 3.5 实例分析 | 第80-82页 |
| 3.6 本章小结 | 第82-83页 |
| 4 基于健康指数的变压器寿命分析体系研究 | 第83-101页 |
| 4.1 引言 | 第83页 |
| 4.2 变压器老化机理概述 | 第83-86页 |
| 4.3 变压器固体绝缘老化指标参数 | 第86-89页 |
| 4.3.1 绝缘聚合度 | 第86-87页 |
| 4.3.2 油中糠醛含量 | 第87-88页 |
| 4.3.3 油中微水质量分数 | 第88页 |
| 4.3.4 热点温度 | 第88-89页 |
| 4.3.5 CO与CO_2 | 第89页 |
| 4.4 基于健康指数的变压器寿命评估体系 | 第89-95页 |
| 4.4.1 寿命层次指标评估体系 | 第89-91页 |
| 4.4.2 寿命可靠性评估体系 | 第91-92页 |
| 4.4.3 基于熵权融合的寿命评估体系 | 第92-93页 |
| 4.4.4 寿命评估体系修正因子 | 第93-95页 |
| 4.5 基于改进灰色预测的变压器寿命预测模型 | 第95-98页 |
| 4.5.1 灰色预测方法 | 第95-97页 |
| 4.5.2 基于改进灰色预测的变压器寿命预测模型 | 第97-98页 |
| 4.6 实例分析 | 第98-100页 |
| 4.7 本章小结 | 第100-101页 |
| 5 变压器全维度智能决策支持系统 | 第101-124页 |
| 5.1 引言 | 第101-102页 |
| 5.2 变压器全维度智能决策支持体系 | 第102-110页 |
| 5.2.1 全维度体系核心 | 第102-104页 |
| 5.2.2 全维度体系框架 | 第104-105页 |
| 5.2.3 数据全维度 | 第105-107页 |
| 5.2.4 设备全维度 | 第107页 |
| 5.2.5 决策分析全维度 | 第107-110页 |
| 5.3 变压器全维度智能决策支持系统 | 第110-117页 |
| 5.3.1 系统设计目标 | 第110-112页 |
| 5.3.2 系统总体设计 | 第112-114页 |
| 5.3.3 系统物理拓扑 | 第114页 |
| 5.3.4 状态数据交换模型 | 第114-117页 |
| 5.4 系统应用实例 | 第117-122页 |
| 5.4.1 系统分析实例 | 第117-121页 |
| 5.4.2 系统应用效益 | 第121-122页 |
| 5.5 本章小结 | 第122-124页 |
| 6 总结与展望 | 第124-126页 |
| 6.1 主要研究成果 | 第124-125页 |
| 6.2 后续研究工作展望 | 第125-126页 |
| 参考文献 | 第126-135页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第135-136页 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 | 第136-137页 |
| 致谢 | 第137页 |