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智能变压器在线监测及诊断技术的应用研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第10-15页
    1.1 研究背景第10-11页
        1.1.1 智能变压器基本含义第10页
        1.1.2 智能变压器的技术特征第10-11页
    1.2 智能变压器在线监测与故障诊断研究的目的和意义第11-12页
    1.3 变压器在线监测与故障诊断的国内外研究现状第12-14页
        1.3.1 变压器油中溶解气体的在线监测与诊断第12页
        1.3.2 变压器局部放电的在线监测与诊断第12-13页
        1.3.3 变压器绕组热点的在线监测技术第13-14页
    1.4 本论文的主要研究内容第14-15页
第2章 变压器常用在线监测及诊断技术第15-30页
    2.1 油中气体在线监测技术第15-20页
        2.1.1 电化学法气体在线监测第15-18页
        2.1.2 色谱法油中溶解气体在线监测第18-20页
        2.1.3 油中溶解气体在线监测与诊断的优缺点第20页
    2.2 变压器局部放电在线监测第20-25页
        2.2.1 脉冲电流法第21-22页
        2.2.2 超声法第22-23页
        2.2.3 超高频法第23-24页
        2.2.4 变压器局部放电的诊断技术第24-25页
        2.2.5 局部放电在线监测的优缺点第25页
    2.3 变压器绕组热点的在线监测第25-28页
        2.3.1 间接计算法第25-26页
        2.3.2 绕组光纤测温法第26-28页
        2.3.3 绕组热点测温的功能及应用第28页
    2.4 在线监测方法技术特点综合分析第28-29页
    2.5 本章小结第29-30页
第3章 基于 D-S 证据理论和 BP 神经网络的变压器故障诊断研究第30-40页
    3.1 D-S 证据理论第30-34页
        3.1.1 D-S 证据理论基本概念第30-32页
        3.1.2 证据理论的组合规则第32-33页
        3.1.3 D-S 证据理论信息融合推理过程第33-34页
        3.1.4 D-S 证据理论在信息融合的应用特点第34页
    3.2 BP 神经网络第34-36页
        3.2.1 BP 神经网络的结构第34-35页
        3.2.2 BP 神经网络的算法第35-36页
        3.2.3 BP 神经网络算法的实现第36页
    3.3 D-S 证据和 BP 神经网络结合的变压器故障诊断技术第36-38页
        3.3.1 基于 D-S 证据推理和 BP 神经网络的变压器故障诊断系统第36-37页
        3.3.2 基于 D-S 论据推理和 BP 神经网络的故障诊断多级决策模型第37-38页
    3.4 本章小结第38-40页
第4章 110KV 智能变压器在线监测与诊断系统设计第40-78页
    4.1 110KV 智能变压器系统组成第40-41页
    4.2 110KV 智能变压器综合性在线监测技术方案第41-48页
        4.2.1 工况信息的监测第41-42页
        4.2.2 局部放电在线监测第42-45页
        4.2.3 油中气体和微水在线监测第45-46页
        4.2.4 绕组热点温度在线监测第46-47页
        4.2.5 智能化单元第47-48页
    4.3 110KV 智能变压器综合分析诊断软件的开发应用第48-68页
        4.3.1 变压器综合故障分析诊断系统软件概述第48页
        4.3.2 变压器综合故障分析诊断系统软件诊断流程第48-49页
        4.3.3 绕组热点监测功能单元设计第49-52页
        4.3.4 油中溶解气体监测功能单元设计第52-56页
        4.3.5 局部放电监测功能单元第56-59页
        4.3.6 工况信息监测功能单元第59-62页
        4.3.7 故障数据库功能单元第62-65页
        4.3.8 综合诊断功能单元第65-68页
    4.4 110KV 智能变压器在线监测及故障诊断应用第68-77页
    4.5 本章小结第77-78页
第5章 结论和展望第78-79页
参考文献第79-82页
攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果第82-83页
致谢第83-84页
作者简介第84页

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