| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 变压器健康状态评价概述 | 第16-18页 |
| 1.2.1 变压器状态评估概述 | 第16-17页 |
| 1.2.2 变压器故障率建模概述 | 第17-18页 |
| 1.2.3 大数据技术在变压器健康状态评价中的应用概述 | 第18页 |
| 1.3 变压器风险评估与增容研究 | 第18-20页 |
| 1.3.1 变压器运行风险评估概述 | 第18-19页 |
| 1.3.2 油浸式变压器增容决策概述 | 第19-20页 |
| 1.4 变压器动态增容软件应用概述 | 第20-21页 |
| 1.5 本文主要解决的问题与章节安排 | 第21-23页 |
| 第2章 基于历史信息挖掘的变压器健康状态评价 | 第23-33页 |
| 2.1 引言 | 第23-24页 |
| 2.2 设备历史数据的信息挖掘 | 第24-27页 |
| 2.2.1 关联规则对指标的量化 | 第24-26页 |
| 2.2.2 PCA定权方法 | 第26-27页 |
| 2.3 设备健康状态评价流程 | 第27-29页 |
| 2.3.1 Canopy算法 | 第27-28页 |
| 2.3.2 变压器健康状态评价流程 | 第28-29页 |
| 2.4 算例分析 | 第29-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 计及综合风险的油浸式变压器短期增容决策方法 | 第33-46页 |
| 3.1 引言 | 第33-34页 |
| 3.2 变压器增容风险 | 第34-37页 |
| 3.2.1 变压器运行工况的采样方法 | 第34页 |
| 3.2.2 增容风险指标 | 第34-37页 |
| 3.3 计及风险的变压器短期增容决策 | 第37-39页 |
| 3.3.1 经济风险校验方法 | 第37-38页 |
| 3.3.2 决策流程 | 第38-39页 |
| 3.4 算例分析 | 第39-45页 |
| 3.4.1 短期增容方案的制定 | 第40-43页 |
| 3.4.2 变压器服役时间的影响 | 第43-44页 |
| 3.4.3 计划增容时间的影响 | 第44页 |
| 3.4.4 与现行规程的比较 | 第44-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于设备评估的电网多维风险调度系统开发与应用 | 第46-66页 |
| 4.1 引言 | 第46-47页 |
| 4.2 系统主要功能介绍 | 第47-48页 |
| 4.2.1 地区电网风险影响因子辨识量化 | 第47页 |
| 4.2.2 面向调度运行决策的地区电网设备可载性分析 | 第47-48页 |
| 4.2.3 地区电网风险调度方法与应急指挥策略研究 | 第48页 |
| 4.3 系统开发与搭建 | 第48-52页 |
| 4.3.1 系统硬件平台 | 第48-49页 |
| 4.3.2 系统软件架构 | 第49-50页 |
| 4.3.3 系统开发工具 | 第50-52页 |
| 4.4 系统功能实现 | 第52-65页 |
| 4.4.1 系统首页 | 第52-53页 |
| 4.4.2 厂站风险浏览界面 | 第53-54页 |
| 4.4.3 信息采集界面 | 第54页 |
| 4.4.4 负载状况及预警界面 | 第54-55页 |
| 4.4.5 设备状态界面 | 第55页 |
| 4.4.6 天气情况输入界面 | 第55-56页 |
| 4.4.7 变压器可载性分析界面 | 第56-59页 |
| 4.4.8 基准风险与管控界面 | 第59-60页 |
| 4.4.9 实时风险与调度界面 | 第60-63页 |
| 4.4.10 变电站全停应急预案界面 | 第63-64页 |
| 4.4.11 县城全停应急预案界面 | 第64页 |
| 4.4.12 重载变电站应对方案界面 | 第64-65页 |
| 4.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 结论与展望 | 第66-68页 |
| 5.1 工作总结 | 第66-67页 |
| 5.2 工作展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 附录 | 第73-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表或录用的论文及科研成果 | 第75-76页 |
