摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-9页 |
第一章 绪论 | 第9-12页 |
·课题的研究目的和意义 | 第9页 |
·风险评估方法的研究现状 | 第9-10页 |
·论文的主要研究工作 | 第10-12页 |
第二章 风险评估理论基础 | 第12-29页 |
·风险与风险评估概念 | 第12-15页 |
·层次分析法 | 第15-17页 |
·层次分析法概述 | 第15页 |
·层次分析法步骤 | 第15-17页 |
·模糊层次分析法概述 | 第17-22页 |
·模糊层次分析法的基本概念与定义 | 第18-20页 |
·建立递阶层次结构模型 | 第20页 |
·构造三角模糊数判断矩阵 | 第20-21页 |
·单层次要素模糊权重计算 | 第21页 |
·去模糊化处理 | 第21页 |
·层次总排序 | 第21-22页 |
·FAHP 应用举例 | 第22-24页 |
·人工神经网络技术概述 | 第24-29页 |
·人工神经网络简介及其特征 | 第24-25页 |
·BP 神经网络结构分析 | 第25-27页 |
·径向基函数神经网络理论 | 第27-28页 |
·基于径向基函数神经网络的综合评价模型初探 | 第28-29页 |
第三章 大型变压器风险评估及关键问题研究 | 第29-35页 |
·大型变压器风险评估过程 | 第29页 |
·大型变压器风险评估过程中需要解决的关键问题 | 第29-30页 |
·资产评估 | 第30-31页 |
·资产损失程度评估 | 第31-33页 |
·平均故障率评估与计算 | 第33页 |
·变压器风险确定 | 第33-34页 |
·变压器风险处理原则 | 第34-35页 |
第四章 基于 FAHP-ANN 变压器故障的风险评估方法 | 第35-50页 |
·变压器故障及故障特点分析 | 第35-37页 |
·变压器故障分析 | 第35-36页 |
·变压器故障特点 | 第36-37页 |
·基于 FAHP 方法与 ANN 结合的构建思路 | 第37-38页 |
·基于 FAHP-ANN 变压器故障的风险评估方法实现 | 第38-49页 |
·风险指标的确定 | 第38-39页 |
·输入量的模糊预处理 | 第39页 |
·变压器风险评估中 BP 网络的建立 | 第39页 |
·学习样本的建立 | 第39-41页 |
·隐含层神经元数目的确定 | 第41页 |
·BP 神经网络评估模型的训练和仿真 | 第41-45页 |
·基于 RBF 网络的综合评价模型的建立 | 第45-49页 |
·小结 | 第49-50页 |
第五章 大型变压器风险评估案例 | 第50-57页 |
·某 110k v 变压器故障经过及实验情况 | 第50页 |
·大型变压器风险评估实施 | 第50-57页 |
·变压器资产评估 | 第50页 |
·变压器资产损失程度评估 | 第50-51页 |
·利用 FAHP-ANN 网络进行变压器故障概率的评估 | 第51-56页 |
·变压器风险值计算与风险等级确定 | 第56-57页 |
第六章 结论与展望 | 第57-59页 |
·主要结论 | 第57页 |
·后续研究工作的展望 | 第57-59页 |
参考文献 | 第59-63页 |
致谢 | 第63-64页 |
附录 A(攻读学位期间发表论文目录) | 第64页 |