摘要 | 第1-4页 |
Abstract | 第4-8页 |
第一章 绪论 | 第8-14页 |
1.1 前言 | 第8-9页 |
1.2 电力变压器的状态监测与故障诊断技术 | 第9-10页 |
1.3 电力变压器状态维修技术 | 第10-12页 |
1.3.1 维修体制的发展历程 | 第10-11页 |
1.3.2 国内状态维修的发展状况 | 第11-12页 |
1.4 本文主要工作 | 第12-14页 |
第二章 电力变压器故障诊断方法 | 第14-26页 |
2.1 油浸式电力变压器结构特点 | 第14-15页 |
2.2 电力变压器内部故障类型 | 第15-17页 |
2.3 电力变压器油中溶解气体分析法 | 第17-22页 |
2.3.1 特征气体色谱的分析和判断 | 第17-19页 |
2.3.2 判断变压器故障性质和类型的方法 | 第19-22页 |
2.4 在线监测技术 | 第22-25页 |
2.4.1 油中气体含量的在线监测 | 第22-23页 |
2.4.2 局部放电的在线监测 | 第23-24页 |
2.4.3 绕组故障的在线监测 | 第24-25页 |
2.5 电力变压器状态监测与故障诊断和状态维修之间的关系 | 第25-26页 |
第三章 应用概率神经网络诊断电力变压器故障 | 第26-36页 |
3.1 引言 | 第26-27页 |
3.2 概率神经网络 | 第27-30页 |
3.2.1 概率神经网络结构 | 第27-28页 |
3.2.2 Bayes分类规则 | 第28-29页 |
3.2.3 Parzen窗核函数概率估计 | 第29-30页 |
3.3 遗传算法优化概率神经网络的平滑系数 | 第30-31页 |
3.4 基于概率神经网络的电力变压器故障诊断法 | 第31-35页 |
3.5 本章小结 | 第35-36页 |
第四章 电力变压器状态维修综合决策方法 | 第36-51页 |
4.1 前言 | 第36页 |
4.2 灰色局势决策理论 | 第36-44页 |
4.2.1 灰色局势决策效果测度理论 | 第37-42页 |
4.2.2 灰色局势决策法的改进 | 第42-44页 |
4.3 可拓优度评价法 | 第44-47页 |
4.3.1 可拓优度评价法的基本原理和基本概念 | 第44-45页 |
4.3.2 可拓优度评价法的具体步骤 | 第45-47页 |
4.4 TOPSIS法 | 第47-48页 |
4.4.1 TOPSIS法原理 | 第47页 |
4.4.2 TOPSIS法具体步骤 | 第47-48页 |
4.5 电力变压器状态维修综合决策方法 | 第48-50页 |
4.6 本章小结 | 第50-51页 |
第五章 电力变压器状态维修综合决策方法的应用 | 第51-70页 |
5.1 引言 | 第51页 |
5.2 电力变压器状态维修评价指标和维修方案的确定 | 第51-54页 |
5.2.1 电力变压器状态维修评价指标体系框架 | 第51-52页 |
5.2.2 电力变压器状态维修评价指标的处理 | 第52-54页 |
5.2.3 电力变压器维修方案的确定 | 第54页 |
5.3 电力变压器状态维修评价体系中评价指标权值的确定 | 第54-59页 |
5.3.1 层次分析法原理及权值确定步骤(包含一致性检验) | 第55-56页 |
5.3.2 层次分析法确定评价指标的权值 | 第56-59页 |
5.4 三种决策方法在电力变压器状态维修决策中的应用 | 第59-67页 |
5.4.1 改进灰色局势决策法在电力变压器状态维修决策中的应用 | 第59-62页 |
5.4.2 可拓优度评价法在电力变压器状态维修决策中的应用 | 第62-65页 |
5.4.3 TOPSIS法在电力变压器状态维修方案决策中的应用 | 第65-67页 |
5.5 综合决策方法在电力变压器状态维修决策中的应用 | 第67-69页 |
5.6 本章小结 | 第69-70页 |
第六章 电力变压器在线诊断与维修决策系统 | 第70-77页 |
6.1 系统概述 | 第70页 |
6.2 系统软件实现 | 第70-75页 |
6.2.1 开发工具的选择 | 第70-71页 |
6.2.2 系统软件的整体结构 | 第71-75页 |
6.3 本章小结 | 第75-77页 |
第七章 总结与展望 | 第77-79页 |
7.1 工作总结 | 第77-78页 |
7.2 展望 | 第78-79页 |
参考文献 | 第79-82页 |
作者在攻读硕士研究生期间完成论文情况 | 第82-83页 |
致谢 | 第83页 |