电力系统机组的监测参量关联网络推断及特征分析
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究 | 第10-12页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第12-13页 |
| 第二章 关联网络推断和相关分析理论基础 | 第13-29页 |
| 2.1 关联网络重构 | 第13-14页 |
| 2.2 监测变量的二元关系分析 | 第14-18页 |
| 2.2.1 相关系数 | 第14-16页 |
| 2.2.2 偏相关系数 | 第16页 |
| 2.2.3 偏最小二乘法 | 第16-17页 |
| 2.2.4 神经网络方法 | 第17-18页 |
| 2.2.5 小波分析(Wavelet) | 第18页 |
| 2.2.6 转移熵分析 | 第18页 |
| 2.3 马尔可夫链 | 第18-20页 |
| 2.3.1 马尔可夫链概念 | 第18-19页 |
| 2.3.2 离散状态空间中的马尔可夫链模型 | 第19-20页 |
| 2.4 互信息 | 第20-25页 |
| 2.4.1 互信息理论 | 第20-22页 |
| 2.4.2 互信息估计算法 | 第22-24页 |
| 2.4.3 DPI算法 | 第24-25页 |
| 2.5 网络的拓扑分析 | 第25-29页 |
| 2.5.1 节点度及度分布 | 第25-26页 |
| 2.5.2 平均路径长度 | 第26页 |
| 2.5.3 聚类系数 | 第26-27页 |
| 2.5.4 节点介数中心性 | 第27-29页 |
| 第三章 数据分析及论证 | 第29-37页 |
| 3.1 数据源 | 第29-30页 |
| 3.2 数据预处理 | 第30-31页 |
| 3.3 数据探索性分析 | 第31-36页 |
| 3.3.1 各监测参量时间序列分析 | 第31-34页 |
| 3.3.2 各监测参量对比分析 | 第34-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 机组关联网络推断 | 第37-47页 |
| 4.1 基于相关性的机组关联网络推断 | 第37-41页 |
| 4.1.1 机组变量关系可视化 | 第37-38页 |
| 4.1.2 基于相关系数的关联网络的建模步骤 | 第38-39页 |
| 4.1.3 基于相关系数的关联网络的软件实现 | 第39-41页 |
| 4.2 基于互信息的机组关联网络推断 | 第41-44页 |
| 4.2.1 互信息计算法 | 第41-42页 |
| 4.2.2 互信息阈值确定 | 第42页 |
| 4.2.3 基于互信息的关联网络的软件实现 | 第42-44页 |
| 4.3 关联网络推断的合理性分析 | 第44-46页 |
| 4.3.1 网络紧密度 | 第44-46页 |
| 4.3.2 网络的平均度 | 第46页 |
| 4.3.3 网络的平均路径 | 第46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 关联网络的拓扑性分析 | 第47-61页 |
| 5.1 重要节点分析 | 第47-49页 |
| 5.2 子群分割 | 第49-51页 |
| 5.3 机组关联网络的鲁棒性分析 | 第51-52页 |
| 5.4 电力关联网络重要节点分析和预测 | 第52-60页 |
| 5.4.1 再热气压力左节点 | 第53-57页 |
| 5.4.2 凝器真空A节点 | 第57-60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 论文总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 本文主要工作及总结 | 第61页 |
| 6.2 下一步工作展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
