基于大数据技术的卢龙县配电网可靠性分析
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 供电可靠性发展历程分析 | 第12-14页 |
| 1.2.2 供电可靠性预测评估的研究现状 | 第14页 |
| 1.2.3 大数据在电网中的应用现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第15-16页 |
| 第2章 配电网可靠性分析的基础理论 | 第16-24页 |
| 2.1 可靠性定义 | 第16-19页 |
| 2.1.1 用户供电可靠性 | 第16-18页 |
| 2.1.2 输变电设施可靠性 | 第18-19页 |
| 2.2 传统的可靠性分析方法 | 第19页 |
| 2.3 基于大数据技术的可靠性分析 | 第19-22页 |
| 2.3.1 数据基础和评估参数 | 第20-21页 |
| 2.3.2 可靠性分析模型与流程 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 卢龙县停电大数据的特征化分析 | 第24-46页 |
| 3.1 停电性质特征化分析 | 第24-34页 |
| 3.1.1 一级分类的数据特征分析 | 第25-26页 |
| 3.1.2 二级分类的数据特征分析 | 第26-29页 |
| 3.1.3 三级分类的数据特征分析 | 第29-32页 |
| 3.1.4 停电性质的数据特征汇总 | 第32-34页 |
| 3.2 故障停电原因的数据特征分析 | 第34-36页 |
| 3.3 故障停电设备的数据特征分析 | 第36-39页 |
| 3.4 故障停电统计数据的聚类分析 | 第39-45页 |
| 3.4.1 聚类分析的基本原理 | 第39-42页 |
| 3.4.2 故障停电的两步聚类分析 | 第42-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于大数据技术的配电网可靠性分析 | 第46-55页 |
| 4.1 配电网运行的可靠性评估指标体系的建立 | 第46-47页 |
| 4.2 运用主成分分析法筛选主要可靠性指标 | 第47-50页 |
| 4.3 运用并行关系规则挖掘法提取主要影响元素 | 第50-52页 |
| 4.4 训练人工神经网络运行可靠性预测模型 | 第52-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 卢龙县配电网的可靠性分析 | 第55-63页 |
| 5.1 卢龙县配电网现状 | 第55-56页 |
| 5.2 可靠性分析 | 第56-59页 |
| 5.3 低可靠性原因分析及措施建议 | 第59-62页 |
| 5.3.1 低可靠性的原因分析 | 第59-60页 |
| 5.3.2 相关措施以及建议 | 第60-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
