| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 课题的提出和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 接触网可靠性评估方法研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 接触网可靠性预测方法研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.3 计及气象影响的输电线路可靠性研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 本文主要完成的工作 | 第17-19页 |
| 第2章 地理气象相关的接触网故障统计特性分析及模拟 | 第19-30页 |
| 2.1 引言 | 第19-20页 |
| 2.2 地理气象相关的接触网故障特性分析 | 第20-25页 |
| 2.2.1 接触网故障影响因素特性分析 | 第20-21页 |
| 2.2.2 气象相关的接触网故障空间分布特性分析 | 第21-23页 |
| 2.2.3 气象相关的接触网故障时间分布特性分析 | 第23-25页 |
| 2.3 地理气象相关的接触网故障模拟 | 第25-29页 |
| 2.3.1 历史同期故障率统计及时间分布模拟 | 第25-27页 |
| 2.3.2 强迫停运时间分布特征模拟 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 计及天气状态影响的接触网可靠性评估 | 第30-42页 |
| 3.1 引言 | 第30-31页 |
| 3.2 天气状态及不确定性建模 | 第31-34页 |
| 3.2.1 三状态天气模型 | 第31-32页 |
| 3.2.2 基于可信性理论的不确定性建模 | 第32-34页 |
| 3.3 接触网系统可靠性评估 | 第34-37页 |
| 3.3.1 接触网系统失效等效模型 | 第34-35页 |
| 3.3.2 三状态天气下系统可靠性指标 | 第35-36页 |
| 3.3.3 可靠性评估流程 | 第36-37页 |
| 3.4 算例分析 | 第37-41页 |
| 3.4.1 模糊变量表示形式对计算结果的影响 | 第38-39页 |
| 3.4.2 模糊区间范围对计算结果的影响 | 第39页 |
| 3.4.3 三态天气下系统的可靠性指标计算 | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于分时段气象关联模型的接触网跳闸次数预测 | 第42-51页 |
| 4.1 引言 | 第42-43页 |
| 4.2 接触网跳闸影响因素分析及预测原理 | 第43-44页 |
| 4.2.1 接触网跳闸影响因素分析 | 第43页 |
| 4.2.2 接触网跳闸次数预测原理 | 第43-44页 |
| 4.3 接触网跳闸次数及气象统计分析 | 第44-46页 |
| 4.4 接触网跳闸次数分时段气象关联模型 | 第46-48页 |
| 4.4.1 分时段气象关联模型变量的选择 | 第46-47页 |
| 4.4.2 跳闸次数分时段气象关联模型的建立 | 第47页 |
| 4.4.3 基于分时段气象关联模型的跳闸次数预测 | 第47-48页 |
| 4.5 算例分析 | 第48-50页 |
| 4.5.1 气象关联模型的建立及其验证 | 第48-49页 |
| 4.5.2 接触网跳闸次数预测结果分析 | 第49-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 基于故障气象相关性的接触网故障预测 | 第51-64页 |
| 5.0 引言 | 第51页 |
| 5.1 接触网故障预测原理 | 第51-53页 |
| 5.2 AdaBoost算法简介 | 第53-55页 |
| 5.2.1 AdaBoost算法原理 | 第53-54页 |
| 5.2.2 弱分类器构建方法 | 第54-55页 |
| 5.3 历史统计数据预处理及样本构建 | 第55-58页 |
| 5.3.1 基础数据选择 | 第55-56页 |
| 5.3.2 输入数据标准化 | 第56-57页 |
| 5.3.3 样本集构建 | 第57-58页 |
| 5.4 接触网故障预测流程及结果评价 | 第58-60页 |
| 5.4.1 故障预测流程 | 第58-59页 |
| 5.4.2 预测结果检验 | 第59-60页 |
| 5.5 算例分析 | 第60-63页 |
| 5.5.1 数据选择及标准化处理 | 第60-61页 |
| 5.5.2 弱分类器构建 | 第61-62页 |
| 5.5.3 接触网可靠性预测 | 第62-63页 |
| 5.6 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论与展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 | 第71-72页 |