| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 选题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 物联网研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 状态评估与维修决策研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文研究创新点 | 第15-16页 |
| 第2章 物联网下电网设备状态评估与维修决策理论基础 | 第16-23页 |
| 2.1 物联网技术与状态监测 | 第16-18页 |
| 2.1.1 物联网的关键技术 | 第16-18页 |
| 2.1.2 电网设备状态监测 | 第18页 |
| 2.2 状态评估含义及分析 | 第18-19页 |
| 2.3 维修决策含义及分析 | 第19-20页 |
| 2.4 决策支持系统 | 第20-22页 |
| 2.4.1 决策支持系统基本概念 | 第20-21页 |
| 2.4.2 决策支持系统的功能结构 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于灰色聚类和变权方法的电网设备状态评估模型 | 第23-37页 |
| 3.1 电网设备状态评估框架 | 第23-25页 |
| 3.2 电网设备状态实时评估模型 | 第25-31页 |
| 3.2.1 指数法归一化 | 第25-26页 |
| 3.2.2 灰色聚类模型 | 第26-29页 |
| 3.2.3 熵权法和变权模型 | 第29-31页 |
| 3.4 变压器状态评估步骤 | 第31-32页 |
| 3.4.1 问题描述 | 第31页 |
| 3.4.2 评估步骤 | 第31-32页 |
| 3.5 算例分析 | 第32-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于云模型和改进VIKOR方法的状态维修风险群决策模型 | 第37-51页 |
| 4.1 电网设备状态维修框架 | 第37-40页 |
| 4.1.1 指标构建 | 第37-38页 |
| 4.1.2 维修策略 | 第38页 |
| 4.1.3 状态维修框架 | 第38-40页 |
| 4.2 多属性群决策模型 | 第40-44页 |
| 4.2.1 云模型 | 第40-41页 |
| 4.2.2 基于VIKOR扩展方法的区间数多属性决策 | 第41-44页 |
| 4.3 电网设备状态维修多属性风险群决策步骤 | 第44-46页 |
| 4.3.1 问题描述 | 第44-45页 |
| 4.3.2 决策步骤 | 第45-46页 |
| 4.4 算例分析 | 第46-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 物联网环境下电网设备维修决策支持系统设计 | 第51-61页 |
| 5.1 维修决策支持系统的内涵与基本框架 | 第51-53页 |
| 5.2 维修决策支持系统总体设计 | 第53-56页 |
| 5.2.1 维修决策支持系统需求分析 | 第53页 |
| 5.2.2 维修决策支持系统总体设计 | 第53-56页 |
| 5.3 维修决策支持系统主要功能设计 | 第56-60页 |
| 5.3.1 人机交互设计 | 第56-57页 |
| 5.3.2 模型库系统设计 | 第57-58页 |
| 5.3.3 数据库系统设计 | 第58页 |
| 5.3.4 系统功能模块设计 | 第58-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 研究成果和结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
