电力变压器状态评估与故障诊断方法研究

目录

第一章 绪论

1.1 本课题研究的研究背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 大数据分析发展现状

1.2.2 电力变压器状态评估研究状况

1.2.3 电力变压器故障状态评估研究现状

1.3 论文研究内容及研究目的

1.3.1 本文研究目的

1.3.2 本文主要研究内容

第二章 电力变压器状态评估模糊C均值聚类方法

2.1 概述

2.2 评估指标确定

2.3 指标权重及评估等级

2.4 基于模糊C均值聚类算法的电力变压器状态评估模型

2.4.1 模糊C均值聚类算法原理

2.4.2 模糊C均值聚类算法的有效性验证

2.4.3 模糊C均值的计算步骤

2.4.5 数据预处理及评价等级

2.5 基于模糊C均值聚类算法的电力变压器状态评估步骤

2.6 实例研究

2.7 本章小结

第三章 电力变压器状态评估集对分析与证据融合方法

3.1 概述

3.2 变压器状态评估体系建立

3.2.1 状态评估指标体系建立原则

3.2.2 变压器状态指标和修正因子

3.3 变压器状态指标权重确定

3.4 变压器状态等级划分与数据处理

3.5 基于集对分析方法和证据融合的变压器状态评估模型

3.5.1 集对分析特征指标量评估模型

3.5.2 基于证据融合理论的变压器状态评估模型

3.5.3 变压器状态评估分数模型

3.6 基于集对分析方法和证据融合的变压器状态评估步骤

3.7 实例研究

3.7.1 实例信息

3.7.2 变压器状态评估

3.8 本章小结

第四章 电力变压器故障评估多级局部密度聚类方法

4.1 概述

4.2 变压器故障类型确定及特征量选择

4.3 局部密度聚类算法

4.3.1 局部密度聚类算法的数学原理

4.3.2 局部密度聚类算法算例分析

4.3.3 局部密度聚类算法步骤

4.4 基于局部密度算法的电力变压器故障评估模型

4.4.1 数据预处理

4.4.2 基于局部密度聚类的变压器故障评估模型

4.4.3 聚类结果处理

4.5 基于局部密度算法的电力变压器故障评估步骤

4.6 实例研究

4.7 本章小结

结论与展望

1. 结论

2. 展望

参考文献

攻读学位期间发表的论文

攻读学位期间参加的科研项目

声明

致谢