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变电站电力设备故障数字诊断与评估水利电力谢庆等

十三五重点研发计划“数字电网关键技术”建设成果

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作者谢庆等

出版社清华大学出版社

ISBN9787302629191

出版时间2023-07

版次1

装帧平装

开本32

页数632页

字数406千字

定价159元

货号xhwx_1203018732

上书时间2024-12-14

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商品详情

品相描述：全新: 正版特价新书

商品描述: 主编：

十三五重点研发计划“数字电网关键技术”建设成果，解决了电网数字化进程中变电设备故障诊断所面临的评估体系单一、诊断精度低下等问题。

目录：

章概述

1.1变电设备故障诊断的重要意义

1.2变电设备故障诊断的发展现状

1.2.1基于阈值判定的故障诊断方法

1.2.2基于专家系统的故障诊断方法

1.2.3基于机器学的故障诊断方法

1.2.4基于多源数据融合的故障诊断

1.3变电设备故障诊断方法的难点问题分析

1.3.1变电设备故障机制复杂

1.3.2变电设备故障诊断数据体量巨大

1.3.3变电设备评估数据质量不佳

1.4人工智能技术的发展现状及技术优势

1.4.1人工智能关键技术概述

1.4.2人工智能关键技术分析

1.5人工智能技术在变电设备故障诊断中的优化需求

1.5.1噪声抑制对变电设备故障诊断的影响

1.5.2样本不均衡对变电设备故障诊断的影响

1.5.3多元输入对诊断模型的影响

1.6本书主要内容

1.7参文献

第2章基于知识-数据融合驱动的油浸设备局放脉冲样本数据增强

2.1绪论

2.1.1局部放电样本数据增强的应用背景及其必要

2.1.2数据增强方法研究现状

2.2基于知识-数据融合驱动的局放脉冲数据增强方法

2.2.1知识-数据融合驱动的必要及方法概述

2.2.2局放脉冲筛选与特征知识补充

2.2.3基于知识-数据融合驱动的局放脉冲数据增强

2.2.4算例分析

2.3基于dae-gan的局放信号数据增强技术

2.3.1基于深度自的局放信号降维

2.3.2基于dae-gan的局放信号数据增强

2.3.3算例分析

2.4本章小结

2.5参文献

第3章基于局部特征提取与rep-vgg的油浸设备局部脉冲放电模式识别方法

3.1引言

3.1.1局部放电故障诊断应用背景及其必要

3.1.2外研究现状

3.2基于改进lista的局部放电信号噪声抑制技术

3.2.1融合深度学的迭代阈值收缩算法(lista)

3.2.2基于改进lista算法的局部放电信号噪声抑制

3.2.3算例分析

3.3基于orb-rep-vgg的高鲁棒局放模式识别技术

3.3.1局放脉冲时频联合分析

3.3.2基于orb算法局部特征提取方法

3.3.3基于orb-rep-vgg的局部放电模式识别方法

3.3.4算例分析

3.4本章小结

3.5参文献

第4章基于dga和改进ssae的变压器故障诊断方法

4.1引言

4.1.1研究背景和意义

4.1.2外研究现状

4.1.3本章主要内容

4.2基于加权综合损失优化深度学和dga的变压器故障诊断方法

4.2.1ssae基本

4.2.2基于加权综合损失改进深度学方法

4.2.3基于加权综合损失优化深度学和dga的变压器故障诊断方法

4.2.4应用案例分析

4.3基于变分自预处理深度学和dga的变压器故障诊断方法

4.3.1基于变分自的不衡样本预处理

4.3.2基于变分自预处理深度学和dga的变压器故障诊断模型建立方法

4.3.3案例分析

4.4本章小结

4.5参文献

第5章基于fc-sae的全景数据融合及贝叶斯网络的变压器综合诊断方法

5.1绪论

5.1.1变电站全景数据接入与融合技术研究现状

5.1.2变电站全景数据融合技术研究现状

5.1.3电气设备诊断方法研究现状

5.1.4人工智能技术在变电站设备检测及诊断中的应用现状

5.2基于fc-sae的变压器全景数据融合技术

5.2.1基于em-pca-fcm的变压器全景数据预处理方法

5.2.2基于fc-sae的变压器全景数据融合模型建立

5.2.3基于fc-sae的变压器全景数据融合处理及其应用案例

5.3基于贝叶斯网络的变压器综合诊断方法

5.3.1电力变压器诊断规则集的构建方法

5.3.2基于数据融合和优化贝叶斯网络的变压器综合诊断模型构建方法

5.3.3基于fc-sae的全景数据融合及贝叶斯网络的变压器综合诊断方法

5.4本章小结

5.5参文献

第6章 gis局部放电uhf谱图库与深度学模式识别

6.1引言

6.1.1研究背景及意义

6.1.2外研究现状

6.1.3本章主要内容

6.2gis中局部放电uhf谱图与现场数据预处理方法

6.2.1uhf局部放电谱图类型

6.2.2实验室gis局部放电uhf谱图

6.2.3运行条件下gis局部放电uhf谱图预处理

6.3模式识别中各种uhf谱图的有效与融合方法

6.3.1le积神经网络模型的结构与识别方法

6.3.2基于相位分布谱图的模式识别

6.3.3基于脉冲序列谱图的模式识别

6.3.4基于多种谱图识别结果加权融合的模式识别

6.4现场uhf数据的深度学方法

6.4.1基于wgan-res网络的深度学方法

6.4.2小谱图集下的n迁移学

6.5本章小结

6.6参文献

第7章基于多源信息融合的gis运行智能评估

7.1引言

7.1.1研究背景与意义

7.1.2外研究现状

7.1.3本章主要工作

7.2开断设备机械故障类型及复现方法

7.2.1触头卡涩

7.2.2轴销脱落

7.2.3弹簧机构卡涩

7.2.4铁芯卡涩

7.3故障监测信号的选择与获取

7.3.1机械振动信号

7.3.2分合闸线圈电流信号

7.3.3触头位移路径

7.3.4多源信息的融合技术与复合特征信号的构建

7.4小样本数据下的人工智能识别算法

7.4.1基于wgan的样本数据增强

7.4.2res网络

7.5本章小结

7.6参文献

第8章基于温度检测和深度神经网络模型的干式空心电抗器故障程度评估方法

8.1引言

8.1.1研究背景及意义

8.1.2外研究现状

8.1.3本节主要内容

8.2干式空心电抗器温度故障信息数据库的建立

8.2.1基于uhf-rfid无线温度传感器的干式空心电抗器温度信息获取及分析

8.2.2基于拉曼散的干式空心电抗器分布式温度信息获取及处理

8.3基于温度检测和深度神经网络模型的干式空心电抗器故障程度评估方法

8.3.1深度神经网络模型及优化方法

8.3.2干式空心电抗器故障程度评估及分析

8.3.3模型能分析

8.4本章小结

8.5参文献

第9章基于紫外和mict时空网络的变电站内绝缘子放电严重程度评估

9.1引言

9.1.1研究背景及意义

9.1.2外研究现状

9.1.3本章主要工作

9.2绝缘子放电试验及紫外数据库的建立

9.2.1基于绝缘子放电试验的紫外及其同步参量的获取及分析

9.2.2基于k-means的绝缘子放电紫外标注及数据库建立

9.3基于mict时空网络和紫外的绝缘子放电严重程度评估

9.3.1mict时空网络及优化方法

9.3.2绝缘子放电严重程度评估及分析

9.3.3软件开发及应用

9.4本章小结

9.5参文献

0章基于卷积神经网络的变电设备故障红外图像辨识方法研究

10.1引言

10.1.1研究背景及意义

10.1.2电力设备红外检测外研究现状

10.1.3计算机视觉算法研究及其应用外研究现状

10.1.4计算机视觉在电力设备红外检测上的应用

10.2变电设备红外图像数据库的建立

10.2.1基于快速导向滤波的红外图像去噪

10.2.2基于msrcp的红外图像增强

10.2.3变电设备红外图像的标注及数据库的建立

10.3基于卷积神经网络的变电设备红外图像故障辨识方法

10.3.1基于faster r-n的变电设备红外图像故障辨识方法

10.3.2基于ssd-mobile的变电设备红外图像实时检测方法

10.3.3变电设备故障检测及分析

10.4本章小结

10.5参文献

1章基于可见光图像和知识推理的视觉不可分螺栓缺陷检测

11.1引言

11.1.1研究背景及意义

11.1.2外研究现状

11.1.3本章主要内容

11.2可见光巡检数据集的构建及扩增技术

11.2.1金具数据集的构建

11.2.2螺栓缺陷数据集的构建

11.2.3基于小样本学的螺栓缺陷数据扩增技术

11.3基于知识推理的视觉不可分螺栓缺陷检测

11.3.1基于轻量级网络的金具检测方法及实验验证

11.3.2基于多标签学的螺栓多属分类方法及实验验证

11.3.3基于知识推理的视觉不可分螺栓缺陷检测方法及实验验证

11.4本章小结

11.5参文献

内容简介：

本书系统介绍了变电站电力设备故障数字诊断与评估技术，全书共分为11章，设备对象包括变压器、gi/gil、干式空心电抗器等，参量包括局放信号、油中溶解气体、温度、红外/紫外/可见光图像等。本书各部分内容既自成体系又相互关联，有助于读者掌握变电站电力设备故障数字诊断与评估技术的本质。
本书可作为从事电力设备故障诊断与评估专业人员的参书，也可作为高等院校电气、电子工程相关专业本科生和的参教材。

作者简介：

谢庆，男，1979年9月生，四川人，汉族，党员，博士（后），教授、博士生导师。曾任华北电力大学保定校区院院长、办主任、学科建设处处长。
2002年、2006年、2010年分别获华北电力大学电气工程领域学士、硕士、博士；2013年于重庆大学电气工程博士后出站；2017年11月至2018年11月在美国宾夕法尼亚州立大学电机工程系做访问学者。
一直从事电气设备故障诊断与智能评估、电工材料、能源数字化技术及应用等方面科研工作。作为项目负责人主持完成自然科学3项（结题2项），主持“智能电网”重点研发专项项目/课题1项、子课题1项，主持高校重大团队项目1项、面上项目2项，主持开放课题2项，主持北京市、河北省自然科学项目各1项。另外，主持国网公司、中国石油、中国核电，中广核等企事业委托的各类项目20余项。共发表ci、ei检索100余篇，授权发明专利20项，出版学术专著2部、教材1部。
获得省部级自然科学1项（排名1），瑞士内瓦国际发明展览金奖（排名3），省部级科技进步（排名3）、（排名2）各1项，获电网公司科技进步奖（排名2）1项。
指导博士、硕士80余人，指导获得省级硕士多篇、国奖多名。
曾任新能源电力系统研究人员、输变电设备安全及御河北省责任教授，兼任中国电工技术学会会员，绝缘材料、等离子体专委会委员，中国电机工程学会会员，高压学组委员， ieee pe变电站技术委员会(中国)变电站运维分技术委员会常务理事；曾任2016 年高电压与放电等离子体学术会议大会副。担任河北省科协委员、河北省青年委员，入选河北省三三三三人才工程，荣获河北省青年五四奖章提名奖。

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