变电站电力设备故障数字诊断与评估(精)
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天津和平
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作者谢庆|责编:王剑乔
出版社清华大学
ISBN9787302629191
出版时间2023-07
装帧其他
开本其他
定价159元
货号31823802
上书时间2024-12-18
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商品详情
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目录
第1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 基于机器学习的故障诊断方法
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 变电设备状态评估数据质量不佳
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 参考文献
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性
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性及方法概述
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 基于深度自编码器的局放信号降维
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 参考文献
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性
3.1.2 国内外研究现状
3.2 基于改进LISTA的局部放电信号噪声抑制技术
3.2.1 融合深度学习的迭代阈值收缩算法（LISTA）原理
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的高鲁棒性局放模式识别技术
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 参考文献
内容摘要
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、
GIS/GIL、干式空心电抗器等，状态参量包括局放信号、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状态评估专业人员的参考书，也可作为高等院校电气、电子工程相关专业本科生和研究生的参考教材。
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