基于遗传算法和灰色理论的电力变压器故障预测的研究



基于遗传算法和灰色理论的电力变压器故障预测的研究

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基于遗传算法和灰色理论的电力变压器故障预测的研究

论文目录
提要	第1-7 页
第1章绪论	第7-16 页
· 电力变压器故障预测的研究意义	第7 页
· 电力变压器故障预测技术的研究现状	第7-15 页
· 变压器油中溶解气体分析	第8-9 页
· 变压器油中溶解气体浓度预测的研究现状	第9-10 页
· 变压器故障诊断的研究现状	第10-15 页
· 本文的主要研究内容	第15-16 页
第2章灰色系统理论基础	第16-27 页
· 概述	第16-17 页
· 灰色系统的基本原理	第17-19 页
· 灰色系统的建模	第19-23 页
· 灰色GM(1,1)模型分析	第20-22 页
· 灰色Verhulst 模型分析	第22-23 页
· 灰色预测分析	第23-24 页
· 灰色关联度分析	第24-26 页
· 本章小结	第26-27 页
第3章遗传算法基本原理及实现技术	第27-35 页
· 遗传算法的产生与发展	第27 页
· 遗传算法的原理及特点	第27-29 页
· 遗传算法的原理	第27-28 页
· 遗传算法的特点	第28-29 页
· 遗传算法的思想	第29 页
· 遗传算法的基本实现技术	第29-34 页
· 遗传算法的编码	第30-31 页
· 遗传算法的适应度函数	第31-32 页
· 遗传算子	第32-33 页
· 遗传算法的运行参数	第33-34 页
· 本章小结	第34-35 页
第4章融合遗传算法和灰色理论的油中溶解气体浓度预测	第35-51 页
· 油中溶解气体浓度发展趋势的特征分析	第35-36 页
· 基于灰色Verhulst 模型的油中溶解气体浓度预测	第36-39 页
· 数据预处理	第36-37 页
· Verhulst 模型预测气体浓度	第37-38 页
· Verhulst 模型与GM 模型预测结果对比	第38-39 页
· 基于灰色Verhulst(ρ)模型的气体浓度预测	第39-48 页
· 灰色Verhulst(ρ)模型的引出	第39-41 页
· 遗传算法优化背景值参数	第41-48 页
· 变权灰色Verhulst(ρ)模型气体浓度预测	第48-50 页
· 本章小结	第50-51 页
第5章基于灰色理论的电力变压器故障预测	第51-61 页
· 电力变压故障诊断的标准谱	第51-52 页
· 基于灰色关联度的电力变压器故障诊断	第52-56 页
· 灰色关联度分辨系数ξ取值准则	第52-53 页
· 改进灰色关联度在变压器故障诊断中的应用	第53-54 页
· 灰色面积关联度在变压器故障诊断中的应用	第54-56 页
· 综合关联度电力变压器故障诊断方法	第56-57 页
· 电力变压器故障预测分析	第57-60 页
· 采用改进灰色关联度的故障预测	第57-58 页
· 采用灰色面积关联度的故障预测	第58-60 页
· 本章小结	第60-61 页
第6章全文总结	第61-63 页
· 主要结论	第61-62 页
· 后续研究工作展望	第62-63 页
参考文献	第63-67 页
致谢	第67-68 页
摘要	第68-71 页
Abstract	第71-74 页

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