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變電站電力設(shè)備故障數(shù)字診斷與評(píng)估

變電站電力設(shè)備故障數(shù)字診斷與評(píng)估

定 價(jià):¥159.00

作 者: 謝慶 等
出版社: 清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787302629191 出版時(shí)間: 2023-07-01 包裝: 精裝
開本: 16開 頁數(shù): 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  本書系統(tǒng)介紹了變電站電力設(shè)備故障數(shù)字診斷與評(píng)估技術(shù),全書共分為11章,設(shè)備對(duì)象包括變壓器、GIS/GIL、干式空心電抗器等,狀態(tài)參量包括局放信號(hào)、油中溶解氣體、溫度、紅外/紫外/可見光圖像等。本書各部分內(nèi)容既自成體系又相互關(guān)聯(lián),有助于讀者掌握變電站電力設(shè)備故障數(shù)字診斷與評(píng)估技術(shù)的本質(zhì)。本書可作為從事電力設(shè)備故障診斷與狀態(tài)評(píng)估專業(yè)人員的參考書,也可作為高等院校電氣、電子工程相關(guān)專業(yè)本科生和研究生的參考教材。

作者簡介

  謝慶,男,1979年9月生,四川人,漢族,中共黨員,博士(后),教授、博士生導(dǎo)師。曾任華北電力大學(xué)保定校區(qū)研究生院院長、學(xué)位辦主任、學(xué)科建設(shè)處處長 。2002年、2006年、2010年分別獲華北電力大學(xué)電氣工程領(lǐng)域?qū)W士、碩士、博士學(xué)位;2013年于重慶大學(xué)電氣工程博士后出站;2017年11月至2018年11月在美國賓夕法尼亞州立大學(xué)電機(jī)工程系做訪問學(xué)者。一直從事電氣設(shè)備故障診斷與智能評(píng)估、先進(jìn)電工材料、能源數(shù)字化技術(shù)及應(yīng)用等方面科研工作。作為項(xiàng)目負(fù)責(zé)人主持完成國家自然科學(xué)基金3項(xiàng)(優(yōu)秀結(jié)題2項(xiàng)),主持“智能電網(wǎng)”國家重點(diǎn)研發(fā)專項(xiàng)項(xiàng)目/課題1項(xiàng)、子課題1項(xiàng),主持中央高?;鹬卮髨F(tuán)隊(duì)項(xiàng)目1項(xiàng)、面上項(xiàng)目2項(xiàng),主持國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放課題2項(xiàng),主持北京市、河北省自然科學(xué)基金項(xiàng)目各1項(xiàng)。另外,主持國網(wǎng)公司、中國石油、中國核電,中廣核等企事業(yè)委托的各類項(xiàng)目20余項(xiàng)。共發(fā)表SCI、EI檢索論文100余篇,授權(quán)發(fā)明專利20項(xiàng),出版學(xué)術(shù)專著2部、教材1部。獲得省部級(jí)自然科學(xué)一等獎(jiǎng)1項(xiàng)(排名1),瑞士日內(nèi)瓦國際發(fā)明展覽金獎(jiǎng)(排名3),省部級(jí)科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)(排名3)、二等獎(jiǎng)(排名2)各1項(xiàng),獲國家電網(wǎng)公司科技進(jìn)步獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)(排名2)1項(xiàng)。指導(dǎo)博士研究生、碩士研究生80余人,指導(dǎo)學(xué)生獲得省級(jí)優(yōu)秀碩士論文多篇、國獎(jiǎng)多名。曾任新能源電力系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室研究人員、輸變電設(shè)備安全及防御河北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室責(zé)任教授,兼任中國電工技術(shù)學(xué)會(huì)高級(jí)會(huì)員,絕緣材料、等離子體專委會(huì)委員,中國電機(jī)工程學(xué)會(huì)高級(jí)會(huì)員,高壓學(xué)組委員, IEEE PES變電站技術(shù)委員會(huì)(中國)變電站運(yùn)維分技術(shù)委員會(huì)常務(wù)理事;曾任2016 年全國高電壓與放電等離子體學(xué)術(shù)會(huì)議大會(huì)副主席。擔(dān)任河北省科協(xié)委員、河北省青年委員,入選河北省三三三三人才工程,榮獲河北省青年五四獎(jiǎng)?wù)绿崦?jiǎng)。

圖書目錄

第1章概述
1.1變電設(shè)備故障診斷的重要意義
1.2變電設(shè)備故障診斷的發(fā)展現(xiàn)狀
1.2.1基于閾值判定的故障診斷方法
1.2.2基于家系統(tǒng)的故障診斷方法
1.2.3基于機(jī)器學(xué)的故障診斷方法
1.2.4基于多源數(shù)據(jù)融合的故障診斷
1.3變電設(shè)備故障診斷方法的難點(diǎn)問題分析
1.3.1變電設(shè)備故障機(jī)制復(fù)雜
1.3.2變電設(shè)備故障診斷數(shù)據(jù)體量巨大
1.3.3變電設(shè)備狀態(tài)評(píng)估數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳
1.4人工智能技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀及技術(shù)勢(shì)
1.4.1人工智能關(guān)鍵技術(shù)概述
1.4.2人工智能關(guān)鍵技術(shù)分析
1.5人工智能技術(shù)在變電設(shè)備故障診斷中的化需求
1.5.1噪聲抑制對(duì)變電設(shè)備故障診斷的影響
1.5.2樣本不均衡對(duì)變電設(shè)備故障診斷的影響
1.5.3多元輸入對(duì)診斷模型的影響
1.6本書主要內(nèi)容
1.7參考文獻(xiàn)
第2章基于知識(shí)數(shù)據(jù)融合驅(qū)動(dòng)的油浸設(shè)備局放脈沖樣本數(shù)據(jù)增強(qiáng)
2.1緒論
2.1.1局放電樣本數(shù)據(jù)增強(qiáng)的應(yīng)用背景及其要性
2.1.2數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法研究現(xiàn)狀
2.2基于知識(shí)數(shù)據(jù)融合驅(qū)動(dòng)的局放脈沖數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法
2.2.1知識(shí)數(shù)據(jù)融合驅(qū)動(dòng)的要性及方法概述
2.2.2局放脈沖篩選與征知識(shí)補(bǔ)充
2.2.3基于知識(shí)數(shù)據(jù)融合驅(qū)動(dòng)的局放脈沖數(shù)據(jù)增強(qiáng)
2.2.4算例分析
2.3基于DAEGAN的局放信號(hào)數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)
2.3.1基于深度自編碼器的局放信號(hào)降維
2.3.2基于DAEGAN的局放信號(hào)數(shù)據(jù)增強(qiáng)
2.3.3算例分析
2.4本章小結(jié)
2.5參考文獻(xiàn)
第3章基于局征提取與RepVGG的油浸設(shè)備局脈沖放電模式
識(shí)別方法
3.1引言
3.1.1局放電故障診斷應(yīng)用背景及其要性
3.1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
3.2基于改進(jìn)LISTA的局放電信號(hào)噪聲抑制技術(shù)
3.2.1融合深度學(xué)的迭代閾值收縮算法(LISTA)原理
3.2.2基于改進(jìn)LISTA算法的局放電信號(hào)噪聲抑制
3.2.3算例分析
3.3基于ORBRepVGG的高魯棒性局放模式識(shí)別技術(shù)
3.3.1局放脈沖時(shí)頻聯(lián)合分析
3.3.2基于ORB算法局征提取方法
3.3.3基于ORBRepVGG的局放電模式識(shí)別方法
3.3.4算例分析
3.4本章小結(jié)
3.5參考文獻(xiàn)
第4章基于DGA和改進(jìn)SSAE的變壓器故障診斷方法
4.1引言
4.1.1研究背景和意義
4.1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
4.1.3本章主要內(nèi)容
4.2基于加權(quán)綜合損失化深度學(xué)和DGA的變壓器故障
診斷方法
4.2.1SSAE基本原理
4.2.2基于加權(quán)綜合損失改進(jìn)深度學(xué)方法
4.2.3基于加權(quán)綜合損失化深度學(xué)和DGA的變壓器故障
診斷方法
4.2.4應(yīng)用案例分析
4.3基于變分自編碼器預(yù)處理深度學(xué)和DGA的變壓器故障診斷
方法
4.3.1基于變分自編碼器的不平衡樣本預(yù)處理
4.3.2基于變分自編碼器預(yù)處理深度學(xué)和DGA的變壓器
故障診斷模型建立方法
4.3.3案例分析
4.4本章小結(jié)
4.5參考文獻(xiàn)
第5章基于FCSAE的全景數(shù)據(jù)融合及貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的變壓器綜合
診斷方法
5.1緒論
5.1.1變電站全景數(shù)據(jù)接入與融合技術(shù)研究現(xiàn)狀
5.1.2變電站全景數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究現(xiàn)狀
5.1.3電氣設(shè)備診斷方法研究現(xiàn)狀
5.1.4人工智能技術(shù)在變電站設(shè)備檢測(cè)及診斷中的應(yīng)用現(xiàn)狀
5.2基于FCSAE的變壓器全景數(shù)據(jù)融合技術(shù)
5.2.1基于EMPCAFCM的變壓器全景數(shù)據(jù)預(yù)處理方法
5.2.2基于FCSAE的變壓器全景數(shù)據(jù)融合模型建立
5.2.3基于FCSAE的變壓器全景數(shù)據(jù)融合處理及其
應(yīng)用案例
5.3基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的變壓器綜合診斷方法
5.3.1電力變壓器狀態(tài)診斷規(guī)則集的構(gòu)建方法
5.3.2基于數(shù)據(jù)融合和化貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的變壓器綜合診斷
模型構(gòu)建方法
5.3.3基于FCSAE的全景數(shù)據(jù)融合及貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的變壓器
綜合診斷方法
5.4本章小結(jié)
5.5參考文獻(xiàn)
第6章GIS局放電UHF譜圖庫與深度學(xué)模式識(shí)別
6.1引言
6.1.1研究背景及意義
6.1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
6.1.3本章主要內(nèi)容
6.2GIS中局放電UHF譜圖與現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)預(yù)處理方法
6.2.1UHF局放電譜圖類型
6.2.2實(shí)驗(yàn)室GIS局放電UHF譜圖
6.2.3運(yùn)行條件下GIS局放電UHF譜圖預(yù)處理
6.3模式識(shí)別中各種UHF譜圖的有效性與融合方法
6.3.1LeNet5卷積經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)與識(shí)別方法
6.3.2基于相位分布譜圖的模式識(shí)別
6.3.3基于脈沖序列譜圖的模式識(shí)別
6.3.4基于多種譜圖識(shí)別結(jié)果加權(quán)融合的模式識(shí)別
6.4現(xiàn)場(chǎng)UHF數(shù)據(jù)的深度學(xué)方法
6.4.1基于WGANResNet網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)方法
6.4.2小譜圖集下的CNN遷移學(xué)
6.5本章小結(jié)
6.6參考文獻(xiàn)

第7章基于多源信息融合的GIS運(yùn)行狀態(tài)智能評(píng)估
7.1引言
7.1.1研究背景與意義
7.1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
7.1.3本章主要工作
7.2開斷設(shè)備機(jī)械故障類型及復(fù)現(xiàn)方法
7.2.1觸頭卡澀
7.2.2軸銷脫落
7.2.3彈簧機(jī)構(gòu)卡澀
7.2.4鐵芯卡澀
7.3故障監(jiān)測(cè)信號(hào)的選擇與獲取
7.3.1機(jī)械振動(dòng)信號(hào)
7.3.2分合閘線圈電流信號(hào)
7.3.3觸頭位移路徑
7.3.4多源信息的融合技術(shù)與復(fù)合征信號(hào)的構(gòu)建
7.4小樣本數(shù)據(jù)下的人工智能識(shí)別算法
7.4.1基于WGAN的樣本數(shù)據(jù)增強(qiáng)
7.4.2ResNet網(wǎng)絡(luò)
7.5本章小結(jié)
7.6參考文獻(xiàn)
第8章基于溫度檢測(cè)和深度經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的干式空心電抗器故障
程度評(píng)估方法
8.1引言
8.1.1研究背景及意義
8.1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
8.1.3本節(jié)主要內(nèi)容
8.2干式空心電抗器溫度故障信息數(shù)據(jù)庫的建立
8.2.1基于UHFRFID無線溫度傳感器的干式空心電抗器
溫度信息獲取及分析
8.2.2基于拉曼散射的干式空心電抗器分布式溫度信息獲取及
處理
8.3基于溫度檢測(cè)和深度經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的干式空心電抗器故障程度
評(píng)估方法
8.3.1深度經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及化方法
8.3.2干式空心電抗器故障程度評(píng)估及分析
8.3.3模型性能分析
8.4本章小結(jié)
8.5參考文獻(xiàn)
第9章基于紫外視頻和MiCT時(shí)空網(wǎng)絡(luò)的變電站內(nèi)緣子放電
嚴(yán)重程度評(píng)估
9.1引言
9.1.1研究背景及意義
9.1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
9.1.3本章主要工作
9.2緣子放電試驗(yàn)及紫外視頻數(shù)據(jù)庫的建立
9.2.1基于緣子放電試驗(yàn)的紫外視頻及其同步參量的獲取
及分析
9.2.2基于Kmeans的緣子放電紫外視頻標(biāo)注及
數(shù)據(jù)庫建立
9.3基于MiCT時(shí)空網(wǎng)絡(luò)和紫外視頻的緣子放電嚴(yán)重程度評(píng)估
9.3.1MiCT時(shí)空網(wǎng)絡(luò)及化方法
9.3.2緣子放電嚴(yán)重程度評(píng)估及分析
9.3.3軟件開發(fā)及應(yīng)用
9.4本章小結(jié)
9.5參考文獻(xiàn)

第10章基于卷積經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變電設(shè)備故障紅外圖像辨識(shí)方法研究
10.1引言
10.1.1研究背景及意義
10.1.2電力設(shè)備紅外檢測(cè)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
10.1.3計(jì)算機(jī)視覺算法研究及其應(yīng)用國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
10.1.4計(jì)算機(jī)視覺在電力設(shè)備紅外檢測(cè)上的應(yīng)用
10.2變電設(shè)備紅外圖像數(shù)據(jù)庫的建立
10.2.1基于快速導(dǎo)向?yàn)V波的紅外圖像去噪
10.2.2基于MSRCP的紅外圖像增強(qiáng)
10.2.3變電設(shè)備紅外圖像的標(biāo)注及數(shù)據(jù)庫的建立
10.3基于卷積經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變電設(shè)備紅外圖像故障辨識(shí)方法
10.3.1基于Faster RCNN的變電設(shè)備紅外圖像故障辨識(shí)
方法
10.3.2基于SSDMobileNet的變電設(shè)備紅外圖像實(shí)時(shí)檢測(cè)
方法
10.3.3變電設(shè)備故障檢測(cè)及分析
10.4本章小結(jié)
10.5參考文獻(xiàn)
第11章基于可見光圖像和知識(shí)推理的視覺不可分螺栓缺陷檢測(cè)
11.1引言
11.1.1研究背景及意義
11.1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
11.1.3本章主要內(nèi)容
11.2可見光巡檢數(shù)據(jù)集的構(gòu)建及擴(kuò)增技術(shù)
11.2.1金具數(shù)據(jù)集的構(gòu)建
11.2.2螺栓缺陷數(shù)據(jù)集的構(gòu)建
11.2.3基于小樣本學(xué)的螺栓缺陷數(shù)據(jù)擴(kuò)增技術(shù)
11.3基于知識(shí)推理的視覺不可分螺栓缺陷檢測(cè)
11.3.1基于輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)的金具檢測(cè)方法及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
11.3.2基于多標(biāo)簽學(xué)的螺栓多屬性分類方法及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
11.3.3基于知識(shí)推理的視覺不可分螺栓缺陷檢測(cè)方法及實(shí)驗(yàn)
驗(yàn)證
11.4本章小結(jié)
11.5參考文獻(xiàn)

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