狀態(tài)檢修可以提高設(shè)備的利用率,還可以減少檢修費(fèi)用,提高了電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和安全性。采用數(shù)據(jù)分析方法可以充分合理地挖掘可能影響電力設(shè)備狀態(tài)的多種有效信息進(jìn)行設(shè)備狀態(tài)精細(xì)化評(píng)價(jià),有著廣闊的應(yīng)用前景。目前應(yīng)用的設(shè)備狀態(tài)預(yù)測模型應(yīng)用單一或少量狀態(tài)變量進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和狀態(tài)判別,且大部分限制在于閾值診斷的類別內(nèi),未能夠充分利用設(shè)備與電網(wǎng)運(yùn)行大量狀態(tài)信息之間蘊(yùn)含的內(nèi)在規(guī)律和關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行綜合分析。將設(shè)備的多個(gè)參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則引入可以顯著提高狀態(tài)預(yù)測和故障診斷的精確度。本文將概率圖模型引入對(duì)設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘提出一種新的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法,該算法首先利用Apriori算法找出所有的頻繁二項(xiàng)集,然后利用概率圖模型找出所有關(guān)聯(lián)規(guī)則。該方法利用概率圖分析關(guān)聯(lián)規(guī)則,避免了搜索各階頻繁項(xiàng)集都需要循環(huán)掃描所有數(shù)據(jù)項(xiàng)。結(jié)果表明利用該關(guān)聯(lián)規(guī)則可以使基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確度更高。如何在設(shè)備狀態(tài)預(yù)測信息基礎(chǔ)上而做出檢修決策,確保設(shè)備可靠性的同時(shí)提高經(jīng)濟(jì)性,其決策在很大程度上還是依賴決策者的經(jīng)驗(yàn)積累,缺少定量的輔助決策方法。電力設(shè)備的老化屬于隨機(jī)過程的一種,因此在檢修策略制定中,應(yīng)用隨機(jī)過程理論考慮設(shè)備狀態(tài)... 

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 課題國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 設(shè)備狀態(tài)預(yù)測方法
        1.2.2 設(shè)備的馬爾可夫模型表示
    1.3 論文主要內(nèi)容
第二章 基于概率圖模型的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法
    2.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
        2.1.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本概念
        2.1.2 Apriori算法
    2.2 基于概率圖模型的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法
        2.2.1 概率圖模型
        2.2.2 算法內(nèi)容
    2.3 仿真驗(yàn)證
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的電力設(shè)備狀態(tài)預(yù)測
    3.1 基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)預(yù)測
        3.1.1 RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        3.1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理與RBF網(wǎng)絡(luò)參數(shù)選取
    3.2 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)預(yù)測
    3.3 實(shí)測數(shù)據(jù)驗(yàn)證
        3.3.1 設(shè)備狀態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
        3.3.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘結(jié)果用于狀態(tài)預(yù)測
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于馬爾可夫決策過程的電力設(shè)備最佳檢修決策
    4.1 基礎(chǔ)理論
        4.1.1 馬爾可夫過程
        4.1.2 馬爾可夫決策過程
        4.1.3 最優(yōu)決策的求解
    4.2 基于馬爾可夫過程的電力設(shè)備檢修模型
        4.2.1 檢修模型狀態(tài)劃分
        4.2.2 各類檢修模型
        4.2.3 CBM和 IBM模型
    4.3 實(shí)測數(shù)據(jù)驗(yàn)證
        4.3.1 模型數(shù)據(jù)
        4.3.2 電力設(shè)備穩(wěn)態(tài)概率的求解
        4.3.3 求解電力設(shè)備的檢修決策模型
    4.4 結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間已發(fā)表或錄用的論文
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]變電站電氣設(shè)備狀態(tài)檢修系統(tǒng)的研究與開發(fā)[D]. 呂國鍇.山東大學(xué) 2014
[2]基于馬爾科夫過程的電力設(shè)備檢修優(yōu)化決策[D]. 姜學(xué)蕾.山東大學(xué) 2013
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[4]風(fēng)速預(yù)測的研究與應(yīng)用[D]. 王曉稱.華北電力大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3700739