電力變壓器作為整個(gè)電網(wǎng)中的關(guān)鍵部件之一,其正常穩(wěn)定的工作關(guān)系著整個(gè)供電系統(tǒng)的平穩(wěn)運(yùn)行。同時(shí),由于電力系統(tǒng)的信息采集、通訊、存儲(chǔ)設(shè)備的不斷豐富,電力變壓器的狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)逐漸呈現(xiàn)出大體量、高維度、多噪聲的數(shù)據(jù)特性,依托這一龐大的數(shù)據(jù)資源,當(dāng)下研究者大多著眼于如何利用這些數(shù)據(jù)更好地評(píng)價(jià)電力變壓器的各個(gè)指標(biāo),對(duì)狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量關(guān)注較少。本研究首先總結(jié)經(jīng)典數(shù)據(jù)清洗理論模型;從理論層面上介紹并總結(jié)數(shù)據(jù)科學(xué)概念并論述電力變壓器狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特點(diǎn);討論當(dāng)前大體量數(shù)據(jù)背景下電力變壓器狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)清洗的新問題。然后,系統(tǒng)分析了降噪自編碼器模型結(jié)構(gòu)和特點(diǎn),討論降噪自編碼器對(duì)數(shù)據(jù)降噪的可行性和有效性;針對(duì)電力變壓器狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)降噪處理這一問題,以電力變壓器油中氣體數(shù)據(jù)為依據(jù),提出一種基于深度學(xué)習(xí)理論的堆棧降噪自編碼器模型,并采用bootstrap方法確定重構(gòu)數(shù)據(jù)的閾值范圍,應(yīng)用于電力變壓器狀態(tài)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)清洗工作。最后,針對(duì)數(shù)據(jù)清洗后的噪聲分類問題,建立以支持向量機(jī)為基礎(chǔ)的分類模型,實(shí)現(xiàn)電力變壓器異常數(shù)據(jù)分類功能,最終形成完整的電力變壓器數(shù)據(jù)清洗與噪聲分類模型。通過進(jìn)行相應(yīng)仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了該方法對(duì)電力變壓器狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)具有一定的數(shù)據(jù)清洗和噪聲分類效果。
【學(xué)位單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TM41
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 選題背景及意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 數(shù)據(jù)清洗研究現(xiàn)狀
        1.2.2 噪聲分類研究現(xiàn)狀
    1.3 論文研究?jī)?nèi)容及目標(biāo)
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
    1.5 本章小結(jié)
第2章 數(shù)據(jù)清洗及電力變壓器數(shù)據(jù)
    2.1 數(shù)據(jù)科學(xué)及電力變壓器數(shù)據(jù)
        2.1.1 數(shù)據(jù)科學(xué)
        2.1.2 電力變壓器數(shù)據(jù)及其特點(diǎn)
    2.2 數(shù)據(jù)清洗
        2.2.1 數(shù)據(jù)清洗流程
        2.2.2 電力變壓器中數(shù)據(jù)清洗
    2.3 電力變壓器數(shù)據(jù)清洗中存在的問題
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于堆棧降噪自編碼器數(shù)據(jù)清洗模型
    3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
        3.1.1 神經(jīng)元與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.1.2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    3.2 堆棧降噪自編碼器
        3.2.1 自編碼器
        3.2.2 堆棧降噪自編碼器
    3.3 堆棧降噪自編碼器數(shù)據(jù)清洗原理
    3.4 堆棧降噪自編碼器的訓(xùn)練模型
    3.5 重構(gòu)數(shù)據(jù)判別
        3.5.1 bootstrap方法
        3.5.2 bootstrap方法執(zhí)行過程
    3.6 本章小結(jié)
第4章 基于堆棧降噪自編碼器的電力變壓器數(shù)據(jù)清洗及噪聲分類模型
    4.1 電力變壓器異常數(shù)據(jù)分類
        4.1.1 支持向量機(jī)
        4.1.2 基于支持向量機(jī)的電力變壓器異常數(shù)據(jù)分類模型
    4.2 電力變壓器數(shù)據(jù)清理與噪聲分類模型
    4.3 電力變壓器數(shù)據(jù)清理與噪聲分類算法流程
    4.4 電力變壓器原始數(shù)據(jù)預(yù)處理
    4.5 實(shí)驗(yàn)實(shí)例
        4.5.1 實(shí)驗(yàn)流程
        4.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    4.6 本章小結(jié)
第5章 結(jié)論與展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝

【相似文獻(xiàn)】

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