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| 編輯推薦： |
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本书基于多源信息融合故障诊断技术，通过实际算例，对电力设备进行状态监测及分析。通过本书，读者可以了解到一种智能、高效的故障诊断方法，使电力设备能够得到及时、有效、全面、智能的诊断。
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| 內容簡介： |
本书主要介绍了电力变压器与开关柜故障的智能诊断与决策。全书共分为5章，包含多源信息融合技术分类处理技术，基于声、光、气多源信息融合的变压器诊断，电力变压器诊断技术，基于多源信息融合的开关柜综合
评估技术等内容。
本书结构清晰、内容全面，包含了真空断路器状态评估、开关柜故障分析等实例分析，并详细阐述了不同算法的故障诊断技术原理以及应用步骤，能够为广大读者提供智能诊断的研究思路。
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| 目錄：
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第1章 概述
第2章 多源信息融合处理技术
2.1 多源信息融合技术分类
2.2 电力设备多源信息融合的模型
第3章 基于声、光、气多源信息融合的变压器综合诊断
3.1 变压器气体检测
3.2 变压器超声波检测
3.3 变压器紫外放电检测和红外热像检测
第4章 电力变压器状态诊断技术
4.1 变压器状态评估体系建立和故障分类
4.2 基于层次分析法和粗糙集的变压器状态评价模型
4.3 基于改进PSO_PNN网络(基于粒子群算法的概率神经网络)
的变压器故障诊断模型研究
4.4 基于CV及TOPSIS法的变压器故障类型评估
4.5 基于多源信息的变压器状态综合评估模型研究
第5章 多源信息融合的开关柜状态综合评估
5.1 基于马氏距离的开关柜故障告警
5.2 基于模糊算法的开关柜的状态评估研究
5.3 基于分合闸线圈电流及温度信息的开关柜故障诊断
参考文献
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| 內容試閱：
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随着我国智能电网的快速发展以及能源互联网的兴起，电力系统对电力设备的安全和智能化提出了更高的要求，保证电力设备安全工作，提高供电质量，已成为电力系统急需解决的难题。建立电力设备状态监测系统，对电力设备的运行状态进行智能化评估与故障诊断，能够有效提高电网运行的可靠性。近年来，电力设备状态监测技术已日趋成熟，各类监测系统(如SF6 气体在线监测系统、避雷器在线监测系统、容性设备绝缘在线监测系统、红外云台测温及室外环境监测系统、开关柜温度在线监测
系统等)在保障设备的安全、稳定运行方面起到了重要的作用。但是，在变电设备状态检测与评估过程中，受设备复杂性和运行环境不确定因素影响，单传感器检测的设备信息所反映的设备状态往往是不完整的，单传感器检测在实际使用过程中有以下
不足:(
1)功能局部单一化。各类监测系统往往只针对设备局部的单项参数进行监测，且监测功能分散、单一化，未对设备的全景信息进行监测。
(2)信息多样孤岛化。监测系统间往往相互独立，系统间的互通能力较弱，造成了监测参量信息的孤岛，难以对设备状态进行综合性诊断。
(3)系统利用低效化。系统运行可靠性、性价比低;对监测数据的分析利用不够，缺乏深层次数据信息挖掘，状态综合评估能力不强。
上述问题在很大程度上制约了电力设备状态监测及诊断技术的应用，对原有监测诊断技术进行有效提升，成为电力领域当前亟待解决的课题。基于多源信息融合故障诊断作为一种智能、高效的故障诊断方法，在故障诊断领域的应用越来越广泛，已成为故障诊断领域的重要发展方向之一。但多源信息融合故障诊断有很多问题要解决，如传感器的选择和分布、数据的采集、设备多维信息获取等。随着信息技术、计算机技术与电力设备状态评估系统理论的发展，利用移动巡检设备(机器人)携带多种监测系统，对设备进行广域化、全局化的巡检给上述问题带来新的解决途径。在多维信息融合方面，智能化的融合算法可以通过互补的方式较为准确地评估设备状态，使电力设备能够得到及时、有效、全面、智能的诊断。
本书开展了设备多源参量监测技术研究，获取设备运行的多维信息，实现多数据源的结构化与非结构化数据融合，并开发了融合多设备、多参量的综合性有效状态评估和诊断系统，实现电力设备状态综合监测，为变电设备状态综合评估的应用奠定实验和理论基础。
经国内外文献调研和充分论证，本团队进行的变电站多源信息融合智能诊断项目的研究，该项目的特色和创新主要体现在:
(1)发展了多信息检测及融合技术新方法:建立了基于多信息检测的变电设备如开关柜、变压器、输变电线路等的状态综合分析方法，解决了单一的信息监测不能反映出电力设备综合状态信息、不利于及时发现设备的故障隐患的问题。
(2)发展了基于图像处理信息融合技术的变电设备状态评估及故障诊断算法，主要包括以下几点:建立了检测量影响因素补偿模型和缺陷诊断决策规则，提高了状态信息监测精度和缺陷检出率;利用神经网络及粒子群等算法实现了设备特征量的获取，基于SVM (支持向量机)模型实现了设备健康状态评估。
(3)电力设备状态检测图像工程应用创新:利用项目关键技术研究成果开发了“电力设备状态图像自动处理和分析”软件系统，该软件能够从状态检测图像中提取设备状态关键参数，包括设备温度、温度分布、高温区域、放电量、增益等，提供过热
缺陷和局放报警信息，并将结构化数据记录，为电力设备状态检修和基于大数据分析的设备状态评估提供技术支撑。
本书主要分为5章:第1章介绍了多源信息融合技术的基本概念以及其在电力设备诊断中的优势。第2章介绍了多源信息融合理论处理技术，详细地介绍了算法融合、决策融合、层次融合、信息结构融合等，让读者对多源融合技术有初步的了解。第2章还对多源信息特征提取以及算法融合进行具体研究，详细介绍了电力设备信息融合的D S证据理论和SVM 理论的电力设备信息融合及其相关融合理论在电力设备检测中的应用。第3章结合变压器气体、超声波、紫外、红外数据，利用数据融合原理，将SVM 和D S证据理论相结合，建立多源信息融合的变压器故障诊断模型，并对该模型进行测试。第4章为电力变压器状态诊断技术，为了对电力变压器正确合理有效地进行状态评估，选取大型油浸式电力变压器作为研究对象，并选取绝缘性能、绕组电阻、抗短路能力等指标作为变压器的评价内容。并将状态量指标统一量化，即把不同量纲的定量指标数据转化为统一的无量纲量化数据，为多源融合的状态变压器状态评价方法提供了良好的技术基础。针对多源信息融合在变压器状态检测和故障诊断中的应用，通过集对分析、层析分析、模糊评价将状态信息融合，实现多源信息融合下变压器的状态评价与检测。第4章还介绍了基于自适应神经网络和TOPSIS的故障诊断方法，强化多种智能算法融合的多源信息融合理念，并用大量实例验证方法的可靠性。第5章为多源信息融合的开关柜状态综合评估技术，首先，基于马氏距离和FSVM方式实现开关柜的故障告警和分类。其次，利用模糊算法进行开关柜的状态评估研究。后，基于分合闸线圈电流和温度信息，利用人工神经网络，实现开关柜的故障诊断并进行相关的网络测试以验证结果。
希望本书能使读者更多地了解多源信息融合理论基础和工程应用背景，能够为广大读者提供一个比较新颖的研究思路。本书汇集了我们近年来的研究成果，不避酷暑严寒，不辞辛苦，奋力笔耕，数易其稿，终于将本书呈献给广大读者。
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