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第1章 绪论1

1.1 概述1

1.2 状态检修的国内外研究概述2

1.2.1 电力设备状态检修发展历程3

1.2.2 状态检修的国内外研究现状4

1.3 电能计量装置的发展概述12

1.4 电能计量装置状态监测技术发展现状15

第2章 电能计量装置系统18

2.1 基于AMI的计量自动化系统18

2.1.1 AMI概述18

2.1.2 基于AMI的计量自动化系统体系结构19

2.2 数据采集系统20

2.2.1 电磁式互感器20

2.2.2 电子式互感器25

2.2.3 二次回路负载30

2.2.4 电能表的接线方式32

2.3 数据处理系统34

2.3.1 感应式电能表35

2.3.2 电子式电能表37

2.3.3 电能表误差特征及故障对检测结果影响40

2.4 数据通信系统及主站42

2.4.1 数据通信系统42

2.4.2 计量自动化系统主站43

2.5 本章小结44

第3章 设备状态评估技术45

3.1 电能计量装置状态的概念45

3.2 状态评估中的电工理论方法46

3.3 基于数学评估方法的状态分析技术52

3.3.1 数据相似度分析法52

3.3.2 聚类分析57

3.3.3 偏最小二乘回归60

3.4 基于人工智能技术的状态分析技术63

3.4.1 模糊推理63

3.4.2 人工神经网络66

3.4.3 纵横交叉算法71

3.5 基于信息融合技术的状态评估方法76

3.5.1 信息融合的方式76

3.5.2 信息融合的数学模型78

3.6 本章小结80

第4章 电能计量装置状态监测评估技术81

4.1 计量自动化系统的基本体系结构简介81

4.2 基于电工理论的电能计量装置监测方法92

4.2.1 三相电能表的状态监测93

4.2.2 电能表的接线95

4.2.3 互感器及二次回路阻抗101

4.3 数学分析方法在电能计量状态监测中的应用103

4.3.1 距离测度法在电能计量状态监测中的应用103

4.3.2 相似性函数法在电能计量装置状态监测中的应用106

4.3.3 基于偏最小二乘回归的电能计量装置状态监测方法109

4.4 人工智能技术在电能计量状态监测中的应用112

4.4.1 BP神经网络在电能计量装置状态监测中的应用112

4.4.2 纵横交叉优化灰色算法在电能计量装置状态监测中的应用119

4.4.3 层次分析法与模糊理论在电能计量装置状态监测中的应用126

4.5 基于信息融合的电能计量状态监测方法137

4.5.1 输入数据的预处理138

4.5.2 基于信息融合技术的模糊评估方法148

4.5.3 信息融合技术与模糊理论在电能计量装置状态监测中的应用152

4.6 本章小结155

参考文献157