变电站电力设备故障数字诊断与评估(精)

本书系统介绍了变电站 电力设备故障数字诊断与评 估技术，全书共分为11章， 设备对象包括变压器、 GIS/GIL、干式空心电抗器 等，状态参量包括局放信号 、油中溶解气体、温度、红 外/紫外/可见光图像等。本 书各部分内容既自成体系又 相互关联，有助于读者掌握 变电站电力设备故障数字诊 断与评估技术的本质。 本书可作为从事电力设 备故障诊断与状态评估专业 人员的参考书，也可作为高 等院校电气、电子工程相关 专业本科生和研究生的参考 教材。

谢庆，男，1979年9月生，四川人，汉族，中共党员，博士（后），教授、博士生导师。曾任华北电力大学保定校区研究生院院长、学位办主任、学科建设处处长 。 2002年、2006年、2010年分别获华北电力大学电气工程领域学士、硕士、博士学位；2013年于重庆大学电气工程博士后出站；2017年11月至2018年11月在美国宾夕法尼亚州立大学电机工程系做访问学者。 一直从事电气设备故障诊断与智能评估、先进电工材料、能源数字化技术及应用等方面科研工作。作为项目负责人主持完成国家自然科学基金3项（优秀结题2项），主持“智能电网”国家重点研发专项项目/课题1项、子课题1项，主持教育部中央高校基金重大团队项目1项、面上项目2项，主持国家重点实验室开放课题2项，主持北京市、河北省自然科学基金项目各1项。另外，主持国网公司、中国石油、中国核电，中广核等企事业委托的各类项目20余项。共发表SCI、EI检索论文100余篇，授权发明专利20项，出版学术专著2部、教材1部。 获得省部级自然科学一等奖1项（排名1），瑞士日内瓦国际发明展览金奖（排名3），省部级科技进步一等奖（排名3）、二等奖（排名2）各1项，获国家电网公司科技进步奖二等奖（排名2）1项。 指导博士研究生、硕士研究生80余人，指导学生获得省级优秀硕士论文多篇、国奖多名。 曾任新能源电力系统国家重点实验室研究人员、输变电设备安全及防御河北省重点实验室责任教授，兼任中国电工技术学会高级会员，绝缘材料、等离子体专委会委员，中国电机工程学会高级会员，高压学组委员， IEEE PES变电站技术委员会(中国)变电站运维分技术委员会常务理事；曾任2016 年全国高电压与放电等离子体学术会议大会副主席。担任河北省科协委员、河北省青年委员，入选河北省三三三三人才工程，荣获河北省青年五四奖章提名奖。

第1章 概述 1.1 变电设备故障诊断的重要意义 1.2 变电设备故障诊断的发展现状 1.2.1 基于阈值判定的故障诊断方法 1.2.2 基于专家系统的故障诊断方法 1.2.3 基于机器学习的故障诊断方法 1.2.4 基于多源数据融合的故障诊断 1.3 变电设备故障诊断方法的难点问题分析 1.3.1 变电设备故障机制复杂 1.3.2 变电设备故障诊断数据体量巨大 1.3.3 变电设备状态评估数据质量不佳 1.4 人工智能技术的发展现状及技术优势 1.4.1 人工智能关键技术概述 1.4.2 人工智能关键技术分析 1.5 人工智能技术在变电设备故障诊断中的优化需求 1.5.1 噪声抑制对变电设备故障诊断的影响 1.5.2 样本不均衡对变电设备故障诊断的影响 1.5.3 多元输入对诊断模型的影响 1.6 本书主要内容 1.7 参考文献 第2章 基于知识-数据融合驱动的油浸设备局放脉冲样本数据增强 2.1 绪论 2.1.1 局部放电样本数据增强的应用背景及其必要性 2.1.2 数据增强方法研究现状 2.2 基于知识-数据融合驱动的局放脉冲数据增强方法 2.2.1 知识-数据融合驱动的必要性及方法概述 2.2.2 局放脉冲筛选与特征知识补充 2.2.3 基于知识-数据融合驱动的局放脉冲数据增强 2.2.4 算例分析 2.3 基于DAE-GAN的局放信号数据增强技术 2.3.1 基于深度自编码器的局放信号降维 2.3.2 基于DAE-GAN的局放信号数据增强 2.3.3 算例分析 2.4 本章小结 2.5 参考文献 第3章 基于局部特征提取与Rep-VGG的油浸设备局部脉冲放电模式识别方法 3.1 引言 3.1.1 局部放电故障诊断应用背景及其必要性 3.1.2 国内外研究现状 3.2 基于改进LISTA的局部放电信号噪声抑制技术 3.2.1 融合深度学习的迭代阈值收缩算法（LISTA）原理 3.2.2 基于改进LISTA算法的局部放电信号噪声抑制 3.2.3 算例分析 3.3 基于ORB-Rep-VGG的高鲁棒性局放模式识别技术 3.3.1 局放脉冲时频联合分析 3.3.2 基于ORB算法局部特征提取方法 3.3.3 基于ORB-Rep-VGG的局部放电模式识别方法 3.3.4 算例分析 3.4 本章小结 3.5 参考文献