配电网故障诊断、定位及恢复方法研究
中文摘要 | 第1-4页 |
英文摘要 | 第4-9页 |
1 绪论 | 第9-23页 |
·本课题的目的和意义 | 第9-10页 |
·国内外研究现状 | 第10-22页 |
·配电网故障诊断方法概述 | 第10-13页 |
·配电网故障选线及定位 | 第13-18页 |
·配电网供电恢复 | 第18-22页 |
·本文的研究内容 | 第22-23页 |
2 配电网基础理论和故障特征分析 | 第23-39页 |
·引言 | 第23页 |
·配电网的特点 | 第23-26页 |
·电力系统中性点接地方式的种类 | 第23-24页 |
·配电系统小电流接地方式的优越性 | 第24-26页 |
·小电流接地系统单相接地故障特征分析 | 第26-34页 |
·稳态分析 | 第26-30页 |
·暂态分析 | 第30-34页 |
·高频故障电流行波传播理论 | 第34页 |
·架空输电线路相间电磁耦合关系 | 第34-37页 |
·电磁感应方式 | 第34页 |
·容性耦合 | 第34-35页 |
·感性耦合 | 第35页 |
·线路间耦合的计算 | 第35-37页 |
·本章小结 | 第37-39页 |
3 基于粗糙集理论的配电网故障诊断方法 | 第39-53页 |
·引言 | 第39页 |
·粗糙集的基本概念 | 第39-42页 |
·集合 | 第39-40页 |
·知识 | 第40页 |
·粗糙集 | 第40-41页 |
·约简与核 | 第41-42页 |
·决策表约简方法研究 | 第42-46页 |
·基于属性优先级函数的属性约简 | 第42-45页 |
·值约简 | 第45-46页 |
·规则提取与匹配 | 第46页 |
·配电网故障诊断的粗糙集方法 | 第46-51页 |
·故障诊断问题的描述 | 第46-47页 |
·配电网故障诊断方法 | 第47-50页 |
·测试结果 | 第50-51页 |
·小结 | 第51-53页 |
4 基于信息融合的配电网故障选线方法 | 第53-77页 |
·引言 | 第53页 |
·信息融合 | 第53-56页 |
·信息融合技术的起源和发展状况 | 第53-54页 |
·信息融合的功能和层次 | 第54-55页 |
·常用信息融合的方法 | 第55-56页 |
·信息融合在故障选线中的应用 | 第56-76页 |
·基于模糊理论的多判据融合选线的基本思想 | 第57-59页 |
·单相接地故障选线原理及步骤 | 第59-67页 |
·故障选线的Matlab 仿真分析 | 第67-76页 |
·小结 | 第76-77页 |
5 基于小波神经网络的配电网故障定位研究 | 第77-91页 |
·引言 | 第77页 |
·小波神经网络介绍 | 第77-82页 |
·BP 神经网络 | 第77-80页 |
·小波神经网络 | 第80-82页 |
·小波神经网络激励函数的选择 | 第82页 |
·配电系统单相接地故障特征信息分析 | 第82-86页 |
·配电网单相接地故障特征量的提取方法 | 第83-84页 |
·配电网故障特征信息仿真验证 | 第84-86页 |
·配电网单相接地故障特征小结 | 第86页 |
·免疫粒子群优化算法在小波神经网络学习中的应用 | 第86-89页 |
·免疫粒子群算法 | 第86-87页 |
·免疫粒子群优化算法优化小波神经网络 | 第87-89页 |
·仿真验证 | 第89-90页 |
·小结 | 第90-91页 |
6 配电网故障后快速供电恢复算法 | 第91-107页 |
·引言 | 第91页 |
·配电网故障恢复问题的数学模型 | 第91-94页 |
·配电网故障恢复的特点 | 第91-92页 |
·配电网故障恢复的数学模型 | 第92-94页 |
·基于分层供电树的供电恢复的启发式搜索 | 第94-98页 |
·相关概念 | 第94-95页 |
·算法实现 | 第95-98页 |
·供电恢复方案的模糊评价 | 第98-102页 |
·候选恢复方案集的形成规则 | 第99页 |
·恢复方案评价指标的形成 | 第99-101页 |
·最优恢复方案的选择 | 第101-102页 |
·算例分析 | 第102-105页 |
·算例一 | 第102-103页 |
·算例二 | 第103-105页 |
·小结 | 第105-107页 |
7 结论 | 第107-109页 |
致谢 | 第109-111页 |
参考文献 | 第111-119页 |
附录 | 第119页 |
A. 作者在攻读博士学位期间发表的论文 | 第119页 |
B. 作者在攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第119页 |