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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

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