基于录波数据的电力系统故障元件智能诊断方法研究
| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题的背景与研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 电力系统故障诊断方法研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 本文的主要研究内容和工作 | 第16-18页 |
| 第2章 基于录波数据的故障诊断流程和故障特征提取 | 第18-36页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 基于故障录波数据的电力系统故障诊断框架 | 第18-19页 |
| 2.3 故障录波数据的特点 | 第19-21页 |
| 2.3.1 故障录波器的启动和数据记录 | 第19-20页 |
| 2.3.2 故障录波数据的主要特点 | 第20-21页 |
| 2.4 故障特征的分析和提取 | 第21-36页 |
| 2.4.1 电压电流相量特征提取 | 第22-23页 |
| 2.4.2 故障分量特征提取 | 第23-25页 |
| 2.4.3 小波系数比特征提取 | 第25-27页 |
| 2.4.4 电流纵差特征提取 | 第27-29页 |
| 2.4.5 电流相位差特征提取 | 第29-31页 |
| 2.4.6 故障方向特征提取 | 第31-34页 |
| 2.4.7 线路模值偏移特征提取 | 第34-36页 |
| 第3章 基于模糊C均值聚类的电力系统故障分析 | 第36-48页 |
| 3.1 引言 | 第36页 |
| 3.2 模糊C均值聚类 | 第36-38页 |
| 3.3 基于FCM算法的电网故障分析模型 | 第38-42页 |
| 3.3.1 聚类特征选择 | 第38-40页 |
| 3.3.2 聚类特征数据处理 | 第40-41页 |
| 3.3.3 元件故障可信度计算 | 第41-42页 |
| 3.4 基于FCM聚类的故障分析流程 | 第42-43页 |
| 3.5 算例验证 | 第43-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于录波数据和解析模型的电力系统故障诊断 | 第48-58页 |
| 4.1 引言 | 第48页 |
| 4.2 基于录波数据的电力系统故障诊断解析模型 | 第48-57页 |
| 4.2.1 算法整体结构 | 第48-49页 |
| 4.2.2 疑似故障区域识别 | 第49-50页 |
| 4.2.3 故障诊断解析模型 | 第50-51页 |
| 4.2.4 实际故障特征判据计算 | 第51-54页 |
| 4.2.5 期望故障特征判据计算 | 第54-55页 |
| 4.2.6 模型求解 | 第55-57页 |
| 4.3 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 电网故障算例分析 | 第58-67页 |
| 5.1 引言 | 第58页 |
| 5.2 电网仿真算例分析 | 第58-61页 |
| 5.3 电网实际算例分析 | 第61-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 结论与展望 | 第67-70页 |
| 6.1 结论 | 第67-68页 |
| 6.2 展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第78-79页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第79页 |
