| ABSTRACT | 第7页 |
| TABLE OF CONTENT | 第8-9页 |
| LIST OF FIGURES | 第9-10页 |
| LIST OF TABLES | 第10-11页 |
| CHAPTER 1 INTRODUCTION | 第11-15页 |
| 1.1 NECESSITY AND IMPORTANCE OF RESEARCH ON THE TOPIC | 第11-13页 |
| 1.1.1 Area of application | 第11-12页 |
| 1.1.2 Technical Advances | 第12页 |
| 1.1.3 Numerical Distance Protection | 第12-13页 |
| 1.2 RESEARCH STATUS ABOUT THE TOPIC | 第13页 |
| 1.3 MAIN POINTS OF THE RESEARCH | 第13-15页 |
| CHAPTER 2 DIGITAL DISTANCE PROTECTION MIETHODS | 第15-26页 |
| 2.1 INTRODUCTION | 第15-16页 |
| 2.2 LINE TO GROUND FAULTS ON DOUBLE FED SYSTEM | 第16-17页 |
| 2.3 CONVENTIONAL GORUND DISTANCE RELAYING METHOD | 第17-19页 |
| 2.4 COMPREHENSIVE NEGATIVE-ZERO SEOUENCE CURRENT METHOD | 第19-23页 |
| 2.5 MODIFIED CONVENTIONAL SCHEME | 第23-26页 |
| CHAPTER 3 ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS | 第26-34页 |
| 3.1 INTRODUCTION | 第26页 |
| 3.2 ANN IN POWER SYSTEM PROTECTION DOMAIN | 第26-27页 |
| 3.3 APPROPRIATE ARCHITECTURE FOR ANN BLOCK | 第27页 |
| 3.4 TRAINING PATTERN | 第27-30页 |
| 3.4.1 improved learning (Backpropagation Algorithm) | 第28页 |
| 3.4.2 Batch Gradient Descent | 第28-29页 |
| 3.4.3 Levenberg-Marquardt algorithm | 第29-30页 |
| 3.4.4 Speed and Memory Comparison | 第30页 |
| 3.5 STEPS OF DESIGNING AND TRAINING | 第30-34页 |
| 3.5.1 Machine Learning assistance for opproximate impedance prediction | 第30-32页 |
| 3.5.2 Inputs and Outputs Selection criteria | 第32页 |
| 3.5.3 ANN block Architecture | 第32-34页 |
| CHAPTER 4 SIMULATION RESULTS AND DISCUSSION | 第34-48页 |
| 4.1 INTRODUCTION | 第34页 |
| 4.2 TRANSMISSION LINE MODEL | 第34-36页 |
| 4.3 PSCAD MODEL | 第36-37页 |
| 4.4 FLOW CHART | 第37-38页 |
| 4.5 SINGLE PHASE TO GROUND FAULT | 第38-48页 |
| 4.5.1 VARIATION in power transfer angle for different fault locations | 第38-41页 |
| 4.5.2 Variation In Fault Resistance Rf | 第41-46页 |
| 4.5.3 Simultaneous Open Conductor Fault Impedance | 第46-48页 |
| CHAPTER 5 CONCLUSION | 第48-49页 |
| APPENDIX | 第49-50页 |
| REFERENCES | 第50-52页 |
| ACKNOWLEDGEMENT | 第52页 |
