基于VMD和SDEO的单端行波故障定位方法
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 故障定位方法研究现状 | 第11-16页 |
| 1.3 行波法目前存在主要问题 | 第16-19页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第19-21页 |
| 2 输电线路行波传播过程研究 | 第21-31页 |
| 2.1 行波的基本概念 | 第21-22页 |
| 2.2 输电线路上的行波过程 | 第22-23页 |
| 2.3 行波的折反射研究 | 第23-25页 |
| 2.4 三相输电线路相模转换 | 第25-30页 |
| 2.4.1 常用相模变换矩阵 | 第27-29页 |
| 2.4.2 新型相模变换矩阵 | 第29-30页 |
| 2.5 小结 | 第30-31页 |
| 3 基于VMD和SDEO的波头提取方法 | 第31-45页 |
| 3.1 不同波头提取方法的优劣对比 | 第31-32页 |
| 3.2 经验模态分解基本原理 | 第32-34页 |
| 3.3 变分模态分解理论的引入 | 第34-38页 |
| 3.4 VMD与EMD的效果对比 | 第38-39页 |
| 3.5 对称差分能量算子检测信号突变点 | 第39-40页 |
| 3.6 采样误差修正方法 | 第40-42页 |
| 3.7 暂态行波信号的处理流程 | 第42-44页 |
| 3.8 小结 | 第44-45页 |
| 4 行波故障测距算法的改进 | 第45-62页 |
| 4.1 故障测距计算公式的改进 | 第45-50页 |
| 4.2 波头极性判定方法 | 第50-52页 |
| 4.3 基于智能算法的故障区段预测 | 第52-61页 |
| 4.3.1 神经网络算法原理 | 第52-53页 |
| 4.3.2 BP神经网络拓扑结构设计 | 第53-56页 |
| 4.3.3 遗传算法优化后的BP神经网络 | 第56-57页 |
| 4.3.4 样本数据处理 | 第57-59页 |
| 4.3.5 单端测距算法流程 | 第59-61页 |
| 4.4 小结 | 第61-62页 |
| 5 行波故障定位仿真实例 | 第62-72页 |
| 5.1 基于单端法的行波测距仿真实现 | 第62-63页 |
| 5.2 行波测距的影响因素的仿真分析 | 第63-70页 |
| 5.2.1 不同采样频率下的仿真 | 第63-65页 |
| 5.2.2 不同故障类型下的仿真 | 第65-66页 |
| 5.2.3 不同过渡电阻下的仿真 | 第66页 |
| 5.2.4 不同信噪比下的仿真 | 第66-70页 |
| 5.3 小结 | 第70-72页 |
| 6 结论与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 结论 | 第72-73页 |
| 6.2 展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
