| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| ·选题背景和意义 | 第10页 |
| ·配电网故障区域定位的主要问题 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·利用用户故障投诉电话信息的故障定位 | 第11-12页 |
| ·利用配电自动化信息的故障定位 | 第12-13页 |
| ·基于FTU的配电网故障定位方法概述 | 第13-16页 |
| ·基于矩阵算法的分析方法 | 第13页 |
| ·基于专家系统或智能专家系统的分析方法 | 第13-14页 |
| ·基于模糊集理论的分析方法 | 第14页 |
| ·基于遗传算法的分析方法 | 第14-15页 |
| ·基于人工神经网络的分析方法 | 第15-16页 |
| ·论文主要工作 | 第16-17页 |
| 2 配电网的拓扑结构及分层拓扑模型 | 第17-23页 |
| ·配电网络及其故障处理的特点 | 第17-18页 |
| ·配电网的数学简化模型 | 第18-19页 |
| ·配电网络拓扑的描述 | 第19-20页 |
| ·配电网的节点描述矩阵 | 第20页 |
| ·配电网分层拓扑模型 | 第20-22页 |
| ·分层拓扑模型的基本原理 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 配电网故障定位与隔离的传统算法研究 | 第23-37页 |
| ·配电网故障定位的矩阵算法 | 第23-26页 |
| ·算法的基本原理 | 第23-24页 |
| ·算例分析 | 第24-26页 |
| ·配电网故障定位的改进矩阵算法 | 第26-30页 |
| ·算法的基本原理 | 第26-28页 |
| ·算例分析 | 第28-30页 |
| ·基于分层拓扑模型的配电网故障定位 | 第30-33页 |
| ·算法的基本原理 | 第30-31页 |
| ·算例分析 | 第31-33页 |
| ·基于分层拓扑模型的配电网故障定位改进算法 | 第33-36页 |
| ·一维搜索算法 | 第33页 |
| ·故障定位改进算法的实现 | 第33-35页 |
| ·算例分析 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 4 人工神经网络 | 第37-49页 |
| ·人工神经元结构模型 | 第37-38页 |
| ·神经网络的结构 | 第38-39页 |
| ·神经网络的特性 | 第39页 |
| ·神经网络的学习方法 | 第39-40页 |
| ·BP神经网络及其改进 | 第40-47页 |
| ·BP神经元及BP网络模型 | 第41页 |
| ·BP网络的学习 | 第41-44页 |
| ·BP网络的不足及其改进 | 第44-46页 |
| ·BP网络设计的基本方法 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 5 基于人工神经网络的智能型配电网故障定位 | 第49-68页 |
| ·基于改进BP网络的配电网故障定位 | 第49-59页 |
| ·神经网络在配电网故障定位中应用 | 第49-50页 |
| ·运用MATLAB中神经网络工具箱进行BP网络设计 | 第50-51页 |
| ·算例仿真和结果分析 | 第51-59页 |
| ·多值神经逻辑网络 | 第59-61页 |
| ·神经逻辑网络的构造 | 第59-60页 |
| ·三值神经逻辑网络 | 第60-61页 |
| ·基于三值神经逻辑网络与改进BP神经网络组合的配电网故障定位 | 第61-65页 |
| ·基于三值神经逻辑网络的故障信息纠错模型 | 第61-63页 |
| ·算法的基本流程 | 第63页 |
| ·算例仿真和结果分析 | 第63-65页 |
| ·配电网络结构动态变化时的故障定位分析 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 6 论文总结 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 附录A 基于人工神经网络的配电网故障定位程序仿真 | 第75-79页 |
| 附录B | 第79页 |