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基于神经网络的接地网故障诊断研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
目录第7-10页
插图索引第10-11页
附表索引第11-12页
第1章 绪论第12-18页
    1.1 电力系统接地概述第12页
    1.2 选题背景及意义第12-15页
    1.3 国内外研究现状第15-16页
        1.3.1 国外研究现状第15页
        1.3.2 国内研究现状第15-16页
    1.4 本论文的主要研究工作第16-18页
第2章 接地网测试方法第18-28页
    2.1 引言第18页
    2.2 接地网的安全性第18-21页
        2.2.1 问题的引出第18-19页
        2.2.2 地网设计标准第19-20页
        2.2.3 接地网安全性检测第20-21页
    2.3 基于电网络分析的地网诊断原理第21-24页
        2.3.1 基本思想第22页
        2.3.2 数学模型第22-24页
        2.3.3 故障诊断方程第24页
    2.4 接地网测点优化布置第24-26页
        2.4.1 节点优选方案第25页
        2.4.2 接地引下线对测试的影响第25-26页
    2.5 接地网诊断对测试方案的基本要求第26-27页
    2.6 本章小结第27-28页
第3章 基于神经网络的接地网故障定位第28-39页
    3.1 引言第28页
    3.2 神经网络概述第28-31页
        3.2.1 神经网络的发展及分类第28-29页
        3.2.2 神经网络的特点第29页
        3.2.3 学习算法第29-30页
        3.2.4 学习规则第30-31页
    3.3 Elman 神经网络第31-32页
        3.3.1 网络结构第31-32页
        3.3.2 Elman 网络和 BP 网络的比较第32页
    3.4 基于神经网络的故障模式识别第32-34页
    3.5 接地网仿真模型第34-35页
    3.6 应用神经网络的接地网诊断第35-38页
        3.6.1 故障诊断步骤第35-36页
        3.6.2 仿真计算第36-38页
    3.7 小结第38-39页
第4章 采用高频信号测试的接地网诊断第39-53页
    4.1 引言第39页
    4.2 ATPDraw 软件简介第39页
    4.3 基于 ATPDraw 的接地网模型建立第39-42页
        4.3.1 接地体单元模型第39-40页
        4.3.2 接地网等效模型第40-42页
    4.4 特征提取方法第42-43页
        4.4.1 基于主元分析的特征提取第42页
        4.4.2 基于小波分析的特征提取第42页
        4.4.3 基于分形理论的特征提取第42页
        4.4.4 基于 K 近邻法的特征提取第42-43页
        4.4.5 基于粗糙集的特征提取第43页
    4.5 小波分析与小波包分解第43-48页
        4.5.1 小波分析的基础知识第43-44页
        4.5.2 多分辨率分析和 Mallat 算法第44-46页
        4.5.3 小波包分析第46-48页
    4.6 基于小波分析的接地网诊断第48-52页
        4.6.1 故障信号频段能量值提取第48-49页
        4.6.2 诊断模型及仿真第49-52页
    4.7 本章小结第52-53页
第5章 基于蚁群神经网络的接地网诊断第53-61页
    5.1 引言第53页
    5.2 蚁群算法第53-57页
        5.2.1 蚁群算法原理第53-55页
        5.2.2 结合蚁群优化算法的神经网络训练第55-57页
    5.3 仿真分析第57-58页
    5.4 实例计算及分析第58-60页
        5.4.1 接地网模型第58页
        5.4.2 单支路故障第58-59页
        5.4.3 多支路故障第59-60页
    5.5 本章小结第60-61页
结论第61-63页
参考文献第63-67页
致谢第67-68页
附录A(攻读学位期间发表的学术论文目录)第68-69页
附录B (攻读学位期间参加的科研工作)第69页

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