| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-23页 |
| 1.1 继电保护的基本介绍 | 第10-13页 |
| 1.1.1 电力系统的概念及故障类型介绍 | 第10-11页 |
| 1.1.2 电力系统继电保护的主要任务 | 第11页 |
| 1.1.3 继电保护的四个基本要求 | 第11-12页 |
| 1.1.4 继电保护的发展过程 | 第12-13页 |
| 1.2 距离保护的介绍 | 第13-15页 |
| 1.2.1 距离保护的概念 | 第13-14页 |
| 1.2.2 距离保护优缺点分析 | 第14-15页 |
| 1.3 距离保护的三段保护原理 | 第15-22页 |
| 1.3.1 距离保护的基本动作原理 | 第15页 |
| 1.3.2 距离保护的区内及区外故障 | 第15-16页 |
| 1.3.3 测量电压、电流、阻抗的概念 | 第16-17页 |
| 1.3.4 距离保护的时限特性 | 第17-18页 |
| 1.3.5 距离保护的整定计算 | 第18-19页 |
| 1.3.6 边界角a与距离保护的关系 | 第19-22页 |
| 1.4 本文的研究目的及主要内容 | 第22-23页 |
| 第2章 自适应距离保护和人工神经网络 | 第23-32页 |
| 2.1 自适应继电保护相关概念介绍 | 第23-24页 |
| 2.2 人工神经网络介绍 | 第24-27页 |
| 2.2.1 人工神经网络的概念 | 第24-25页 |
| 2.2.2 人工神经网络的发展历史 | 第25-26页 |
| 2.2.3 人工神经网络的基本原理及简单操作方法 | 第26-27页 |
| 2.2.4 人工神经网络的特点 | 第27页 |
| 2.3 人工神经网络与距离保护 | 第27-30页 |
| 2.3.1 人工神经网络构建距离保护相比传统距离保护的优越性 | 第28-29页 |
| 2.3.2 基于人工神经网络的距离保护研究现状 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 基于支持向量机的距离保护方法研究 | 第32-57页 |
| 3.1 支持向量机的简介 | 第32-36页 |
| 3.1.1 支持向量机的概念及其特点 | 第32-33页 |
| 3.1.2 支持向量机算法介绍 | 第33-34页 |
| 3.1.3 核函数 | 第34-36页 |
| 3.1.4 非线性支持向量机回归 | 第36页 |
| 3.2 相比BP算法SVM的优点 | 第36-38页 |
| 3.3 基于支持向量机SVM的距离保护 | 第38-55页 |
| 3.3.1 基于SVM的自适应距离保护方法的提出 | 第38页 |
| 3.3.2 算法流程 | 第38-39页 |
| 3.3.3 算法实现 | 第39-54页 |
| 3.3.3.1 LIBSVM以及MATLAB | 第39-40页 |
| 3.3.3.2 仿真数据获取 | 第40-42页 |
| 3.3.3.3 仿真流程 | 第42-46页 |
| 3.3.3.4 数据预处理 | 第46-49页 |
| 3.3.3.5 交叉验证选择最佳参数c与g以构建SVM模型 | 第49-53页 |
| 3.3.3.6 训练与回归预测 | 第53-54页 |
| 3.3.4 算法结果评价 | 第54-55页 |
| 3.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 第4章 神经网络在距离保护中应用的实现设想 | 第57-60页 |
| 4.1 实现方法的提出 | 第57-58页 |
| 4.2 实现方法的评价 | 第58-59页 |
| 4.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 结论与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 本文所做的工作 | 第60页 |
| 5.2 本文的几点贡献 | 第60页 |
| 5.3 本文遗留的几点问题及展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 作者简介 | 第67页 |