基于解析模型的输电网故障诊断技术的研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-25页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 电力系统故障诊断简介 | 第12-14页 |
| 1.3 国内外电网故障诊断的研究与发展 | 第14-22页 |
| 1.3.1 专家系统方法及其最新发展 | 第14-16页 |
| 1.3.2 人工神经网络方法及其最新发展 | 第16-17页 |
| 1.3.3 基于解析模型的方法及其最新发展 | 第17-19页 |
| 1.3.4 基于粗糙集理论的方法及其最新发展 | 第19-21页 |
| 1.3.5 基于petri网的方法及其最新发展 | 第21-22页 |
| 1.3.6 基于贝叶斯网络的方法及其最新发展 | 第22页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第22-25页 |
| 第2章 故障诊断系统的概述 | 第25-33页 |
| 2.1 电力系统故障诊断的目标和功能 | 第25页 |
| 2.2 故障诊断系统的信息源 | 第25-30页 |
| 2.3 电力系统故障的基本类型 | 第30-33页 |
| 第3章 电网故障诊断解析法数学模型的建立 | 第33-39页 |
| 3.1 故障区域的自动生成 | 第33-34页 |
| 3.1.1 故障区域自动识别原理 | 第33页 |
| 3.1.2 故障区域自动识别过程 | 第33-34页 |
| 3.2 电网故障诊断的解析化建模概述 | 第34-39页 |
| 3.2.1 解析模型的建立 | 第34-35页 |
| 3.2.2 保护和断路器的动作规则 | 第35-38页 |
| 3.2.3 目标函数的优化 | 第38-39页 |
| 第4章 解析模型的优化建模 | 第39-51页 |
| 4.1 基于混合法的故障解析法 | 第39-43页 |
| 4.1.1 基于模型诊断相关知识简介 | 第39-41页 |
| 4.1.2 基于模型和解析法的混合诊断方案 | 第41-42页 |
| 4.1.3 混合后的故障诊断解析模型的建立 | 第42-43页 |
| 4.2 基于广域测量系统的故障解析模型 | 第43-51页 |
| 4.2.1 广域测量系统WAMS简介 | 第43页 |
| 4.2.2 含电气量的故障解析模型 | 第43-51页 |
| 第5章 智能算法对解析模型的求解及其应用研究 | 第51-71页 |
| 5.1 智能优化算法 | 第51-54页 |
| 5.1.1 智能算法简介 | 第51页 |
| 5.1.2 群体智能优化算法的仿生计算机制 | 第51-52页 |
| 5.1.3 智能优化算法的优势 | 第52-54页 |
| 5.2 人工鱼群算法求解及其仿真 | 第54-61页 |
| 5.2.1 基本原理 | 第54-55页 |
| 5.2.2 算法流程 | 第55-56页 |
| 5.2.3 算法的构成要素 | 第56-58页 |
| 5.2.4 控制参数选择 | 第58-59页 |
| 5.2.5 部分程序举例分析 | 第59-61页 |
| 5.3 粒子群算法及改进粒子群算法求解及仿真 | 第61-66页 |
| 5.3.1 基本原理 | 第61-62页 |
| 5.3.2 算法流程 | 第62-63页 |
| 5.3.3 算法的构成要素 | 第63-64页 |
| 5.3.4 粒子群算法的改进 | 第64-65页 |
| 5.3.5 部分程序举例分析 | 第65-66页 |
| 5.4 优化算法在故障诊断中应用比较研究 | 第66-71页 |
| 第6章 结论与展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 硕士期间发表的论文 | 第81页 |
