| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 引言 | 第11-13页 |
| 1.1.1 配电系统存在的主要问题 | 第11-12页 |
| 1.1.2 建设智能电网原因 | 第12-13页 |
| 1.2 构建智能电网带来的问题 | 第13-15页 |
| 1.2.1 对继电保护的影响 | 第13页 |
| 1.2.2 智能电网的不确定信息 | 第13-15页 |
| 1.3 故障诊断方法研究现状 | 第15-18页 |
| 1.4 本文所做的工作 | 第18-21页 |
| 第2章 粗糙集在故障诊断中的应用 | 第21-39页 |
| 2.1 粗糙集理论基础 | 第21-27页 |
| 2.1.1 知识与不可分辨关系 | 第21-22页 |
| 2.1.2 粗糙集的下近似、上近似、边界区和粗糙隶属函数 | 第22-23页 |
| 2.1.3 知识的约简、核和依赖度 | 第23-24页 |
| 2.1.4 知识表达系统、决策表与决策规则 | 第24-26页 |
| 2.1.5 属性约简和属性值约简 | 第26-27页 |
| 2.2 粗糙集在故障诊断中的应用 | 第27-37页 |
| 2.2.1 故障特征约简的求取方法 | 第27-29页 |
| 2.2.2 故障诊断规则的获取与决策 | 第29-31页 |
| 2.2.3 数值仿真 | 第31-37页 |
| 2.3 本章小结 | 第37-39页 |
| 第3章 传统输配电线路故障诊断不确定模型构建 | 第39-57页 |
| 3.1 模糊逻辑及模糊推理理论 | 第39-43页 |
| 3.1.1 模糊集合 | 第39-40页 |
| 3.1.2 模糊关系与模糊综合评判 | 第40-42页 |
| 3.1.3 模糊逻辑与模糊推理 | 第42-43页 |
| 3.2 传统输配电线路故障描述 | 第43-45页 |
| 3.2.1 输配电线路的故障类型 | 第43-44页 |
| 3.2.2 短路故障的类型及原因 | 第44-45页 |
| 3.2.3 断路故障的现象及原因 | 第45页 |
| 3.2.4 线路接地故障原因 | 第45页 |
| 3.3 传统输配电线路故障诊断模糊模型构建 | 第45-50页 |
| 3.3.1 输配电线路故障诊断专家系统的知识库 | 第45-49页 |
| 3.3.2 输配电线路故障诊断专家系统的推理机制 | 第49-50页 |
| 3.4 传统输配电线路故障诊断粗糙集模型构建 | 第50-55页 |
| 3.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 第4章 不确定粗糙集在智能电网故障诊断中的应用 | 第57-77页 |
| 4.1 智能电网概述 | 第57-59页 |
| 4.1.1 智能电网的内涵 | 第57页 |
| 4.1.2 智能电网的主要特征 | 第57-59页 |
| 4.2 智能电网分析 | 第59-62页 |
| 4.2.1 智能电网的结构 | 第59-61页 |
| 4.2.2 分布式电源对电力系统的影响 | 第61-62页 |
| 4.3 基于不确定粗糙集的智能电网故障诊断 | 第62-75页 |
| 4.3.1 不确定粗糙集 | 第62-64页 |
| 4.3.2 智能电网故障诊断系统建立 | 第64-66页 |
| 4.3.3 智能电网模型的建立及故障诊断 | 第66-74页 |
| 4.3.4 验证及结果分析 | 第74-75页 |
| 4.4 本章小结 | 第75-77页 |
| 第5章 基于直觉不确定粗糙集对智能电网的故障诊断 | 第77-89页 |
| 5.1 分布式电源对故障诊断影响的机理分析 | 第77-78页 |
| 5.2 直觉不确定粗糙集 | 第78-80页 |
| 5.3 智能电网故障诊断系统构建 | 第80-81页 |
| 5.4 智能电网故障诊断仿真 | 第81-85页 |
| 5.5 验证及结果分析 | 第85-87页 |
| 5.6 本章小结 | 第87-89页 |
| 第6章 总结与展望 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-95页 |
| 致谢 | 第95页 |