群智能算法在电网故障诊断中的应用
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第16-26页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第16-18页 |
| 1.2 国内外电网故障诊断的研究现状 | 第18-22页 |
| 1.2.1 基于专家系统方法 | 第18-19页 |
| 1.2.2 基于人工神经网络方法 | 第19-20页 |
| 1.2.3 基于贝叶斯网络的方法 | 第20页 |
| 1.2.4 基于Petri网的方法 | 第20-21页 |
| 1.2.5 基于优化技术的故障诊断方法 | 第21-22页 |
| 1.3 基于优化技术的电网故障诊断方法的优点 | 第22-24页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第24-26页 |
| 2 电网故障诊断解析模型 | 第26-42页 |
| 2.1 电网故障诊断的概述 | 第26-27页 |
| 2.2 基于优化算法的电网故障诊断方法 | 第27-28页 |
| 2.2.1 基于优化算法的电网故障诊断的实现过程 | 第27-28页 |
| 2.2.2 基于优化算法的电网故障诊断的要求 | 第28页 |
| 2.3 一种不考虑告警信息错误的简单解析模型 | 第28-32页 |
| 2.3.1 目标函数 | 第28-29页 |
| 2.3.2 保护和断路器的动作规则 | 第29-32页 |
| 2.4 一种完全解析模型 | 第32-39页 |
| 2.4.1 故障模式 | 第32-33页 |
| 2.4.2 保护、断路器动作规则解析 | 第33-34页 |
| 2.4.3 保护、断路器动作状态解析 | 第34-35页 |
| 2.4.4 告警信息的解析 | 第35-36页 |
| 2.4.5 完备解集的求取 | 第36-38页 |
| 2.4.6 对第二后备保护动作状态的重新表达 | 第38-39页 |
| 2.5 0-1整数规划问题 | 第39-40页 |
| 2.6 本章小结 | 第40-42页 |
| 3 群智能算法 | 第42-64页 |
| 3.1 SIA的概述 | 第42-46页 |
| 3.1.1 SIA的起源 | 第42-43页 |
| 3.1.2 SIA的发展历史及发展现状 | 第43-46页 |
| 3.1.3 SIA的特点 | 第46页 |
| 3.2 PSO | 第46-49页 |
| 3.2.1 PSO的仿生原理和特点 | 第46-47页 |
| 3.2.2 PSO的数学模型和实现步骤 | 第47-49页 |
| 3.3 FSA | 第49-53页 |
| 3.3.1 FSA的仿生原理和特点 | 第49-50页 |
| 3.3.2 FSA行为的数学描述及实现步骤 | 第50-53页 |
| 3.4 SFLA | 第53-57页 |
| 3.4.1 SFLA生物学原理及数学描述 | 第53-54页 |
| 3.4.2 SFLA算法具体步骤和流程图 | 第54-57页 |
| 3.5 FA | 第57-59页 |
| 3.5.1 FA的仿生学原理 | 第57页 |
| 3.5.2 FA的数学描述及实现步骤 | 第57-59页 |
| 3.6 BA | 第59-63页 |
| 3.6.1 BA生物学原理 | 第59-60页 |
| 3.6.2 BA的数学描述和实现步骤 | 第60-63页 |
| 3.7 本章小结 | 第63-64页 |
| 4 SIC基于简单解析模型的Matlab仿真 | 第64-86页 |
| 4.1 仿真测试系统 | 第64-65页 |
| 4.2 故障案例 | 第65-82页 |
| 4.2.1 确定保护和断路器的实际状态和期望状态 | 第66-67页 |
| 4.2.2 电网故障诊断的数学模型 | 第67页 |
| 4.2.3 PSO优化函数 | 第67-70页 |
| 4.2.4 FSA优化函数 | 第70-73页 |
| 4.2.5 SFLA优化函数 | 第73-76页 |
| 4.2.6 FA优化函数 | 第76-79页 |
| 4.2.7 BA优化函数 | 第79-82页 |
| 4.3 仿真结果分析 | 第82-84页 |
| 4.3.1 故障诊断结果分析 | 第82页 |
| 4.3.2 对于SIA应用于此故障诊断的总结 | 第82-84页 |
| 4.4 本章小结 | 第84-86页 |
| 5 SIC基于完全解析模型的Matlab仿真 | 第86-104页 |
| 5.1 仿真测试系统 | 第86-87页 |
| 5.2 构建完全解析模型的目标函数 | 第87-91页 |
| 5.3 求解目标函数 | 第91-98页 |
| 5.3.1 PSO优化函数 | 第91-92页 |
| 5.3.2 FSA优化函数 | 第92-94页 |
| 5.3.3 SFLA优化函数 | 第94-95页 |
| 5.3.4 FA优化函数 | 第95-96页 |
| 5.3.5 BA优化函数 | 第96-98页 |
| 5.3.6 诊断结果 | 第98页 |
| 5.4 算法性能的比较和分析 | 第98-100页 |
| 5.5 FA的改进 | 第100-102页 |
| 5.6 GFA函数寻优 | 第102-103页 |
| 5.7 本章小结 | 第103-104页 |
| 结论与展望 | 第104-106页 |
| 参考文献 | 第106-112页 |
| 附录A 第五章算法程序 | 第112-122页 |
| 致谢 | 第122-124页 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 | 第124-125页 |
