| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 电力系统接地概述 | 第13页 |
| 1.2 选题背景与意义 | 第13-15页 |
| 1.3 国内外研究现状及分析 | 第15-18页 |
| 1.3.1 接地网接地性能研究现状及分析 | 第15-17页 |
| 1.3.2 接地网腐蚀状态预测研究现状及分析 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第18-20页 |
| 第2章 接地网拓扑建模及腐蚀影响因素 | 第20-32页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 ATPDraw仿真软件 | 第20-24页 |
| 2.2.1 ATPDraw仿真软件简介 | 第20-21页 |
| 2.2.2 ATPDraw仿真软件的仿真流程 | 第21-24页 |
| 2.3 直流激励下接地网模型的搭建 | 第24-27页 |
| 2.4 接地网土壤腐蚀影响因素分析 | 第27-31页 |
| 2.4.1 土壤中的孔隙度对腐蚀的影响 | 第27-28页 |
| 2.4.2 土壤含水量对腐蚀的影响 | 第28-29页 |
| 2.4.3 土壤电阻率对腐蚀的影响 | 第29-30页 |
| 2.4.4 土壤PH值对腐蚀的影响 | 第30页 |
| 2.4.5 土壤含盐量对腐蚀的影响 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 接地网腐蚀速率动态跟踪 | 第32-52页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 卡尔曼滤波算法 | 第32-38页 |
| 3.2.1 卡尔曼滤波算法简介 | 第32-33页 |
| 3.2.2 卡尔曼滤波算法实现 | 第33-38页 |
| 3.3 扩展卡尔曼滤波算法 | 第38-42页 |
| 3.3.1 扩展卡尔曼滤波算法简介 | 第38-39页 |
| 3.3.2 基于扩展卡尔曼滤波的接地电阻状态可靠估计 | 第39-42页 |
| 3.4 仿真实例 | 第42-50页 |
| 3.4.1 Python仿真软件简介 | 第42-43页 |
| 3.4.2 基于Python的接地电阻状态估计仿真 | 第43-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 第4章 接地网腐蚀速率静态预测 | 第52-68页 |
| 4.1 引言 | 第52页 |
| 4.2 基本方法 | 第52-59页 |
| 4.2.1 主成分分析法 | 第52-54页 |
| 4.2.2 PCA的建模及算法实现步骤 | 第54-56页 |
| 4.2.3 BP神经网络 | 第56-59页 |
| 4.3 基于BP神经网络的接地网腐蚀速率静态预测 | 第59-61页 |
| 4.4 基于PCA-BP神经网络的接地网腐蚀速率静态预测 | 第61-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 第5章 接地网腐蚀状态分类 | 第68-80页 |
| 5.1 引言 | 第68页 |
| 5.2 支持向量机(SVM)简介 | 第68-76页 |
| 5.2.1 支持向量机(SVM)原理 | 第68-75页 |
| 5.2.2 SVM的正则化过程 | 第75页 |
| 5.2.3 数据归一化 | 第75-76页 |
| 5.3 基于支持向量机的接地网腐蚀状态分类 | 第76-79页 |
| 5.4 本章小结 | 第79-80页 |
| 结论与展望 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 附录A (攻读学位期间发表的学术论文目录) | 第90-91页 |
| 附录B (攻读学位期间参加的科研工作及学术活动) | 第91-92页 |
| 附录C (我国土壤腐蚀试验网站的土壤理化性质与碳钢试品的腐蚀状况) | 第92-93页 |
