摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
第一章 绪论 | 第9-14页 |
1.1 研究背景和意义 | 第9页 |
1.2 课题的研究近况及发展趋势 | 第9-12页 |
1.2.1 课题的研究近况 | 第9-12页 |
1.2.2 配电网故障选线方法的发展趋势 | 第12页 |
1.3 本论文主要研究工作及创新点 | 第12-14页 |
第二章 配电网单相接地故障分析 | 第14-21页 |
2.1 中性点接地方式 | 第14-15页 |
2.2 配电网单相接地故障稳态过程分析 | 第15-17页 |
2.2.1 中性点不接地系统单相接地故障时的零序电流稳态特征分析 | 第15-16页 |
2.2.2 谐振接地系统单相接地故障时的零序电流稳态特征分析 | 第16-17页 |
2.3 单相接地故障后的暂态零序电流分析 | 第17-19页 |
2.4 本章小结 | 第19-21页 |
第三章 基于模糊理论的多判据融合故障选线原理 | 第21-37页 |
3.1 模糊理论选线原理 | 第21-23页 |
3.1.1 模糊理论的一些基本概念 | 第21-22页 |
3.1.2 模糊理论融合多判据的选线原理 | 第22-23页 |
3.2 零序电流五次谐波比相选线方法 | 第23-25页 |
3.2.1 选线原理分析 | 第23-25页 |
3.2.2 故障测度隶属度函数 | 第25页 |
3.3 零序电流有功分量比幅选线方法 | 第25-27页 |
3.3.1 选线原理分析 | 第25-27页 |
3.3.2 故障测度隶属度函数 | 第27页 |
3.4 小波包系数极性选线方法 | 第27-32页 |
3.4.1 小波变换理论 | 第27-30页 |
3.4.2 小波包理论 | 第30-32页 |
3.4.3 小波包系数极性法选线原理 | 第32页 |
3.4.4 故障测度隶属度函数 | 第32页 |
3.5 基于暂态能量的故障选线方法 | 第32-33页 |
3.5.1 选线原理分析 | 第32-33页 |
3.5.2 故障测度隶属度函数 | 第33页 |
3.6 仿真分析 | 第33-36页 |
3.7 本章小结 | 第36-37页 |
第四章 基于模糊神经网络理论的多判据融合故障选线原理 | 第37-46页 |
4.1 基于神经网络理论的多判据融合故障选线原理 | 第37-41页 |
4.1.1 神经网络介绍 | 第37页 |
4.1.2 BP神经网络结构 | 第37-38页 |
4.1.3 BP神经网络的实现过程 | 第38-39页 |
4.1.4 BP神经网络的MATLAB实现 | 第39-40页 |
4.1.5 BP神经网络融合多判据的选线原理 | 第40页 |
4.1.6 BP神经网络的局限性 | 第40-41页 |
4.2 遗传算法优化BP神经网络 | 第41-43页 |
4.2.1 遗传算法基本理论 | 第41-42页 |
4.2.2 遗传算法优化BP神经网络的算法流程 | 第42-43页 |
4.3 基于模糊神经网络的多判据融合故障选线方法 | 第43-45页 |
4.4 本章小结 | 第45-46页 |
第五章 故障选线建模及仿真试验 | 第46-59页 |
5.1 配电网故障选线MATLAB仿真模型的建立 | 第46-49页 |
5.1.1 仿真模型的建立 | 第46-47页 |
5.1.2 仿真参数的设置 | 第47-49页 |
5.2 故障选线的仿真试验 | 第49-58页 |
5.2.1 试验数据的获得及处理 | 第49-52页 |
5.2.2 神经网络的训练及故障选线测试 | 第52-58页 |
5.3 本章小结 | 第58-59页 |
第六章 结论与展望 | 第59-61页 |
6.1 结论 | 第59-60页 |
6.2 展望 | 第60-61页 |
参考文献 | 第61-63页 |
附录 部分样本数据 | 第63-67页 |
在读期间公开发表的论文 | 第67-68页 |
致谢 | 第68页 |