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基于模糊神经网络的配电网故障选线方法研究

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

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