| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题的提出 | 第7-8页 |
| ·国内外相关研究现状 | 第8-11页 |
| ·电力系统故障类型识别的研究现状 | 第8-9页 |
| ·基于暂态量的高压输电线路故障分类方法研究现状 | 第9-11页 |
| ·研究目标和研究内容 | 第11-12页 |
| ·研究对象与目标 | 第11页 |
| ·主要研究内容 | 第11-12页 |
| ·论文章节安排 | 第12-13页 |
| 第二章 输电线路故障分析 | 第13-20页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·输电线路短路故障介绍 | 第13页 |
| ·输电线路的数学模型 | 第13-15页 |
| ·R-L 模型 | 第13-14页 |
| ·单π模型 | 第14页 |
| ·多π模型 | 第14-15页 |
| ·分布参数模型 | 第15页 |
| ·输电线路短路故障特征 | 第15-17页 |
| ·无限大功率电源供电系统的三相短路分析 | 第17-19页 |
| ·无限大功率电源供电系统 | 第17-18页 |
| ·三相短路暂态过程分析 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 Elman 神经网络 | 第20-29页 |
| ·人工神经网络的基本概念 | 第20页 |
| ·神经元的构成原理 | 第20-21页 |
| ·神经网络的特点 | 第21页 |
| ·人工神经网络的工作阶段 | 第21-22页 |
| ·BP 神经网络 | 第22-25页 |
| ·BP 神经网络模型 | 第22-23页 |
| ·BP 神经网络的学习算法 | 第23-25页 |
| ·Elman 神经网络 | 第25-28页 |
| ·Elman 神经网络的结构 | 第25-26页 |
| ·Elman 神经网络的学习过程 | 第26-27页 |
| ·Elman 神经网络算法及算法流程图 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 基于 LMD-1(1/2)维谱熵-Elman 神经网络的输电线路故障识别 | 第29-49页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·理论介绍 | 第29-34页 |
| ·相模变换 | 第29-30页 |
| ·LMD | 第30-32页 |
| ·1(1/2)维谱 | 第32-34页 |
| ·Elman 神经网络 | 第34页 |
| ·基于 LMD-1（1/2）维谱熵-Elman 神经网络的输电线路故障识别流程 | 第34-35页 |
| ·仿真建模 | 第35-36页 |
| ·故障特征的提取 | 第36-48页 |
| ·LMD 分解 | 第36-37页 |
| ·1（1/2）维谱熵计算 | 第37-43页 |
| ·Elman 神经网络故障识别 | 第43-48页 |
| ·结果与分析 | 第48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-50页 |
| ·本论文主要工作总结 | 第49页 |
| ·对课题后续研究工作展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-56页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |