基于智能算法的小电流接地系统融合选线的研究
| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| Contents | 第10-12页 |
| 图清单 | 第12-15页 |
| 表清单 | 第15-16页 |
| 1 绪论 | 第16-22页 |
| ·研究背景及意义 | 第16-18页 |
| ·国内外研究现状 | 第18-19页 |
| ·智能算法在故障选线中的应用 | 第19-20页 |
| ·本文主要研究内容 | 第20-22页 |
| 2 小电流接地系统单相接地故障机理 | 第22-31页 |
| ·稳态故障特征分析 | 第22-27页 |
| ·暂态故障特征分析 | 第27-30页 |
| ·总结 | 第30-31页 |
| 3 小电流接地系统选线方法的仿真研究 | 第31-41页 |
| ·小电流接地系统模型 | 第31-32页 |
| ·基于稳态分量选线方法仿真 | 第32-38页 |
| ·基于暂态分量选线方法仿真 | 第38-40页 |
| ·总结 | 第40-41页 |
| 4 基于蚁群分类算法的融合选线方法 | 第41-65页 |
| ·信息融合简介 | 第41页 |
| ·故障测度函数 | 第41-50页 |
| ·蚁群分类算法原理 | 第50-57页 |
| ·基于蚁群分类算法的融合选线方法实现 | 第57-64页 |
| ·总结 | 第64-65页 |
| 5 基于蚁群分类算法和支持向量机的融合选线方法 | 第65-75页 |
| ·支持向量机简介 | 第65页 |
| ·支持向量机原理 | 第65-68页 |
| ·支持向量机的参数优化模型 | 第68-71页 |
| ·基于蚁群分类算法和支持向量机的融合选线方法实现 | 第71-74页 |
| ·总结 | 第74-75页 |
| 6 结论与展望 | 第75-77页 |
| ·结论 | 第75-76页 |
| ·展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 作者简历 | 第82-84页 |
| 学位论文数据集 | 第84页 |
