| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 WAMS在配电系统中的应用现状 | 第8-9页 |
| 1.2.1 系统状态估计上的应用 | 第8页 |
| 1.2.2 系统的故障定位及线路参数测量方面的应用 | 第8-9页 |
| 1.2.3 电能质量监测上的应用 | 第9页 |
| 1.3 PMU在配电网中应用研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3.1 BDS系统简介 | 第9页 |
| 1.3.2 PMU的简介 | 第9-10页 |
| 1.3.3 PMU的配置方案研究现状 | 第10-11页 |
| 1.4 本论文的主要工作 | 第11-13页 |
| 第2章 PMU优化配置方案的研究 | 第13-25页 |
| 2.1 引言 | 第13页 |
| 2.2 电力系统的全局可测性分析 | 第13-14页 |
| 2.2.1 电力系统代数可测性条件 | 第13-14页 |
| 2.2.2 电力系统拓扑可测性条件 | 第14页 |
| 2.3 相量测量单元的配置方法 | 第14-17页 |
| 2.3.1 相量测量单元配置原则 | 第14-16页 |
| 2.3.2 相量测量单元的基本配置方案 | 第16-17页 |
| 2.4 PMU优化配置方案对比分析 | 第17-20页 |
| 2.4.1 遗传算法 | 第17-18页 |
| 2.4.2 禁忌搜索算法 | 第18页 |
| 2.4.3 模拟退火算法 | 第18-20页 |
| 2.4.4 基于故障诊断的配置方案 | 第20页 |
| 2.5 IEEE标准系统优化配置示例 | 第20-24页 |
| 2.5.1 IEEE18节点标准系统配置 | 第20-22页 |
| 2.5.2 IEEE30节点标准系统配置 | 第22-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 电网故障元件及故障类型的识别技术 | 第25-37页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 故障区域确定方法 | 第25-30页 |
| 3.2.1 宽度优先搜索算法（BFS） | 第25-26页 |
| 3.2.2 深度优先搜索算法（DFS） | 第26-28页 |
| 3.2.3 故障区域识别示例 | 第28-30页 |
| 3.3 故障元件识别方法 | 第30-33页 |
| 3.3.1 原理简介 | 第30-31页 |
| 3.3.2 系统故障元件确定示例 | 第31-33页 |
| 3.4 故障类型识别技术 | 第33-36页 |
| 3.4.1 故障元件确定方法 | 第33-35页 |
| 3.4.2 故障类型判别准则 | 第35-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于PMU的多端故障定位算法研究 | 第37-43页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 现有故障定位算法分析 | 第37-38页 |
| 4.3 线路分布参数模型的建立 | 第38-40页 |
| 4.4 基于PMU的多端同步故障测距算法 | 第40-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 基于PSCAD故障定位仿真及结果分析 | 第43-60页 |
| 5.1 PSCAD仿真软件简介 | 第43页 |
| 5.2 基于傅里叶变换的基波分量提取方法 | 第43-44页 |
| 5.3 基于PSCAD的故障定位仿真实例 | 第44-58页 |
| 5.4 仿真结果分析 | 第58-59页 |
| 5.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 总结 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 附录 | 第65-66页 |
| 作者简介 | 第66页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第66页 |