| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题来源及意义 | 第9页 |
| 1.2 小电流接地系统选线及定位算法的研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 选线方法综述 | 第9-11页 |
| 1.2.2 定位方法综述 | 第11-13页 |
| 1.3 存在的主要困难 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第14-16页 |
| 第二章 小电流接地系统故障过程分析 | 第16-24页 |
| 2.1 中性点不接地方式 | 第16-18页 |
| 2.2 中性点经消弧线圈接地方式 | 第18-20页 |
| 2.3 小电流接地系统暂态过程分析 | 第20-22页 |
| 2.3.1 暂态电容电流 | 第21页 |
| 2.3.2 暂态电感电流 | 第21-22页 |
| 2.3.3 暂态接地电流 | 第22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 LVQ神经网络故障选线方法的研究 | 第24-42页 |
| 3.1 神经网络概述 | 第24-28页 |
| 3.1.1 神经网络基本特征 | 第24-27页 |
| 3.1.2 神经网络学习方法 | 第27-28页 |
| 3.2 LVQ神经网络概述 | 第28-32页 |
| 3.2.1 LVQ神经网络的结构 | 第29-30页 |
| 3.2.2 LVQ神经网络的学习算法与特点 | 第30-32页 |
| 3.3 LVQ神经网络仿真模型的建立 | 第32-35页 |
| 3.3.1 MATLAB软件的介绍 | 第32页 |
| 3.3.2 SimPowerSystem电力仿真模块 | 第32-33页 |
| 3.3.3 仿真模型的搭建 | 第33-35页 |
| 3.4 LVQ故障选线流程 | 第35-41页 |
| 3.4.1 故障选线LVQ神经网络模型的建立 | 第35-37页 |
| 3.4.2 小电流接地系统仿真故障特征量的提取 | 第37-38页 |
| 3.4.3 LVQ神经网络的选线仿真 | 第38-39页 |
| 3.4.3 仿真结果分析 | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于改进LVQ神经网络定位算法 | 第42-60页 |
| 4.1 基于LVQ神经网络定位算法的设计流程 | 第42-45页 |
| 4.1.1 系统框图的设计 | 第42-43页 |
| 4.1.2 故障定位LVQ神经网络模型的建立 | 第43页 |
| 4.1.3 故障特征量的提取 | 第43-45页 |
| 4.2 系统仿真及结果分析 | 第45-46页 |
| 4.3 LVQ神经网络定位算法的优化与改进 | 第46-48页 |
| 4.3.1 LVQ神经网络算法中的不足 | 第47页 |
| 4.3.2 LVQ神经网络算法改进 | 第47页 |
| 4.3.3 基于“良心”机制的LVQ神经网络算法 | 第47-48页 |
| 4.4 改进LVQ神经网络的仿真及结果分析 | 第48-50页 |
| 4.5 其它故障定位算法的研究 | 第50-57页 |
| 4.5.1 小波神经网络定位算法 | 第50-54页 |
| 4.5.2 基于内部模型的定位算法 | 第54-57页 |
| 4.6 定位方法的对比 | 第57-58页 |
| 4.7 本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 小电流系统故障诊断装置的设计 | 第60-73页 |
| 5.1 整体方案的设计 | 第60-61页 |
| 5.2 数据采集器 | 第61-62页 |
| 5.2.1 AD采样 | 第61页 |
| 5.2.2 低通滤波器 | 第61页 |
| 5.2.3 故障判断电路 | 第61-62页 |
| 5.3 ARM故障诊断机 | 第62-63页 |
| 5.4 配电网远程监测系统界面设计 | 第63-70页 |
| 5.4.1 VC简介 | 第63页 |
| 5.4.2 界面设计流程 | 第63-64页 |
| 5.4.3 各个界面的设计及效果图 | 第64-70页 |
| 5.5 通信设计 | 第70-72页 |
| 5.5.1 数据采集器与故障诊断机的通信 | 第70-71页 |
| 5.5.2 故障诊断机与监测界面通信 | 第71-72页 |
| 5.6 本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 结论与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 结论 | 第73-74页 |
| 6.2 展望 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-78页 |