中文摘要 | 第1页 |
ABSTRACT | 第4-8页 |
第一章 绪论 | 第8-14页 |
·继电保护技术的发展现状及趋势 | 第8-9页 |
·自适应继电保护的基本概念及其发展的条件 | 第9-10页 |
·微机保护技术的进步 | 第10页 |
·电网调度自动化技术的发展 | 第10页 |
·智能控制和现代通信技术的发展 | 第10页 |
·小波神经网络在电力系统中的应用 | 第10-11页 |
·国内外研究现状 | 第11-12页 |
·本文的工作 | 第12-14页 |
第二章 基于小波神经网络的高压线路故障检测 | 第14-25页 |
·引言 | 第14-15页 |
·基本原理 | 第15页 |
·能量的定义 | 第15页 |
·自适应小波神经网络 | 第15-16页 |
·本章所用小波神经网络的构造 | 第16-19页 |
·输入层和输出层 | 第17页 |
·小波变换层 | 第17-18页 |
·能量层 | 第18页 |
·隐含层 | 第18-19页 |
·自适应小波神经网络的训练 | 第19-20页 |
·训练样本的选取 | 第19页 |
·样本的预处理 | 第19-20页 |
·网络的训练 | 第20页 |
·自适应小波神经网络的测试 | 第20-22页 |
·网络的测试 | 第20-21页 |
·进一步的分析 | 第21-22页 |
·关于振荡问题的讨论 | 第22-24页 |
·振荡问题的提出 | 第22-23页 |
·小波神经网络实现振荡中不对称故障的基本原理 | 第23页 |
·小波神经网络的训练和检验 | 第23-24页 |
·本章小结 | 第24-25页 |
第三章 基于小波神经网络的输电线路故障测距 | 第25-41页 |
·引言 | 第25-26页 |
·本章所用小波神经网络的算法 | 第26-28页 |
·前向运算 | 第26-27页 |
·权值调整 | 第27-28页 |
·建模依据 | 第28-29页 |
·故障检测和识别子网络(NN1) | 第28页 |
·故障测距子网络(NN2) | 第28-29页 |
·具有冗余信息的高压输电线路故障测距小波神经网络的构造 | 第29-32页 |
·基本测距层 | 第29-30页 |
·泛化层 | 第30-31页 |
·故障测距校正层 | 第31-32页 |
·基于小波神经网络的故障测距系统运行机制 | 第32页 |
·基于小波神经网络模型故障测距系统的仿真与训练 | 第32-35页 |
·单相接地故障测距模块训练故障模式集的构造 | 第32-33页 |
·各层各故障测距模块输入矢量特征的确定 | 第33-34页 |
·输入矢量和输出矢量的归一化 | 第34-35页 |
·测距结果分析 | 第35页 |
·其他类型故障测距神经网络模型及测距结果 | 第35-39页 |
·两相短路故障测距模型训练与测试 | 第35-37页 |
·两相短路接地故障测距模型训练与测试 | 第37-39页 |
·三相短路接地故障测距模型训练与测试 | 第39页 |
·本章小结 | 第39-41页 |
第四章 基于小波神经网络的单相自适应重合闸 | 第41-50页 |
·引言 | 第41页 |
·单相接地故障特征分析 | 第41-43页 |
·瞬时性故障 | 第41-42页 |
·永久性故障 | 第42-43页 |
·信号的采集与判据的实现 | 第43-47页 |
·滤波处理 | 第43-44页 |
·电气量采集 | 第44页 |
·电压幅值判据的小波神经网络实现 | 第44-45页 |
·电压相位判据的小波神经网络实现 | 第45-46页 |
·功率型判据的小波神经网络实现 | 第46页 |
·综合判据的小波神经网络实现 | 第46-47页 |
·仿真分析 | 第47-49页 |
·本章小结 | 第49-50页 |
第五章 结论 | 第50-52页 |
参考文献 | 第52-56页 |
致谢 | 第56-57页 |
在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第57页 |