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基于小波神经网络的自适应距离保护的研究

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

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