| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-18页 |
| ·专家系统 | 第13-14页 |
| ·人工神经网络 | 第14-15页 |
| ·优化技术 | 第15页 |
| ·Petri网 | 第15-16页 |
| ·贝叶斯网 | 第16页 |
| ·粗糙集理论 | 第16-17页 |
| ·模糊集理论 | 第17-18页 |
| ·多智能体系统(MAS) | 第18页 |
| ·研究方向与进展情况 | 第18-19页 |
| ·遇到的问题以及对未来的展望 | 第19页 |
| ·本文的组织结构 | 第19-21页 |
| 第2章 电网故障诊断信息源 | 第21-27页 |
| ·SCADA | 第22页 |
| ·WAMS | 第22-23页 |
| ·继电保护信息系统 | 第23-24页 |
| ·故障录波信息系统 | 第24-25页 |
| ·综合调度数据平台 | 第25-26页 |
| ·结论 | 第26-27页 |
| 第3章 基于开关量的电网故障诊断方法 | 第27-41页 |
| ·Petri网基本理论 | 第27-28页 |
| ·Petri网基本理论 | 第27页 |
| ·Petri网模型的矩阵表示 | 第27-28页 |
| ·基于面向元件时间标记Petri网的电网故障诊断方法 | 第28-36页 |
| ·时间标记Petri网模型 | 第28-30页 |
| ·面向元件的Petri网模型 | 第30-32页 |
| ·基于面向元件的时间标记Petri网的故障诊断模型 | 第32页 |
| ·算例分析 | 第32-36页 |
| ·基于改进模糊Petri网的电网故障诊断方法 | 第36-41页 |
| ·模糊Petri网的基本概念 | 第37-38页 |
| ·改进的模糊Petri网及其在电网故障诊断中的应用 | 第38-39页 |
| ·算例分析 | 第39-41页 |
| 第4章 基于电气量的电网故障诊断方法 | 第41-48页 |
| ·小波分析基本理论 | 第41页 |
| ·小波故障度(WFD) | 第41-43页 |
| ·小波奇异度(WSD) | 第43-44页 |
| ·小波能量度(WED) | 第44页 |
| ·算例分析 | 第44-47页 |
| ·结论 | 第47-48页 |
| 第5章 多数据源信息融合的电网故障诊断方法 | 第48-61页 |
| ·D-S证据理论 | 第48页 |
| ·改进的D-S证据理论 | 第48-49页 |
| ·基于改进D-S证据理论的信息融合模型 | 第49-50页 |
| ·C-均值算法 | 第50-51页 |
| ·诊断决策模型 | 第51-53页 |
| ·多数据源信息融合的电网故障诊断框架体系 | 第53-54页 |
| ·仿真算例分析1 | 第54-57页 |
| ·仿真算例分析2 | 第57-61页 |
| 第6章 IDA800电网故障诊断辅助决策系统开发 | 第61-69页 |
| ·IDA800电网故障诊断辅助决策系统算法体系 | 第62页 |
| ·IDA800电网故障诊断辅助决策系统框架结构 | 第62-63页 |
| ·IDA800电网故障诊断辅助决策系统展示 | 第63-67页 |
| ·结论 | 第67-69页 |
| 第7章 结论 | 第69-71页 |
| 结束语 | 第71-72页 |
| 硕士期间发表的文章 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
