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基于支持向量机的高压线路故障原因辨识

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第10-15页
    1.1 引言第10页
    1.2 课题的背景和意义第10-11页
    1.3 国内外研究现状第11-14页
        1.3.1 故障录波分析第11-12页
        1.3.2 高压线路故障原因辨识第12-13页
        1.3.3 故障信息系统第13-14页
    1.4 论文的主要工作第14-15页
第2章 基于故障录波数据的线路故障特征量的提取第15-30页
    2.1 通信线路两端不同步问题及解决方案第15-19页
        2.1.1 同步问题研究背景第15-16页
        2.1.2 在电力系统中时间同步的应用第16页
        2.1.3 基于故障线路两端电压相位差的时间同步方法第16-17页
        2.1.4 仿真分析第17-19页
    2.2 电力系统故障录波电压与电流的特征选取与提取第19-29页
        2.2.1 小波基选择的意义第19-20页
        2.2.2 两类小波基简介第20-21页
        2.2.3 小波基综合性能的评价指标第21-22页
        2.2.4 分解层数的选择第22页
        2.2.5 仿真验证与比较第22-25页
        2.2.6 录波数据特征量的三个指标第25-27页
        2.2.7 样本的选择与特征量的提取第27-29页
    2.3 本章小结第29-30页
第3章 基于支持向量机的故障原因辨识第30-52页
    3.1 高压电力线路的故障原因概述第30-34页
        3.1.1 山火第30-31页
        3.1.2 凝冰第31页
        3.1.3 雷击第31-32页
        3.1.4 异物第32-33页
        3.1.5 对树木放电第33-34页
        3.1.6 外力破坏第34页
        3.1.7 小结第34页
    3.2 支持向量机模型的建立第34-36页
    3.3 基于支持向量机的电力线路故障类型识别第36-39页
        3.3.1 支持向量机训练试验第36页
        3.3.2 支持向量机分类测试试验第36-39页
    3.4 支持向量机模型选择的意义及方法第39-40页
        3.4.1 模型选择的意义第39页
        3.4.2 模型选择方法简介第39-40页
    3.5 核函数的选择第40-44页
        3.5.1 近似系数指标第40-41页
        3.5.2 实验及结果分析第41-44页
    3.6 核参数的调整及误差惩罚参数C的估计第44-48页
        3.6.1 核函数参数的选择第44页
        3.6.2 惩罚因子C的估计第44页
        3.6.3 遗传算法选择支持向量机参数第44-46页
        3.6.4 电力线路故障原因辨识模型参数的确定第46-48页
    3.7 仿真结果与分析第48-50页
        3.7.1 仿真结果第48-50页
        3.7.2 分析第50页
    3.8 本章小结第50-52页
第4章 继电保护运行综合智能支撑平台第52-64页
    4.1 系统方案概述第52-54页
        4.1.1 CSGC3000平台介绍第52-53页
        4.1.2 系统总体结构第53-54页
    4.2 故障智能分析第54-57页
        4.2.1 录波分析第55-56页
        4.2.2 故障场景数据收集第56页
        4.2.3 扩展故障分析第56-57页
    4.3 保护动作行为分析第57-61页
        4.3.1 动作行为分析的自动启动条件及分析对象第57-58页
        4.3.2 录波文件选取第58页
        4.3.3 基于故障数据的继电保护动作行为分析方法第58-61页
    4.4 高压线路故障原因分析结果第61-62页
        4.4.1 分析结果第61页
        4.4.2 展示界面的设计第61-62页
    4.5 本章小结第62-64页
第5章 总结与展望第64-66页
    5.1 总结第64-65页
    5.2 展望第65-66页
参考文献第66-70页
致谢第70页

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