基于状态估计电压匹配的配电网故障定位研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 创新点摘要 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 本文研究的目的与意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 配电网故障区段定位方法 | 第11-13页 |
| 1.2.2 配电网故障定位方法 | 第13-14页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第14-16页 |
| 第二章 配电网短路故障分析 | 第16-25页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 配电网的短路故障分类 | 第16-17页 |
| 2.3 短路故障电压暂降分析 | 第17-21页 |
| 2.3.1 非对称故障电压暂降 | 第18-21页 |
| 2.3.2 对称故障电压暂降 | 第21页 |
| 2.4 配电网故障诊断方法提出 | 第21-24页 |
| 2.4.1 配电网数据 | 第22页 |
| 2.4.2 故障区域识别 | 第22-23页 |
| 2.4.3 故障类型识别 | 第23页 |
| 2.4.4 故障定位 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小节 | 第24-25页 |
| 第三章 基于支持向量机的配电网故障识别 | 第25-45页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 支持向量机 | 第25-33页 |
| 3.2.1 支持向量的线性分类 | 第25-26页 |
| 3.2.2 函数间隔和几何间隔 | 第26-27页 |
| 3.2.3 最大间隔分类器 | 第27-28页 |
| 3.2.4 支持向量线性分类推导 | 第28-30页 |
| 3.2.5 支持向量机非线性分类 | 第30-32页 |
| 3.2.6 异常值的处理 | 第32-33页 |
| 3.3 基于支持向量机的故障识别 | 第33-36页 |
| 3.3.1 故障类型分类 | 第33-35页 |
| 3.3.2 基于SVM的配电网故障识别步骤 | 第35-36页 |
| 3.4 仿真研究 | 第36-44页 |
| 3.4.1 仿真模型 | 第36-37页 |
| 3.4.2 数据的采集 | 第37-41页 |
| 3.4.3 故障识别结果及分析 | 第41-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于状态估计电压匹配的故障定位 | 第45-58页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 配电网的状态估计方法 | 第45-50页 |
| 4.2.1 加权最小二乘法 | 第45-48页 |
| 4.2.2 基于负荷电流的状态估计 | 第48-50页 |
| 4.3 基于状态估计电压匹配的故障定位方法 | 第50-54页 |
| 4.3.1 不良数据识别 | 第51页 |
| 4.3.2 可疑节点排序 | 第51-53页 |
| 4.3.3 故障位置计算 | 第53-54页 |
| 4.4 仿真研究 | 第54-57页 |
| 4.4.1 仿真模型 | 第54页 |
| 4.4.2 理想条件仿真 | 第54-56页 |
| 4.4.3 非理想条件仿真 | 第56-57页 |
| 4.5 本章总结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 发表文章目录 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
