| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 配电网故障选线和定位方法的研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 配电网故障选线方法的国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.2 配电网故障定位方法的国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第16-17页 |
| 1.4 论文组织 | 第17-18页 |
| 第2章 相关理论 | 第18-23页 |
| 2.1 蝙蝠算法 | 第18-20页 |
| 2.1.1 经典蝙蝠算法 | 第18-19页 |
| 2.1.2 经典蝙蝠算法流程 | 第19页 |
| 2.1.3 经典蝙蝠算法的优缺点分析 | 第19-20页 |
| 2.2 Hausdorff距离 | 第20-22页 |
| 2.2.1 Hausdorff距离原理 | 第20-22页 |
| 2.2.2 Hausdorff距离特性分析 | 第22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于随机矩阵理论的配电网故障选线方法 | 第23-37页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 配电网的随机矩阵建模 | 第23-26页 |
| 3.2.1 配电网中随机矩阵的构造 | 第23-24页 |
| 3.2.2 随机矩阵的性质 | 第24-26页 |
| 3.2.3 大数据的失稳分析 | 第26页 |
| 3.3 利用随机矩阵理论的配电网故障选线方法 | 第26-30页 |
| 3.3.1 采用概率统计的离群点过滤处理 | 第26-27页 |
| 3.3.2 计算各馈线状态数据矩阵的特征值向量 | 第27-28页 |
| 3.3.3 各馈线特征值向量之间的Hausdorff距离 | 第28-29页 |
| 3.3.4 配电网故障选线判据 | 第29-30页 |
| 3.4 基于随机矩阵理论的配电网故障选线流程 | 第30-31页 |
| 3.5 算例分析 | 第31-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于改进蝙蝠算法的配电网故障区段定位方法 | 第37-59页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 故障区段定位特征量 | 第37-42页 |
| 4.2.1 输入变量选取与特征分析 | 第37-42页 |
| 4.2.2 利用模糊隶属度函数获得故障特征量 | 第42页 |
| 4.3 基于模糊自修正蝙蝠算法的故障区段定位方法 | 第42-45页 |
| 4.3.1 模糊自修正蝙蝠算法(FSBA) | 第42-43页 |
| 4.3.2 构造适应度函数 | 第43-44页 |
| 4.3.3 故障区段定位方法 | 第44-45页 |
| 4.4 基于模糊自修正蝙蝠算法的配电网故障区段定位流程 | 第45-47页 |
| 4.5 算例分析 | 第47-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 附录1 | 第67-70页 |
| 附录2 | 第70-76页 |
| 附录3 | 第76-82页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第82-83页 |