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高压交流输电线路故障特征挖掘与故障原因辨识

摘要第10-12页
ABSTRACT第12-13页
第1章 绪论第14-20页
    1.1 课题的背景与意义第14-15页
    1.2 高压交流输电线路故障原因研究现状第15-19页
        1.2.1 金属性接地故障与非金属性接地故障识别第15-16页
        1.2.2 雷击故障与非雷击故障识别第16-18页
        1.2.3 人工智能方法第18-19页
    1.3 本文的主要工作第19-20页
第2章 输电线路故障的外部特征和内部特征分析第20-36页
    2.1 引言第20页
    2.2 常见输电线路故障原因类型第20-21页
    2.3 雷击故障的外部特征和内部特征分析第21-23页
        2.3.1 故障原理第21-22页
        2.3.2 故障外部特征分析第22-23页
        2.3.3 故障内部特征分析第23页
    2.4 风偏故障的外部特征和内部特征分析第23-25页
        2.4.1 故障原理第23-24页
        2.4.2 故障外部特征分析第24-25页
        2.4.3 故障内部特征分析第25页
    2.5 鸟闪故障的外部特征和内部特征分析第25-27页
        2.5.1 故障原理第25-26页
        2.5.2 故障外部特征分析第26页
        2.5.3 故障内部特征分析第26-27页
    2.6 污闪故障的外部特征和内部特征分析第27-29页
        2.6.1 故障原理第27-28页
        2.6.2 故障外部特征分析第28-29页
        2.6.3 故障内部特征分析第29页
    2.7 树闪故障的外部特征和内部特征分析第29-31页
        2.7.1 故障原理第29-30页
        2.7.2 故障外部特征分析第30-31页
        2.7.3 故障内部特征分析第31页
    2.8 山火故障的外部特征和内部特征分析第31-33页
        2.8.1 故障原理第31-32页
        2.8.2 故障外部特征分析第32页
        2.8.3 故障内部特征分析第32-33页
    2.9 本章小结第33-36页
第3章 输电线路故障特征挖掘分析第36-58页
    3.1 引言第36页
    3.2 故障数据来源及预处理第36-37页
    3.3 基于Fisher分数的特征挖掘方法第37-38页
    3.4 故障外部特征挖掘第38-43页
        3.4.1 天气特征第39-40页
        3.4.2 季节特征第40-42页
        3.4.3 时间特征第42-43页
    3.5 故障内部特征挖掘第43-55页
        3.5.1 重合闸特征第43-44页
        3.5.2 故障相电流非周期分量特征第44-46页
        3.5.3 故障相电流过零点畸变特征第46-52页
        3.5.4 故障过渡电阻特征第52-55页
    3.6 不同故障类型的辨识特征总结第55-57页
    3.7 本章小结第57-58页
第4章 基于支持向量机的故障原因辨识第58-70页
    4.1 引言第58页
    4.2 SVM基本理论第58-63页
    4.3 基于粒子群算法的SVM参数优化第63-67页
        4.3.1 粒子群算法基本原理第63-64页
        4.3.2 交叉验证CV第64-65页
        4.3.3 粒子群算法优化SVM参数第65-67页
    4.4 故障原因辨识算法第67-69页
        4.4.1 基于bagging的不平衡数据处理第67-68页
        4.4.2 算法自更新第68-69页
    4.5 本章小结第69-70页
第5章 算法实现及结果分析第70-76页
    5.1 算法流程第70-71页
    5.2 分类器评价指标第71页
    5.3 不平衡数据处理优化效果分析第71-72页
    5.4 PSO优化处理效果分析第72-75页
    5.5 本章小结第75-76页
第6章 结论与展望第76-78页
    6.1 全文总结第76页
    6.2 工作展望第76-78页
参考文献第78-84页
致谢第84-86页
攻读学位期间发表的学术论文和参加科研情况第86-87页
学位论文评阅及答辩情况表第87页

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