| 中文摘要 | 第11-12页 |
| Abstract | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第14-21页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第14页 |
| 1.2 小电流接地系统单相接地故障选线方法综述 | 第14-19页 |
| 1.2.1 外加信号法 | 第15页 |
| 1.2.2 故障稳态信号法 | 第15-17页 |
| 1.2.3 故障暂态信号法 | 第17-18页 |
| 1.2.4 人工智能算法 | 第18-19页 |
| 1.3 小电流接地系统单相接地故障选线发展存在的问题 | 第19页 |
| 1.4 本文主要工作 | 第19-21页 |
| 第二章 小电流接地系统单相接地故障特征分析及特征量提取 | 第21-35页 |
| 2.1 故障稳态特征分析 | 第21-26页 |
| 2.1.1 基波特征分析 | 第21-25页 |
| 2.1.2 谐波特征分析 | 第25-26页 |
| 2.2 故障暂态特征分析 | 第26-29页 |
| 2.2.1 电容电流暂态特征分析 | 第27-28页 |
| 2.2.2 电感电流暂态特征分析 | 第28-29页 |
| 2.2.3 接地电流暂态特征分析 | 第29页 |
| 2.3 故障特征量的提取 | 第29-33页 |
| 2.3.1 故障稳态特征量的提取 | 第29-31页 |
| 2.3.2 故障暂态特征量的提取 | 第31-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 基于BP神经网络多判据融合单相接地故障选线 | 第35-49页 |
| 3.1 BP神经网络简介 | 第35-39页 |
| 3.1.1 BP神经网络的模型结构 | 第35-37页 |
| 3.1.2 BP神经网络的学习训练 | 第37-38页 |
| 3.1.3 BP神经网络的设计原则 | 第38-39页 |
| 3.3 基于BP神经网络多判据融合选线模型建立 | 第39-41页 |
| 3.3.1 BP神经网络的仿真建模 | 第39-40页 |
| 3.3.2 基于BP神经网络的多判据融合选线模型 | 第40-41页 |
| 3.4 系统仿真与分析 | 第41-48页 |
| 3.4.1 小电流接地系统的仿真建模 | 第41-44页 |
| 3.4.2 BP神经网络模型的建立 | 第44-45页 |
| 3.4.3 网络模型的验证分析 | 第45-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于GA优化的BP神经网络多判据融合单相接地故障选线 | 第49-60页 |
| 4.1 遗传算法简介 | 第49-52页 |
| 4.1.1 遗传算法的基本原理 | 第49页 |
| 4.1.2 遗传算法的基本运算过程 | 第49-52页 |
| 4.2 GA-BP神经网络多判据融合选线模型建立 | 第52-55页 |
| 4.2.1 GA的仿真实现 | 第52-53页 |
| 4.2.2 GA-BP神经网络选线模型 | 第53-55页 |
| 4.3 系统仿真与分析 | 第55-59页 |
| 4.3.1 GA-BP神经网络模型的建立 | 第55-56页 |
| 4.3.2 网络模型的验证分析 | 第56-58页 |
| 4.3.3 GA-BP神经网络与传统BP神经网络选线模型的对比分析 | 第58-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 本文工作内容总结 | 第60-61页 |
| 5.2 课题未来展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 个人简况及联系方式 | 第68-69页 |
