| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第3-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-16页 |
| 1．1 引言 | 第6页 |
| 1．2 电能质量的基本概念 | 第6-10页 |
| 1．2．1 电能质量恶化分析 | 第7-9页 |
| 1．2．2 电能质量扰动的特点 | 第9页 |
| 1．2．3 消除扰动，改善供电质量的意义 | 第9-10页 |
| 1．3 电能质量标准简介 | 第10-11页 |
| 1．3．1 国际电能质量的标准 | 第10页 |
| 1．3．2 我国电能质量的标准 | 第10-11页 |
| 1．4 电能质量扰动分类 | 第11-13页 |
| 1．5 课题的研究现状 | 第13-14页 |
| 1．6 本文的主要工作 | 第14-16页 |
| 第二章 动态电能质量扰动自动识别 | 第16-42页 |
| 2．1 动态电能质量问题的定义 | 第16-17页 |
| 2．2 动态电能质量的分析方法 | 第17-20页 |
| 2．2．1 Fourier变换方法 | 第17-19页 |
| 2．2．2 加窗Fourier变换 | 第19-20页 |
| 2．3 小波变换机器在电能质量分析中的应用 | 第20-26页 |
| 2．3．1 小波和小波包变换原理 | 第21-22页 |
| 2．3．2 突变信号检测 | 第22-23页 |
| 2．3．3 信号消噪处理 | 第23-25页 |
| 2．3．4 故障特征量提取 | 第25-26页 |
| 2．4 小波基的选择 | 第26页 |
| 2．5 扰动信号的小波变换 | 第26页 |
| 2．6 特征提取 | 第26-31页 |
| 2．7 分类器的设计 | 第31-37页 |
| 2．7．1 人工神经网络 | 第31-35页 |
| 2．7．2 人工神经网的训练 | 第35-36页 |
| 2．7．3 用C++语言实现神经网络的算法类库 | 第36-37页 |
| 2．8 小波与进化神经网络识别系统及试验结果 | 第37-42页 |
| 2．8．1 采用Matlab语言对信号进行小波变换和特征提取 | 第37-38页 |
| 2．8．2 识别实现 | 第38-42页 |
| 第三章 电能质量动态扰动的定位 | 第42-51页 |
| 3．1 引言 | 第42页 |
| 3．2 故障录波器联网 | 第42-43页 |
| 3．3 扰动定位的原理 | 第43-45页 |
| 3．3．1 输电线纵差保护 | 第43页 |
| 3．3．2 扰动定位方式 | 第43-45页 |
| 3．4 扰动定位的实现步骤 | 第45-51页 |
| 3．4．1 单重扰动定位 | 第45-46页 |
| 3．4．2 多重扰动的定位 | 第46-51页 |
| 第四章 系统仿真及定位方法的实现 | 第51-56页 |
| 4．1 概述 | 第51页 |
| 4．2 扰动定位仿真的实现 | 第51-52页 |
| 4．2．1 系统仿真 | 第51页 |
| 4．2．2 网络拓扑结构 | 第51-52页 |
| 4．3 仿真结果 | 第52-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 附录 | 第61-62页 |