| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 基于解析模型的故障诊断方法 | 第13页 |
| 1.2.2 基于知识的故障诊断方法 | 第13-14页 |
| 1.2.3 基于数据驱动的故障诊断方法 | 第14-15页 |
| 1.3 主要研究工作及内容安排 | 第15-16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 第2章 PMU在电力系统中的应用及代表性故障诊断算法 | 第17-27页 |
| 2.1 PMU的基本原理及其在电力系统中的应用 | 第17-19页 |
| 2.1.1 PMU的基本原理 | 第17-18页 |
| 2.1.2 PMU在电力系统中的应用 | 第18-19页 |
| 2.2 代表性故障诊断算法 | 第19-25页 |
| 2.2.1 基于NLPCA的电力系统故障元件定位算法 | 第19-21页 |
| 2.2.2 基于PCA的电力系统故障诊断算法 | 第21-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 基于KPCA的电力系统故障诊断算法 | 第27-41页 |
| 3.1 KPCA基本原理 | 第27-30页 |
| 3.2 基于KPCA的电力系统故障元件定位算法 | 第30-39页 |
| 3.2.1 算法原理 | 第30页 |
| 3.2.2 故障检测 | 第30-31页 |
| 3.2.3 故障识别 | 第31-33页 |
| 3.2.4 具体实现步骤 | 第33-34页 |
| 3.2.5 仿真分析 | 第34-39页 |
| 3.3 本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 基于流形学习的电力系统故障检测算法 | 第41-53页 |
| 4.1 经典流形学习方法 | 第41-42页 |
| 4.1.1 LLE方法 | 第41页 |
| 4.1.2 HLLE方法 | 第41-42页 |
| 4.2 基于HLLE的电力系统故障检测算法 | 第42-52页 |
| 4.2.1 算法原理 | 第42-43页 |
| 4.2.2 HLLE投影 | 第43-44页 |
| 4.2.3 故障检测 | 第44页 |
| 4.2.4 具体实现步骤 | 第44-45页 |
| 4.2.5 仿真分析 | 第45-52页 |
| 4.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 基于NYSTR?M近似的电力系统故障诊断算法 | 第53-69页 |
| 5.1 Nystr?m近似理论 | 第53-55页 |
| 5.1.1 算法原理 | 第53-54页 |
| 5.1.2 数据中心化处理 | 第54-55页 |
| 5.2 MWKPCA原理 | 第55-56页 |
| 5.3 一种计算有效的Nystr?m电力系统故障非线性诊断算法 | 第56-67页 |
| 5.3.1 算法原理 | 第56页 |
| 5.3.2 故障检测 | 第56-57页 |
| 5.3.3 故障定位 | 第57-58页 |
| 5.3.4 具体实现步骤 | 第58页 |
| 5.3.5 仿真分析 | 第58-67页 |
| 5.4 本章小结 | 第67-69页 |
| 第6章 全文总结及展望 | 第69-71页 |
| 6.1 全文工作总结 | 第69页 |
| 6.2 建议与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 作者简介及科研成果 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
