| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 配电网故障选线研究进展 | 第9-11页 |
| 1.3 配电网故障测距研究进展 | 第11-12页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第12-14页 |
| 第二章 配电网单相接地故障特征分析 | 第14-26页 |
| 2.1 系统单相接地故障稳态分析 | 第14-20页 |
| 2.2 系统单相接地故障暂态分析 | 第20-23页 |
| 2.3 系统单相接地故障谐波分析 | 第23页 |
| 2.4 影响选线及测距的因素 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 BP神经网络的改进算法 | 第26-38页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 反向传播（BP）神经网络 | 第26-29页 |
| 3.2.1 BP算法的结构模型 | 第26-27页 |
| 3.2.2 BP算法的基本原理 | 第27-29页 |
| 3.2.3 BP算法存在的不足 | 第29页 |
| 3.3 粒子群优化算法（PSO） | 第29-31页 |
| 3.3.1 粒子群算法的基本原理 | 第29-30页 |
| 3.3.2 PSO算法的不足 | 第30页 |
| 3.3.3 改进PSO算法 | 第30-31页 |
| 3.4 改进PSO优化BP算法 | 第31-34页 |
| 3.5 仿真算例 | 第34-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于改进PSO-BP神经网络的故障选线算法 | 第38-52页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 系统单相接地故障仿真模型 | 第38-39页 |
| 4.3 改进PSO-BP算法融合选线模型 | 第39-46页 |
| 4.3.1 故障特征量提取 | 第40-41页 |
| 4.3.2 算例 | 第41-46页 |
| 4.4 仿真分析 | 第46-50页 |
| 4.4.1 计算样本获取 | 第46-47页 |
| 4.4.2 网络结构设计 | 第47-48页 |
| 4.4.3 选线结果分析 | 第48-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 基于改进PSO-BP神经网络的故障测距算法 | 第52-62页 |
| 5.1 引言 | 第52页 |
| 5.2 系统故障测距仿真模型 | 第52页 |
| 5.3 系统故障测距流程 | 第52-56页 |
| 5.3.1 快速傅里叶变换与小波包变换 | 第53-55页 |
| 5.3.2 故障特征量提取 | 第55-56页 |
| 5.3.3 算例 | 第56页 |
| 5.4 仿真分析 | 第56-61页 |
| 5.4.1 学习样本集的建立与归一化 | 第56-58页 |
| 5.4.2 网络结构设计 | 第58-59页 |
| 5.4.3 测距结果分析 | 第59-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论及展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第72页 |