| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状和发展趋势 | 第10-12页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第12-13页 |
| 2 基于自适应模糊脉冲神经 P 系统的研究 | 第13-18页 |
| ·自适应模糊脉冲神经 P 系统 | 第13-15页 |
| ·AFSN P 系统的结构定义 | 第13-14页 |
| ·AFSN P 系统的加权模糊产生式规则 | 第14-15页 |
| ·AFSN P 系统的学习算法 | 第15页 |
| ·AFSN P 系统的矩阵表示 | 第15-18页 |
| 3 基于自适应模糊脉冲神经 P 系统的电力系统故障诊断 | 第18-45页 |
| ·基于 AFSN P 系统的故障诊断思路 | 第18-23页 |
| ·输电网各保护动作原理 | 第19页 |
| ·电力系统故障区域识别的结线分析法 | 第19-21页 |
| ·保护和断路器的动作置信度设置 | 第21-23页 |
| ·AFSN P 系统形成故障诊断模型的方法 | 第23页 |
| ·基于 AFSN P 系统故障诊断模型的建立 | 第23-28页 |
| ·线路的 AFSN P 系统故障诊断模型 | 第23-25页 |
| ·母线故障的 AFSN P 系统故障诊断模型 | 第25-26页 |
| ·变压器的 AFSN P 系统故障诊断模型 | 第26-28页 |
| ·故障诊断实例仿真研究 | 第28-34页 |
| ·简单故障分析 | 第28-29页 |
| ·复杂故障分析 | 第29页 |
| ·多元故障分析 | 第29-33页 |
| ·信息缺失故障分析 | 第33-34页 |
| ·冗余信息故障分析 | 第34页 |
| ·引入传递函数并简化的 AFSN P 系统故障诊断 | 第34-44页 |
| ·问题描述 | 第34-37页 |
| ·仿真实验 | 第37-40页 |
| ·AFSN P 系统的误差反传学习算法 | 第40-42页 |
| ·PSO 算法优化 AFSN P 系统的学习算法 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 4 鱼群膜算法及其在电力系统经济负荷分配中的应用 | 第45-59页 |
| ·人工鱼群优化算法 | 第45-46页 |
| ·膜计算的简单回顾 | 第46-47页 |
| ·鱼群膜算法及其实验 | 第47-52页 |
| ·基于鱼群膜算法的经济负荷分配 | 第52-58页 |
| ·经济负荷分配的数学模型 | 第53-55页 |
| ·仿真实验 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 5 总结与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 攻读硕士学位期间学术论文及科研情况 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |