| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 传统配网故障定位研究 | 第10-12页 |
| 1.2.2 涉及分布式电源的配电网故障定位的研究 | 第12页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第12-14页 |
| 第二章 基于馈线自动化的配电网故障定位 | 第14-23页 |
| 2.1 馈线自动化 | 第14-15页 |
| 2.1.1 依托于重合器及分段器的配网故障定位 | 第14-15页 |
| 2.1.2 依托于FTU的配网故障定位 | 第15页 |
| 2.2 集中智能型系统的算法 | 第15-22页 |
| 2.2.1 矩阵算法应用于配网故障定位 | 第16-18页 |
| 2.2.2 专家系统应用于配网故障定位 | 第18页 |
| 2.2.3 人工神经网络应用于配网故障定位 | 第18-19页 |
| 2.2.4 遗传算法应用于配网故障定位 | 第19-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 分布式电源对配电网故障定位的影响 | 第23-31页 |
| 3.1 分布式发电与分布式电源 | 第23-25页 |
| 3.2 分布式电源并入配网的作用及影响 | 第25-30页 |
| 3.2.1 分布式电源并入配网方式 | 第25页 |
| 3.2.2 分布式电源并入配网的正面影响 | 第25-26页 |
| 3.2.3 分布式电源并入配网的负面影响 | 第26-27页 |
| 3.2.4 分布式电源并入配网的要求 | 第27-30页 |
| 3.3 计及分布式电源的配电网故障定位的原则 | 第30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 贝叶斯网络在配网故障定位上的应用 | 第31-40页 |
| 4.1 贝叶斯方法 | 第31-33页 |
| 4.1.1 条件概率和全概率 | 第31-32页 |
| 4.1.2 贝叶斯公式 | 第32-33页 |
| 4.2 贝叶斯网络 | 第33-36页 |
| 4.2.1 贝叶斯网络的构造 | 第33-34页 |
| 4.2.2 因果关系与贝叶斯网络 | 第34页 |
| 4.2.3 确定网络参数 | 第34-36页 |
| 4.3 贝叶斯网络在配网故障定位上的应用 | 第36-39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 基于贝叶斯网络与遗传算法相结合的配电网故障定位算例 | 第40-61页 |
| 5.1 配电网多级保护的配合 | 第40页 |
| 5.2 贝叶斯网络与遗传算法相结合的算法思路 | 第40-41页 |
| 5.3 根据贝叶斯网络形成拓扑结构 | 第41-49页 |
| 5.4 利用贝叶斯网络建模成果结合遗传算法求解 | 第49-53页 |
| 5.4.1 确立编码规则,进行种群初始化 | 第49-50页 |
| 5.4.2 确定个体适应度函数 | 第50-51页 |
| 5.4.3 完成遗传操作 | 第51-53页 |
| 5.4.4 寻优找出最终解 | 第53页 |
| 5.5 结果验证 | 第53-56页 |
| 5.6 该算法与实际配电自动化应用的结合 | 第56-60页 |
| 5.7 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 结论与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 工作总结 | 第61-62页 |
| 6.2 工作展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66页 |