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继电保护故障诊断系统的设计与实现

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-18页
    1.1 课题研究背景和意义第11-12页
        1.1.1 课题研究背景第11页
        1.1.2 课题研究意义第11-12页
    1.2 国内外相关领域研究成果综述第12-16页
        1.2.1 电力系统故障诊断方法国内外研究现状第12-15页
        1.2.2 支持向量机国内外研究现状第15-16页
    1.3 本文主要研究内容及工作第16-18页
第2章 继电保护故障诊断原理第18-25页
    2.1 继电保护动作基本任务第18页
    2.2 电力系统元件故障概述第18-20页
        2.2.1 电力输电线路故障类型第18-19页
        2.2.2 电力变压器故障类型第19页
        2.2.3 母线故障类型第19-20页
    2.3 继电保护元件故障特性分析第20-24页
        2.3.1 输电线路短路故障特性分析第20-21页
        2.3.2 电力变压器故障特性分析第21-23页
            2.3.2.1 变压器主保护故障特性分析第21-22页
            2.3.2.2 变压器后备故障特性分析第22-23页
        2.3.3 母线故障特性分析第23-24页
    2.4 本章小结第24-25页
第3章 支持向量机算法研究第25-35页
    3.1 支持向量机理论基础第25-28页
        3.1.1 支持向量机的基本概念第25-26页
        3.1.2 线性分类器第26-27页
        3.1.3 最大间隔分类器第27-28页
    3.2 线性可分求解最大分类间隔第28-31页
        3.2.1 边距宽度第28-30页
        3.2.2 拉格朗日乘子法求解最大分类间隔第30-31页
    3.3 线性不可分求解最大分类间隔第31-34页
        3.3.1 线性不可分第31-32页
        3.3.2 线性分界面软间隔目标函数第32-33页
        3.3.3 非线性分界面硬间隔目标函数第33页
        3.3.4 非线性分界面软间隔目标函数第33-34页
    3.4 本章小结第34-35页
第4章 继电保护故障诊断模型及算法研究第35-45页
    4.1 概述第35页
    4.2 用支持向量机进行继电保护故障诊断模型第35-37页
        4.2.1 特征量提取第35-36页
        4.2.2 母线故障诊断模型第36-37页
    4.3 支持向量机优化算法的相关方法研究第37-44页
        4.3.1 基于微分进化算法的参数优化方法第38-39页
        4.3.2 基于粒子群优化算法的参数优化方法第39-41页
        4.3.3 基于蚁群优化算法的参数优化方法第41-43页
        4.3.4 三种优化参数方法比较第43-44页
    4.4 本章小结第44-45页
第5章 继电保护故障诊断系统设计与实现第45-54页
    5.1 系统概述第45页
    5.2 系统总体设计第45-50页
        5.2.1 系统体系架构第45-47页
        5.2.2 系统功能设计第47-48页
        5.2.3 系统物理架构第48页
        5.2.4 系统数据库设计第48-50页
    5.3 系统实现第50-53页
        5.3.1 系统实现方案第50页
        5.3.2 系统功能模块实现第50-53页
            5.3.2.1 数据录入模块设计第50-51页
            5.3.2.2 支持向量机模块设计第51-52页
            5.3.2.3 粒子群优化支持向量机参数模块设计第52-53页
    5.4 本章小结第53-54页
第6章 应用实例分析第54-59页
    6.1 概述第54页
    6.2 母线故障诊断第54-56页
        6.2.1 分类器学习阶段第55页
        6.2.2 故障诊断阶段第55-56页
    6.3 诊断结果分析第56-57页
    6.4 本章小结第57-59页
第7章 总结与展望第59-61页
    7.1 研究工作总结与成果第59页
    7.2 后续工作展望第59-61页
参考文献第61-64页
致谢第64页

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