| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.3 论文相关内容的国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3.1 小波分析理论在电力系统中的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 输电线路故障分类方法的研究现状 | 第12页 |
| 1.3.3 支持向量机在输电线路故障分类中的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 论文的主要研究内容和章节安排 | 第14-15页 |
| 第2章 小波分析及小波熵的主要理论 | 第15-23页 |
| 2.1 小波分析 | 第15-18页 |
| 2.1.1 连续小波变换 | 第15-16页 |
| 2.1.2 离散小波变换 | 第16-17页 |
| 2.1.3 小波函数 | 第17-18页 |
| 2.1.4 小波分析在电力系统中的应用 | 第18页 |
| 2.2 小波熵 | 第18-22页 |
| 2.2.1 信息熵 | 第18-19页 |
| 2.2.2 六种小波熵的定义与计算方法 | 第19-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 支持向量机的分类方法研究 | 第23-33页 |
| 3.1 支持向量机分类原理 | 第23-29页 |
| 3.1.1 线性可分SVM | 第23-26页 |
| 3.1.2 线性不可分SVM | 第26-28页 |
| 3.1.3 SVM核函数 | 第28-29页 |
| 3.1.4 支持向量机参数优化 | 第29页 |
| 3.2 多分类支持向量机 | 第29-31页 |
| 3.2.1 一对一 | 第30页 |
| 3.2.2 一对多 | 第30-31页 |
| 3.3 算例分析 | 第31-32页 |
| 3.3.1 算例描述 | 第31页 |
| 3.3.2 建模与分析 | 第31-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于小波能量熵与支持向量机的输电线路故障分类 | 第33-50页 |
| 4.1 输电线路的短路故障 | 第33-34页 |
| 4.2 基于小波能量熵与支持向量机的输电线路故障分类方法 | 第34-40页 |
| 4.2.1 故障特征信号提取 | 第34-36页 |
| 4.2.2 故障特征信号分类 | 第36-38页 |
| 4.2.3 输电线路故障分类方法的具体步骤 | 第38-40页 |
| 4.3 仿真分析 | 第40-49页 |
| 4.3.1 仿真描述 | 第40-45页 |
| 4.3.2 分类模型训练及验证 | 第45-48页 |
| 4.3.3 分类结果及分析 | 第48-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 实证研究 | 第50-58页 |
| 5.1 问题描述 | 第50-52页 |
| 5.1.1 背景分析 | 第50-51页 |
| 5.1.2 实际故障特征分析 | 第51-52页 |
| 5.2 实际数据预处理 | 第52-54页 |
| 5.2.1 数据系统构成 | 第52页 |
| 5.2.2 录波数据解析 | 第52-53页 |
| 5.2.3 故障电流数据提取 | 第53-54页 |
| 5.3 分类模型实际应用及结果分析 | 第54-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第6章 总结与展望 | 第58-59页 |
| 6.1 总结 | 第58页 |
| 6.2 展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 附录A | 第65页 |
