| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-23页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第13-21页 |
| 1.2.1 配电网故障定位的研究现状及分析 | 第13-16页 |
| 1.2.2 配电网故障选线的研究现状及分析 | 第16-19页 |
| 1.2.3 配电网故障分类的研究现状及分析 | 第19-21页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第21-23页 |
| 第2章 基于EMD及WVD的电缆双端故障定位算法研究 | 第23-43页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 经验模态分解算法 | 第23-26页 |
| 2.3 维格纳威尔分布 | 第26-33页 |
| 2.3.1 定义 | 第27页 |
| 2.3.2 WVD的性质 | 第27-33页 |
| 2.4 EMD与WVD相结合的波头检测方法 | 第33-36页 |
| 2.5 电缆双端故障定位算法原理 | 第36-40页 |
| 2.5.1 非同步时间的计算 | 第36-37页 |
| 2.5.2 故障距离的确定 | 第37-39页 |
| 2.5.3 特殊故障位置的处理方法 | 第39-40页 |
| 2.5.4 算法的适应性 | 第40页 |
| 2.6 仿真结果分析 | 第40-42页 |
| 2.7 本章小结 | 第42-43页 |
| 第3章 基于EMD及WVD的配电网故障选线技术研究 | 第43-55页 |
| 3.1 引言 | 第43页 |
| 3.2 基于EMD和WVD的故障选线原理 | 第43-51页 |
| 3.2.1 选线特征量的选取 | 第43-49页 |
| 3.2.2 故障选线过程分析 | 第49-51页 |
| 3.3 仿真结果分析 | 第51-53页 |
| 3.3.1 仿真模型建立 | 第51页 |
| 3.3.2 仿真验证 | 第51-53页 |
| 3.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 第4章 基于蚁群算法及模糊神经网络的配电网故障分类研究 | 第55-74页 |
| 4.1 引言 | 第55页 |
| 4.2 暂态信号特征提取 | 第55-57页 |
| 4.3 前期数据处理与故障特征向量的构造 | 第57-63页 |
| 4.4 基于二进制蚁群模糊神经网络的构建 | 第63-67页 |
| 4.4.1 模糊神经网络控制器 | 第63-64页 |
| 4.4.2 二进制蚁群算法 | 第64-67页 |
| 4.5 仿真结果分析 | 第67-72页 |
| 4.5.1 仿真模型建立 | 第67页 |
| 4.5.2 故障分类系统的训练 | 第67-69页 |
| 4.5.3 故障分类系统的测试 | 第69-72页 |
| 4.6 小结 | 第72-74页 |
| 第5章 现场实验验证 | 第74-93页 |
| 5.1 引言 | 第74页 |
| 5.2 实验条件及实际参数 | 第74-78页 |
| 5.2.1 实验室条件与采集设备 | 第74-75页 |
| 5.2.2 实际线路采集及参数 | 第75-78页 |
| 5.3 基于EMD及WVD的电缆双端故障定位算法实验验证 | 第78-86页 |
| 5.3.1 数据采集及电磁兼容设计 | 第78-83页 |
| 5.3.2 故障定位实验结果及分析 | 第83-86页 |
| 5.4 故障选线与故障分类算法实验验证 | 第86-92页 |
| 5.4.1 故障选线实验结果及分析 | 第86-90页 |
| 5.4.2 故障分类实验结果及分析 | 第90-92页 |
| 5.5 小结 | 第92-93页 |
| 第6章 结论与展望 | 第93-95页 |
| 6.1 结论 | 第93-94页 |
| 6.2 展望 | 第94-95页 |
| 参考文献 | 第95-102页 |
| 在学研究成果 | 第102-103页 |
| 致谢 | 第103页 |
