| 致谢 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第15-16页 |
| 1.2 电压暂降源定位研究现状 | 第16-19页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第19-21页 |
| 2 电压暂降源定位方法的研究 | 第21-40页 |
| 2.1 基于扰动能量与扰动功率法 | 第22-23页 |
| 2.2 基于系统轨迹斜率法 | 第23-25页 |
| 2.3 基于电流实部极性法 | 第25-27页 |
| 2.4 基于阻抗的计算方法 | 第27-31页 |
| 2.5 电压暂降源定位方法仿真分析 | 第31-39页 |
| 2.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 3.基于多特征量与RBF神经网络的电压暂降源定位 | 第40-52页 |
| 3.1 机器学习的基本理论 | 第40-41页 |
| 3.2 RBF神经网络的基本理论 | 第41-47页 |
| 3.3 基于多特征量与RBF神经网络的电压暂降源定位 | 第47-48页 |
| 3.4 算例分析 | 第48-51页 |
| 3.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 4.电压暂降源定位的综合判据法 | 第52-71页 |
| 4.1 电压暂降解析式 | 第52-58页 |
| 4.2 基于节点MRA的监测点配置 | 第58-62页 |
| 4.3 电压暂降源定位的综合判据法 | 第62-70页 |
| 4.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 5.结论与展望 | 第71-73页 |
| 5.1 全文结论 | 第71-72页 |
| 5.2 展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 附录 | 第77-79页 |
| 作者简历 | 第79-81页 |
| 学位论文数据集 | 第81页 |