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基于信息测度的电力系统故障识别方法研究

摘要第1-8页
Abstract第8-13页
第1章 绪论第13-21页
   ·课题的提出第13-14页
   ·国内外研究现状分析第14-18页
     ·基于暂态量的电力系统故障识别研究现状第14-16页
     ·信息理论的研究现状和在电力故障识别中的应用前景第16-17页
     ·信息测度理论在电力系统故障识别中的研究意义第17-18页
   ·研究目标和研究内容第18-19页
     ·研究对象第18页
     ·主要研究内容第18-19页
   ·论文章节安排第19-21页
第2章 信息测度理论相关原理及其应用框架第21-31页
   ·引言第21页
   ·信息测度指标第21-25页
     ·信息熵测度指标第21-23页
     ·复杂性测度指标第23-25页
   ·信息测度的扩展思路和应用框架第25-28页
     ·时域内的扩展泛化思路第26页
     ·时频域内的扩展泛化思路第26-27页
     ·信息测度的应用框架第27-28页
   ·信息测度融合模型的研究框架第28-30页
   ·小结第30-31页
第3章 基于时域信息熵测度的励磁涌流识别第31-43页
   ·时域信息熵测度第31页
   ·励磁涌流识别问题描述第31页
   ·基于时域信息熵测度的励磁涌流识别算法第31-36页
     ·励磁涌流和故障电流的时域分布特征第31-33页
     ·识别算法第33-34页
     ·算法可行性分析第34-35页
     ·算法特点分析第35-36页
   ·仿真分析第36-42页
     ·仿真实验模型第36-37页
     ·不同工况下的励磁涌流识别仿真第37-42页
   ·小结第42-43页
第4章 基于小波奇异熵的输电线路故障类型识别方法及应用第43-56页
   ·小波奇异熵测度的定义第43-46页
     ·奇异值分解理论第43-44页
     ·小波奇异熵的算法定义及其应用机理第44-46页
   ·基于小波奇异熵测度的故障类型识别算法第46-47页
   ·基于小波奇异熵算法的故障类型识别仿真分析第47-55页
     ·仿真分析模型第47-50页
     ·不同类型故障仿真第50-53页
     ·不同时刻故障仿真第53页
     ·不同过渡电阻故障仿真第53页
     ·不同位置故障仿真第53-54页
     ·仿真结果分析第54-55页
   ·小结第55-56页
第5章 近似熵测度在电力系统故障识别中的应用第56-68页
   ·基于近似熵测度的电力系统故障识别思路分析第56-57页
   ·基于近似熵测度的理想信号分析第57-59页
   ·基于近似熵测度的故障选线方法第59-61页
   ·基于近似熵测度的低频振荡条件下的故障识别第61-67页
     ·研究系统模型第61-62页
     ·低频振荡条件下故障信号检测第62-63页
     ·低频振荡条件下故障类型识别第63-66页
     ·对实际监测数据的研究第66-67页
   ·小结第67-68页
第6章 基于小波信息熵测度融合模型的故障识别研究第68-77页
   ·基于DS证据理论的小波熵测度融合模型第68-71页
     ·DS证据融合基本理论第68-69页
     ·小波熵测度融合模型第69-70页
     ·基于基本可信度的决策第70-71页
   ·基于小波熵测度融合的故障类型识别第71-74页
   ·基于小波熵融合的小电流接地系统故障选线第74-76页
   ·小结第76-77页
第7章 基于复合信息测度模型的超高压输电线路故障类型识别研究第77-89页
   ·基于复合信息测度的融合模型第77-82页
     ·基于EHV线路故障研究的复合信息测度模型第77-80页
     ·信息熵-近似熵复合信息测度模型第80-82页
   ·故障类型识别的具体算法第82-84页
   ·基于复合信息测度模型的故障类型识别第84-87页
     ·EHV线路故障识别仿真第84-86页
     ·实际故障数据的识别第86-87页
   ·小结第87-89页
结论第89-91页
致谢第91-92页
参考文献第92-100页
博士期间发表论文情况第100-101页

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