| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题来源及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 配电网故障选线及定位的国内外方法综述 | 第10-16页 |
| 1.2.1 国内外选线方法综述 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内外定位方法综述 | 第11-16页 |
| 1.3 配电网单相接地故障定位尚存在的困难 | 第16-17页 |
| 1.4 论文主要工作 | 第17-18页 |
| 第2章 小电流接地系统的故障特征分析 | 第18-27页 |
| 2.1 稳态特征分析 | 第18-22页 |
| 2.1.1 中性点不接地 | 第18-20页 |
| 2.1.2 中性点经消弧线圈接地 | 第20-21页 |
| 2.1.3 中性点经高阻接地 | 第21-22页 |
| 2.2 暂态特征分析 | 第22-25页 |
| 2.2.1 中性点不接地系统单相接地故障时暂态过程特征分析 | 第22-23页 |
| 2.2.2 暂态电容电流 | 第23-24页 |
| 2.2.3 暂态电感电流 | 第24页 |
| 2.2.4 暂态接地电流 | 第24-25页 |
| 2.3 对比三种接地方式 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于BP神经网络融合选线法的研究 | 第27-40页 |
| 3.1 人工神经网络概述 | 第27-31页 |
| 3.1.1 神经网络基本单元 | 第28-29页 |
| 3.1.2 神经网络的学习算法及特点 | 第29-30页 |
| 3.1.3 BP神经网络 | 第30-31页 |
| 3.2 故障测度概念 | 第31-34页 |
| 3.2.1 五次谐波的故障测度函数 | 第32-33页 |
| 3.2.2 小波能量的故障测度函数 | 第33页 |
| 3.2.3 有功功率的故障测度函数 | 第33-34页 |
| 3.3 基于BP神经网络数据融合选线的实现 | 第34-36页 |
| 3.3.1 建立BP神经网络模型 | 第35页 |
| 3.3.2 BP神经网络训练样本的获取与数据处理 | 第35-36页 |
| 3.4 系统选线模型建立与仿真 | 第36-39页 |
| 3.4.1 系统选线模型建立 | 第36-37页 |
| 3.4.2 仿真结果分析 | 第37-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于BP小波神经网络的故障定位 | 第40-54页 |
| 4.1 小波神经网络原理概述 | 第40-46页 |
| 4.1.1 小波变换 | 第40-42页 |
| 4.1.2 小波神经网络 | 第42-45页 |
| 4.1.3 小波神经网络的训练算法 | 第45-46页 |
| 4.2 基于小波神经网络的故障定位流程 | 第46-47页 |
| 4.2.1 小波神经网络的构造 | 第47页 |
| 4.2.2 构造网络的测试样本集 | 第47页 |
| 4.3 系统仿真及结果分析 | 第47-52页 |
| 4.3.1 小波神经网络的训练 | 第48-51页 |
| 4.3.2 测试结果 | 第51-52页 |
| 4.4 与基于BP神经网络定位方法的比较 | 第52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 结论与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 结论 | 第54-55页 |
| 5.2 展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第60-61页 |
| 附录A 下山站电网分布图 | 第61-66页 |
| 附录B 系统仿真模拟图 | 第66-67页 |
| 附录C BP神经网络训练样本 | 第67-68页 |
| 附录D 故障定位训练样本 | 第68页 |