| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 故障定位的研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.1.2 输电线路的故障类型和定位要求 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外输电线路故障定位研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 输电线路故障定位方法 | 第12-16页 |
| 1.3.1 行波法 | 第13页 |
| 1.3.2 故障分析法 | 第13-15页 |
| 1.3.3 智能算法 | 第15-16页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第2章 输电线路理论及短路故障分析 | 第18-30页 |
| 2.1 输电线路理论 | 第18-23页 |
| 2.1.1 均匀传输线方程 | 第18-19页 |
| 2.1.2 线路参数模型 | 第19-20页 |
| 2.1.3 三相系统解耦 | 第20-22页 |
| 2.1.4 定位相关的滤波技术 | 第22-23页 |
| 2.2 短路故障分析 | 第23-27页 |
| 2.2.1 短路故障等效分解 | 第23-24页 |
| 2.2.2 短路故障边界条件 | 第24-27页 |
| 2.3 影响因素 | 第27-28页 |
| 2.4 线路模型仿真 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于双端数据与算法融合的输电线路故障定位新方法 | 第30-46页 |
| 3.1 工频法 | 第30-31页 |
| 3.1.1 工频单端定位原理 | 第30-31页 |
| 3.1.2 工频双端定位原理 | 第31页 |
| 3.2 行波法 | 第31-35页 |
| 3.2.1 行波的概念与折反射原理 | 第31-33页 |
| 3.2.2 行波法定位原理 | 第33-35页 |
| 3.3 基于双端数据和算法融合的故障定位 | 第35-45页 |
| 3.3.1 初步定位 | 第35-36页 |
| 3.3.2 精确定位 | 第36-40页 |
| 3.3.3 算法流程 | 第40-41页 |
| 3.3.4 仿真验证 | 第41-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于主成分.遗传神经网络的故障定位算法 | 第46-60页 |
| 4.1 主成分分析法 | 第46-47页 |
| 4.2 遗传算法 | 第47-48页 |
| 4.2.1 遗传算法的基本要素 | 第48页 |
| 4.2.2 遗传算法流程 | 第48页 |
| 4.3 BP神经网络 | 第48-51页 |
| 4.3.1 神经元模型 | 第49页 |
| 4.3.2 BP神经网络学习算法 | 第49-51页 |
| 4.4 基于主成分-遗传神经网络的故障定位 | 第51-59页 |
| 4.4.1 主成分与遗传神经网络模型的建立 | 第51-52页 |
| 4.4.2 样本建立与处理 | 第52-54页 |
| 4.4.3 仿真验证 | 第54-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 总结与展望 | 第60-61页 |
| 5.1 总结 | 第60页 |
| 5.2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |