| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 课题的提出和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-19页 |
| 1.2.1 基于专家系统的诊断方法 | 第13-15页 |
| 1.2.2 基于解析模型的诊断方法 | 第15-16页 |
| 1.2.3 基于Petri网络的诊断方法 | 第16-18页 |
| 1.2.4 基于粗糙集理论等其他的故障诊断方法 | 第18页 |
| 1.2.5 利用时序信息的电力系统故障诊断方法 | 第18-19页 |
| 1.3 本文的主要内容和工作 | 第19-21页 |
| 第2章 基于时间序列相似性匹配的输电系统故障诊断方法 | 第21-47页 |
| 2.1 时间序列相似性匹配 | 第22-24页 |
| 2.1.1 时间序列的数学描述 | 第22页 |
| 2.1.2 关联时间序列组 | 第22-23页 |
| 2.1.3 时间序列的距离 | 第23-24页 |
| 2.2 电力系统中的时间序列 | 第24-32页 |
| 2.2.1 电力系统中的时间序列模型 | 第24-26页 |
| 2.2.2 电力系统中的保护配置通用模型 | 第26-28页 |
| 2.2.3 警报假说时间序列集 | 第28-29页 |
| 2.2.4 改进的时间序列距离 | 第29-30页 |
| 2.2.5 时间序列元素的置信度 | 第30-32页 |
| 2.3 故障诊断过程 | 第32-34页 |
| 2.3.1 基于时间序列匹配的故障诊断方法 | 第32-33页 |
| 2.3.2 计及警报漏报的故障诊断修正策略 | 第33-34页 |
| 2.4 算例 | 第34-46页 |
| 2.4.1 广州电力系统故障案例 | 第34-39页 |
| 2.4.2 浙江电力系统故障案例 | 第39-45页 |
| 2.4.3 与近年来提出的两种故障诊断方法的比较分析 | 第45-46页 |
| 2.5 结语 | 第46-47页 |
| 第3章 利用电气量和时序信息的改进PETRI网电力系统故障诊断模型 | 第47-73页 |
| 3.1 时序模糊PETRI网故障诊断模型 | 第49-55页 |
| 3.1.1 基于加权模糊时序Petri网的电力系统故障诊断方法的总体框架 | 第49-50页 |
| 3.1.2 时序模糊Petri网的数学描述 | 第50-51页 |
| 3.1.3 时序推理 | 第51-53页 |
| 3.1.4 时序模糊Petri网的运行求解 | 第53-55页 |
| 3.2 TFPN在电力系统故障诊断中的应用 | 第55-61页 |
| 3.2.1 基于状态量的TFPN故障诊断 | 第55-56页 |
| 3.2.2 基于电气量的TFPN故障诊断 | 第56-60页 |
| 3.2.3 多源信息融合的TFPN故障诊断 | 第60-61页 |
| 3.3 算例 | 第61-71页 |
| 3.3.1 南方电网故障案例 | 第61-68页 |
| 3.3.2 江苏电力系统的故障案例 | 第68-71页 |
| 3.4 结语 | 第71-73页 |
| 第4章 PETRI网电力系统故障诊断模型构造及其实现 | 第73-83页 |
| 4.1. 基于PETRI网的电力系统故障在线诊断系统总体架构 | 第73-74页 |
| 4.2. 电力系统的信息化表示 | 第74-76页 |
| 4.2.1 电力系统元件的信息化表示 | 第74-75页 |
| 4.2.2 电力系统事件的信息化表示 | 第75-76页 |
| 4.3. PETRI网的数学描述 | 第76-82页 |
| 4.3.1. Petri网电力系统故障诊断模型 | 第76-77页 |
| 4.3.2. 电力系统元件Petri网基础模型构造 | 第77-79页 |
| 4.3.3 电力系统Petri网故障元件模型生成 | 第79-82页 |
| 4.4. 算例及工程应用效果 | 第82-83页 |
| 第5章 结论与展望 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-92页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第92页 |
