| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第11-13页 |
| ·单相自适应重合闸的研究背景 | 第11-13页 |
| ·单相自适应重合闸 | 第13页 |
| ·课题的国内外研究现状及存在的问题 | 第13-16页 |
| ·电压判据识别法 | 第14页 |
| ·小波及小波包识别法 | 第14-15页 |
| ·人工神经网络识别法 | 第15页 |
| ·故障相电流识别法 | 第15页 |
| ·目前识别方法存在的问题 | 第15-16页 |
| ·本文的研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 输电线路单相接地故障 | 第18-31页 |
| ·瞬时性单相故障的故障电压特性 | 第18-22页 |
| ·电容耦合电压分量 | 第19-21页 |
| ·电磁耦合电压分量 | 第21页 |
| ·故障相端电压工频分量 | 第21-22页 |
| ·永久性单相故障的故障电压特性 | 第22-25页 |
| ·金属性接地故障断开相两端电压 | 第23页 |
| ·经 RF接地时断开相两端电压 | 第23-25页 |
| ·输电线路单相故障仿真 | 第25-30页 |
| ·仿真软件介绍 | 第25-26页 |
| ·单相接地故障仿真 | 第26-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 经验模态分解 | 第31-43页 |
| ·瞬时频率 | 第32-34页 |
| ·固有模态函数 | 第34-35页 |
| ·EMD 的基本原理 | 第35-38页 |
| ·EMD 的性质 | 第38-40页 |
| ·EMD 算法流程 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 信息熵 | 第43-50页 |
| ·信息熵 | 第43-44页 |
| ·近似熵 | 第44-45页 |
| ·近似熵及其计算流程 | 第44-45页 |
| ·近似熵的性质 | 第45页 |
| ·样本熵 | 第45-49页 |
| ·样本熵及其计算流程 | 第45-48页 |
| ·样本熵的特点 | 第48页 |
| ·样本熵参数的选取 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 基于 EMD 及信息熵的单相自适应重合闸 | 第50-60页 |
| ·基于 EMD 及信息熵的单相自适应重合闸算法流程 | 第50-51页 |
| ·EMD 在单相接地故障中的应用 | 第51-54页 |
| ·基于近似熵的单相自适应重合闸 | 第54-55页 |
| ·基于样本熵的单相自适应重合闸 | 第55-56页 |
| ·方法的比较及结果 | 第56-58页 |
| ·样本熵与近似熵方法比较及结果 | 第57-58页 |
| ·信息熵与其它方法比较及结果 | 第58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |