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基于信息融合的电网故障诊断方法研究
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基于信息融合的电网故障诊断方法研究
论文目录
摘要
第1-5页
abstract
第5页
1 绪论
第8-18页
1.1 课题研究背景及意义
第8-9页
1.2 现阶段国内外电网故障诊断研究情况
第9-14页
1.2.1 基于开关量的故障诊断研究现状
第9-13页
1.2.2 基于电气量的故障诊断研究现状
第13页
1.2.3 基于信息融合的故障诊断研究现状
第13-14页
1.3 电网故障诊断发展趋势
第14-15页
1.4 主要研究内容和章节安排
第15-16页
1.4.1 主要研究内容
第15页
1.4.2 章节安排
第15-16页
1.5 本章小结
第16-18页
2 电网故障诊断信息源
第18-26页
2.1 数据采集与监控系统
第18-20页
2.1.1 SCADA系统的组成结构
第18-20页
2.1.2 SCADA系统的功能特点
第20页
2.2 广域测量系统
第20-22页
2.2.1 WAMS的组成结构
第21-22页
2.2.2 WAMS的功能特点
第22页
2.3 继电保护故障信息管理系统
第22-25页
2.3.1 RPMS包含的信息
第23-24页
2.3.2 RPMS的结构和功能
第24-25页
2.4 调控综合数据平台
第25页
2.5 本章小结
第25-26页
3 基于开关量的电网故障诊断方法
第26-36页
3.1 粗糙集理论
第26页
3.2 量子遗传算法
第26-27页
3.2.1 量子染色体
第26页
3.2.2 量子变异和群体灾变
第26-27页
3.2.3 适应度函数
第27页
3.3 模糊Petri网理论
第27-28页
3.4 基于量子遗传算法优化粗糙-Petri网的电网故障诊断模型
第28-30页
3.5 仿真算例1
第30-33页
3.6 仿真算例2
第33-34页
3.7 本章小结
第34-36页
4 基于电气量的电网故障诊断方法
第36-48页
4.1 小波分析基本理论
第36-39页
4.1.1 连续小波变换
第36-37页
4.1.2 离散小波变换
第37页
4.1.3 多分辨分析和Mallat算法
第37-39页
4.2 基于小波变换的故障特征提取
第39-42页
4.2.1 电流能量故障度
第40-41页
4.2.2 电流能量畸变度
第41页
4.2.3 电压能量故障度
第41-42页
4.2.4 电压能量畸变度
第42页
4.3 仿真算例
第42-47页
4.4 本章小结
第47-48页
5 基于信息融合的电网故障诊断方法
第48-60页
5.1 信息融合技术
第48-49页
5.2 D-S证据理论
第49-52页
5.2.1 D-S证据理论基本理论
第49-50页
5.2.2 D-S证据理论组合规则
第50-51页
5.2.3 改进的D-S证据理论
第51-52页
5.3 模糊C均值算法
第52-54页
5.3.1 模糊C均值算法基本理论
第52-53页
5.3.2 改进的模糊C均值算法
第53-54页
5.4 改进的模糊C均值算法决策模型
第54页
5.5 分层多源信息融合的电网故障诊断框架
第51-55页
5.6 仿真算例1
第55-58页
5.7 仿真算例2
第58-59页
5.8 本章小结
第59-60页
6 总结与展望
第60-62页
6.1 全文总结
第60-61页
6.2 课题展望
第61-62页
参考文献
第62-68页
作者攻读学位期间发表学术论文清单
第68-70页
致谢
第70页
本篇论文共
70
页,
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。
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