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基于广域信息的电网故障诊断方法研究
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基于广域信息的电网故障诊断方法研究
论文目录
摘要
第1-8页
Abstract
第8-14页
第1章 绪论
第14-32页
1.1 研究的背景和意义
第14-15页
1.2 国内外研究现状分析
第15-27页
1.2.1 广域后备保护系统结构
第15-17页
1.2.2 广域后备保护的通信系统
第17-20页
1.2.3 广域后备保护实现算法研究现状
第20-24页
1.2.4 人工智能技术在故障诊断中的研究现状
第24-27页
1.3 主要研究对象及研究内容
第27-30页
1.3.1 主要研究对象
第27-28页
1.3.2 主要研究内容
第28-30页
1.4 论文章节安排
第30-32页
第2章 基于广域工频电气量的电网故障诊断
第32-79页
2.1 引言
第32页
2.2 基于故障电荷量比较的电网故障诊断
第32-55页
2.2.1 电网节点保护关联域
第32-33页
2.2.2 关联域电荷量
第33-36页
2.2.3 基于电荷量比较的电网故障诊断方法研究
第36-42页
2.2.4 算例仿真
第42-55页
2.3 基于电流极性和能量相对熵的电网故障诊断
第55-75页
2.3.1 广域继电保护系统工作方式
第56页
2.3.2 基于电流极性和能量相对熵的电网故障诊断方法研究
第56-66页
2.3.3 算例仿真
第66-75页
2.4 故障诊断方法对比分析
第75-78页
2.5 本章小结
第78-79页
第3章 基于广域行波信息的电网故障诊断
第79-117页
3.1 引言
第79页
3.2 基于电压行波能量分布特征的电网故障诊断
第79-91页
3.2.1 广域初始行波传播特性分析
第79-81页
3.2.2 利用小波变换分析行波信息
第81-82页
3.2.3 基于电压行波能量分布的故障诊断方案
第82-84页
3.2.4 算例仿真
第84-91页
3.3 基于行波功率分布特征的电网故障诊断
第91-114页
3.3.1 电网故障时广域初始行波功率分布特征
第91-97页
3.3.2 基于初始行波无功功率分布的故障诊断算法
第97-100页
3.3.3 电网某个节点信息丢失情况下的故障诊断
第100-105页
3.3.4 故障诊断实现方案
第105-107页
3.3.5 算例仿真
第107-114页
3.4 故障诊断方法对比分析
第114-116页
3.5 小结
第116-117页
第4章 电网故障诊断的模式识别方法研究
第117-160页
4.1 引言
第117-118页
4.2 基于概率神经网络的电网故障诊断方法
第118-126页
4.2.1 概率神经网络基本原理
第118页
4.2.2 基于PNN的电网故障诊断方案
第118-120页
4.2.3 算例仿真
第120-126页
4.3 基于最小二乘支持向量机的电网故障诊断方法
第126-141页
4.3.1 LSSVM分类原理
第126-127页
4.3.2 关联域信息融合策略
第127-130页
4.3.3 基于LSSVM的电网故障诊断方案
第130-131页
4.3.4 算例仿真
第131-141页
4.4 基于PSO-LIBSVM的电网故障诊断方法
第141-154页
4.4.1 PSO-LIBSVM原理分析
第141-143页
4.4.2 基于PSO-LIBSVM的电网故障诊断方案
第143-146页
4.4.3 算例仿真
第146-154页
4.5 故障诊断模式识别方法对比分析
第154-157页
4.6 与传统故障判别算法的对比分析
第157-159页
4.7 小结
第159-160页
第5章 模糊C均值聚类方法在电网故障诊断中的应用
第160-181页
5.1 引言
第160页
5.2 模糊C均值聚类分析
第160-161页
5.3 基于FCM的电网故障诊断方案
第161-163页
5.4 算例仿真
第163-178页
5.4.1 电网线路故障诊断
第163-170页
5.4.2 电网母线故障诊断
第170-176页
5.4.3 其他故障情况分析
第176-178页
5.5 与PNN和SVM方法的对比
第178-179页
5.6 与其他故障诊断方法比较
第179-180页
5.7 本章小结
第180-181页
结论与展望
第181-184页
致谢
第184-185页
参考文献
第185-197页
攻读博士学位期间发表的论文及科研成果
第197-198页
本篇论文共
198
页,
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。
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