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基于小波神经网络的小电流接地系统故障选线方法的研究
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基于小波神经网络的小电流接地系统故障选线方法的研究
论文目录
 
摘要第1 页
Abstract第5-6 页
详细摘要第6-8 页
Detailed Abstract第8-14 页
1 引言第14-26 页
　　· 课题研究的背景及意义第14-15 页
　　· 配电网中性点接地方式第15-16 页
　　　　· 中性点不接地方式第15 页
　　　　· 中性点经消弧线圈接地方式第15-16 页
　　　　· 中性点经电阻接地方式第16 页
　　· 接地方式研究现状第16-18 页
　　　　· 国外研究现状第16-17 页
　　　　· 国内研究现状第17-18 页
　　· 配电网单相接地故障选线方法第18-20 页
　　　　· 国外研究现状第18 页
　　　　· 国内研究现状第18-19 页
　　　　· 配电网单相接地故障选线的难点第19-20 页
　　· 人工智能算法综述第20-21 页
　　· 本文的主要工作及章节安排第21-26 页
　　　　· 本文主要工作第21-23 页
　　　　· 主要章节安排第23-26 页
2 非有效接地电网单相接地故障分析第26-44 页
　　· 消弧线圈熄灭电弧原理第26-28 页
　　　　· 减小接地故障电流第26-27 页
　　　　· 降低故障相恢复电压初速度第27-28 页
　　· 配电网单相接地故障稳态分析第28-33 页
　　　　· 单相接地接地故障电压分析第28-31 页
　　　　· 中性点不接地电网单相故障电压变化特点第31-32 页
　　　　· 消弧线圈接地电网单相故障电压变化规律第32 页
　　　　· 单相接地故障选线判别法第32-33 页
　　· 单相接地故障电流分析第33-36 页
　　　　· 中性点不接地电网故障电流分析第33-35 页
　　　　· 消弧线圈接地电网故障电流分析第35-36 页
　　· 单相接地故障暂态过程分析第36-39 页
　　　　· 单相接地过渡过程特点第37-38 页
　　　　· 单相接地故障电流特性分析第38-39 页
　　　　· 接地点暂态过程故障电流第39 页
　　· 故障模拟量分析第39-43 页
　　　　· 三相系统相模变换第39-41 页
　　　　· 单相接地故障时模分量等效图第41-43 页
　　· 本章小结第43-44 页
3 基于小波分析的故障选线理论方法的研究第44-62 页
　　· 引言第44 页
　　· 小波分析理论基础第44-52 页
　　　　· 小波分析的基本概念第45 页
　　　　· 连续小波变换第45-46 页
　　　　· 离散小波变换第46-47 页
　　　　· 小波多分辨率分析与实现第47-52 页
　　· 小波包基本理论第52-57 页
　　　　· 小波包定义第52-53 页
　　　　· 小波包的分解与重构第53-54 页
　　　　· 最优小波包基的选择第54-56 页
　　　　· 有关小波包分解的问题第56-57 页
　　· 暂态分量选线中小波基函数的选择第57-59 页
　　　　· 小波基函数的性质第57-58 页
　　　　· 暂态量选线中小波基函数的选取原则第58-59 页
　　· 信号奇异性的小波检测第59-61 页
　　　　· 二进小波及二进小波变换第59-60 页
　　　　· 二进小波的分解与重构算法第60 页
　　　　· 信号的奇异性检测原理第60-61 页
　　· 本章小结第61-62 页
4 非平稳信号滤波方法的研究第62-72 页
　　· 引言第62-63 页
　　· 工频滤波算法第63 页
　　· 小波域空域相关滤波第63-66 页
　　　　· 小波域空域阈值相关滤波方法第63-65 页
　　　　· 小波域空域相关滤波相关算法第65-66 页
　　· 改进的小波域空域相关滤波算法第66-69 页
　　　　· 基于小波尺度的判别系数C_d和阈值系数C_(TH)第67-68 页
　　　　· 小波域空域自应系数c(j,n)第68 页
　　　　· 典型信号举例分析第68-69 页
　　· 本章小结第69-72 页
5 基于小波神经网络的融合算法故障选线方法的研究第72-108 页
　　· 引言第72-73 页
　　· 基于小故障角的故障选线方法第73-79 页
　　　　· 衰减直流分量的特性及提取方法第73-75 页
　　　　· 基于小故障角的故障选线方法第75-76 页
　　　　· 基于小故障角故障选线方法算例第76-79 页
　　· 基于小波包分解的相关分析的故障选线方法第79-88 页
　　　　· 相频特性分析第79-80 页
　　　　· 相关分析理论基础第80-82 页
　　　　· 基于小波包分解相关分析法的故障选线方法第82-84 页
　　　　· 基于小波包相关分析的故障选线方法算例第84-86 页
　　　　· 方法验证第86-88 页
　　· 基于行波检测的故障选线方法第88-93 页
　　　　· 行波基本故障特征第88-89 页
　　　　· 电流行波模量分析第89-91 页
　　　　· 基于行波故障检测选线方法第91-92 页
　　　　· 基于行波检测的故障选线算例第92-93 页
　　· 基于小波神经网络的智能融合算法的选线方法第93-98 页
　　　　· 智能信息融合技术第93-95 页
　　　　· 故障测度函数的概念第95 页
　　　　· 基于小波包分解相关分析的故障测度函数第95-96 页
　　　　· 基于行波检测的故障选线方法的故障测度函数第96-97 页
　　　　· 基于五次谐波的故障测度第97-98 页
　　· 小波神经网络的原理及实现第98-107 页
　　　　· 小波神经网络的结构形式第98-99 页
　　　　· 小波神经网络的学习第99-100 页
　　　　· 隐层节点的选择第100 页
　　　　· 小波函数的选择第100-101 页
　　　　· 权值初始化第101 页
　　　　· 基于径向小波神经网络的构造及学习算法第101-103 页
　　　　· 小波神经网络智能融合算法第103 页
　　　　· 径向小波神经网络的学习第103-104 页
　　　　· 小波神经网络智能融合选线方法验证第104-107 页
　　· 本章小结第107-108 页
6 小电流选线装置的设计第108-112 页
　　· 小电流选线装置的特点及功能需求第108-109 页
　　　　· 小电流选线装置的特点第108 页
　　　　· 小电流选线装置的功能要求第108-109 页
　　· 小电流选线装置的结构第109-111 页
　　　　· 故障信息采集第110 页
　　　　· 数据存储单元第110 页
　　　　· DSP系统第110 页
　　　　· 通讯接口第110-111 页
　　· 软件设计第111 页
　　· 本章小结第111-112 页
7 结论与展望第112-114 页
　　· 结论第112-113 页
　　· 展望第113-114 页
参考文献第114-122 页
致谢第122-124 页
作者简介第124 页
在读期间参加科研项目第124 页
在读期间发表论文第124页

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