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第一章概述
1.1故障诊断的意义
1.2故障诊断算法的研究现状及其存在的难点分析
1.3人工智能在电力系统继电保护中的应用现状分析
1.3.1 人工神经网络在继电保护领域中应用的现状
1.3.2模糊逻辑系统在继电保护领域中应用的现状
1.3.3专家系统在继电保护领域中应用的现状
1.5课题来源及任务
1.6小结
第二章模糊神经网络理论及其研究应用现状
2.1模糊数学基础
2.1.1集合及其运算
2.1.2模糊逻辑推理系统
2.2神经网络介绍
2.2.1神经网络的基本结构
2.2.2神经网络的基本类型
2.2.3神经网络的典型模型
2.3模糊神经元及模糊神经网络
2.3.1模糊神经元
2.3.2模糊神经网络
2.4模糊神经网络的文献综述
2.5小结
第三章基于Simpson模糊极小-极大神经网络的变压器励磁涌流 和内部故障的鉴别
3.1励磁涌流鉴别方法概述及其优缺点分析
3.1.1变压器差动保护的特点
3.1.2变压器励磁涌流的分析
3.1.3涌流现行判别方法及优缺点分析
3.2 Simpson模糊极小-极大神经网络模型及其学习算法
3.3基于多特征输入量的算法模型的建立
3.3.1基本原理
3.3.2网络模型
3.4基于波形记忆原理的算法模型的建立及学习算法的改进
3.4.1波形记忆和鉴别的原理
3.4.2算法模型
3.4.3网络训练算法的改进
3.4.4网络的模糊分类和识别过程
3.5运用EMTP仿真数据对算法的考核、比较和分析
3.5.1用EMTP获取基于多特征输入量网络的训练样本
3.5.2对基于多特征输入量网络模型的训练结果
3.5.3对基于多特征输入量网络模型的测试
3.5.4对基于多特片输入量网络模型的鉴别算法的评价
3.5.5基于波形记忆原理网络模型训练样本的形成
3.5.6对基于波形记忆原理网络模型的训练结果
3.5.7对基于波形记忆原理网络模型的测试及结果分析
3.5.8对基于波形记忆原理网络模型鉴别算法的评价
3.6小结
第四章基于补偿型模糊神经网络的超高压输电线故障测距新算法的研究
4.1 超高压输电线故障测距算法综述及优缺点分析
4.1.1单端信息测距算法
4.1.2双端信息测距算法
4.1.3人工智能测距算法
4.2补偿型模糊神经网络的模型及学习算法
4.2.1补偿型模糊逻辑系统的推理过程
4.2.2补偿形模糊神经网络的结构
4.2.3补偿型模糊神经网络的学习算法
4.3基于补偿型模糊神经网络的故障测距算法模型的构造
4.3.1网络特征输入向量的选取和输出向量的意义
4.3.2网络初始模糊规规则及其隶属度参数的确定
4.4 EMTP仿真及网络的训练、测试和结果分析
4.4.1选取训练样本集
4.4.2输入数据的预处理
4.4.3网络的训练、测试及结果分析
4.5小结
第五章总结
参考文献
攻读学位期间发表的学术论文
致谢
上海交通大学;
