文摘
英文文摘
声明
第1章绪论
1.1 配电系统自动化
1.1.1配电系统自动化概述
1.1.2配电SCADA系统功能介绍
1.1.3配电GIS系统功能介绍
1.1.4 AM／FM／GIS和SCADA／DMS一体化的设计原则
1.1.5配电系统数据传输状态
1.2 当前配网主要故障诊断方法
1.2.1专家系统
1.2.2人工神经网络
1.2.3模糊理论
1.2.4遗传算法
1.2.5 Petri网络
1.3 数据挖掘于粗糙集技术概述
1.3.1数据挖掘概述
1.3.2数据挖掘中常用算法及特点
1.3.3数据挖掘电力系统中的应用
1.3.4粗糙集与数据挖掘
1.4本文所做的工作
第2章基于粗糙集理论的配电系统离散信大故障诊断
2.1 引言
2.2粗糙集理论概述
2.2.1粗糙集历史及特点
2.2.2粗糙集基本概念
2.2.3粗糙集数据分析
2.3 配电系统模型建立与特征分析
2.3.1配电故障诊断系统模型建立
2.3.2配电故障诊断系统模型分析
2.4 配电系统故障诊断方法研究
2.4.1属性约简
2.4.2值约简
2.5仿真研究
2.5.1算法伪代码描述
2.5.2算例验证
2.5.3算法简单实例计算
2.6 小结
第3章针对配电系统连续和离散信号的故障诊断方法研究
3.1 引言
3.2 连续属性离散化方法概述与比较
3.2.1连续属性离散化方法概述
3.2.2连续属性离散化方法比较
3.3 基于粗糙集的连续属性离散化方法及评价
3.3.1离散化问题的描述
3.3.2连续属性的离散化断点选取
3.3.3基于粗糙集的离散化结果评价标准
3.3.4基于粗糙集的离散化方法
3.4 配电系统数据特性及其辨识方法研究
3.4.1配电系统开关状态分析
3.4.2配电系统电压分析
3.4.3配电系统电流分析
3.5仿真研究
3.5.1算法伪代码描述
3.5.2算法复杂度分析
3.5.3算法实例分析
3.6 小结
第4章基于遗传算法的粗糙集属性约简方法研究
4.1 引言
4.2遗传算法概述
4.2.1遗传算法发展及特点
4.2.2模式定理
4.3 遗传算法的基因操作及运行过程
4.3.1遗传算法的基因操作
4.3.2遗传算法的运行过程
4.3.3遗传算法实现过程中的几个问题
4.4 应用遗传算法的粗糙集最优属性约简
4.4.1编码
4.4.2适应值函数
4.4.3遗传算法的关键参数确定
4.5仿真研究
4.5.1算法伪代码描述
4.5.2算法验证
4.6小结
第5章应用模糊集及概率理论进行规则可信度整定
5.1 引言
5.2 模糊集推理及概率理论概述
5.2.1模糊集与粗糙集对比分析
5.2.2概率理论概述
5.3 可信度分析方法
5.3.1设备可信度分析与计算
5.3.2规则可信度分析与计算
5.3.3规则可信度综合分析
5.4仿真研究
5.4.1算法伪代码描述
5.4.2算法验证
5.5 小结
第6章根据知识库应用判定树进行在线故障诊断
6.1 引言
6.2判定树方法概述
6.2.1判定树归纳
6.2.2属性选择度量
6.2.3判定树的二叉树转置
6.2.4深度优先遍历与广度优先遍历
6.3 推理策略分析对比
6.3.1正向推理
6.3.2逆向推理
6.3.3混合推理
6.4在线故障诊断系统构造
6.4.1系统查询结构选择
6.4.2系统推理策略选择
6.4.3伪代码描述
6.5进行在线规则添加
6.5.1设计思想
6.5.2添加算法实现
6.6小结
第7章问题与展望
参考文献
致谢
作者在攻读硕士学位期间所做的工作
