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《配電網故障自動恢復系統(tǒng)的研究》由會員上傳分享,免費在線閱讀,更多相關內容在學術論文-天天文庫。
1、分類號:TM732密級:碩士學位論文配電網故障自動恢復系統(tǒng)的研究學科專業(yè):控制工程作者姓名:于君磊指導教師:潘愛先教授青島理工大學二〇一五年六月碩士學位論文配電網故障自動恢復系統(tǒng)的研究學位論文答辯曰期^^M指導教師簽字答辯委員會成員簽字丨七^T青島理工大學學位論文獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學位論文是我個人在導師指導下進行的研究工作及取得的研宂成果。盡我所知,除了文中特別加以標注和致謝的地方外,論文中不包含其他人己經發(fā)表或撰寫過的研宄成果.也不包含為獲得青島理工大學或其它教育機構的學位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對
2、本研宄所做的任何貢獻均己在論文中作了明確的說明并表示了謝意。研究生簽名^日期:^f^青島理工大學學位論文使用授權聲明青島理工大學、中國科學技術信息研宄所、國家圖書館、CDMD和DMD有權保留本人所送交學位論文的復印件和電子文檔,可以采用影印、縮印或其他復制手段保存論文。本人電子文檔的內容和紙質論文的內容相一致。除在保密期內的保密論文外,允許論文被查閱和借閱,可以公布(包括刊登)論文的全部或部分內容。論文的公布(包括刊登)授權青島理工大學研究生處辦理。研宄生簽名:導師簽名:日期:叫媽1^國內圖書分類號:TM732國際圖書分類號
3、:碩士學位論文配電網故障自動恢復系統(tǒng)的研究碩士研究生:于君磊導師姓名:潘愛先教授申請學位級別:工程碩士學科、專業(yè):控制工程所在單位:自動化工程學院答辯日期:2015年6月學位授予單位:青島理工大學ClassifiedIndex:TM732U.D.C:DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringResearchofdistributionnetworkfaultself-recoverysystemCandidate:YuJunLeiSupervisor:Prof.PanAixianA
4、cademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpecialty:ControlEngineeringDateofOralExamination:June2015University:QingdaoTechnologicalUniversity青島理工大學工程碩士學位論文目錄摘要.........................................................................................................
5、..............IAbstract.....................................................................................................................II第1章緒論.............................................................................................................11.1配電網自動
6、化管理系統(tǒng)..................................................................................11.2饋線自動化的模式..........................................................................................21.2.1分布智能模式................................................................
7、..........................21.2.2集中智能模式...........................................................................................21.3配電網故障恢復綜述......................................................................................31.3.1基于優(yōu)化算法.........................
8、..................................................................31.3.2基于人工智能算法.................................................................