基于多源信息的电能质量数据分析与挖掘技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 电能质量研究现状 | 第10页 |
| 1.2.2 电网故障诊断研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.3 基于数据挖掘的电网故障诊断研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.4 基于多源信息的电网故障诊断研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容与组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 多源电能质量数据分析与研究 | 第14-17页 |
| 2.1 多数据源分析 | 第14-15页 |
| 2.1.1 电能质量监测系统 | 第14页 |
| 2.1.2 SCADA系统 | 第14-15页 |
| 2.1.3 故障录波数据 | 第15页 |
| 2.2 多源电能质量数据分析研究的需求 | 第15页 |
| 2.3 多源电能质量数据分析研究的可行性 | 第15-16页 |
| 2.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 第3章 基于关联规则的保护数据挖掘模型设计 | 第17-28页 |
| 3.1 问题描述 | 第17-18页 |
| 3.2 关联规则 | 第18-20页 |
| 3.2.1 关联规则的概念 | 第18-19页 |
| 3.2.2 关联规则的分类 | 第19-20页 |
| 3.3 基于多维多层关联规则挖掘模型 | 第20-25页 |
| 3.3.1 多维关联规则挖掘 | 第20-21页 |
| 3.3.2 概念层、模式及保护数据形式 | 第21-23页 |
| 3.3.3 多维多层关联规则挖掘 | 第23-25页 |
| 3.4 算例仿真 | 第25-27页 |
| 3.4.1 仿真模型 | 第25-26页 |
| 3.4.2 算法描述 | 第26页 |
| 3.4.3 关联规则挖掘结果 | 第26-27页 |
| 3.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第4章 基于模糊Petri网的模拟量故障诊断 | 第28-38页 |
| 4.1 模拟量故障诊断 | 第28-30页 |
| 4.1.1 模拟量的特征 | 第28页 |
| 4.1.2 模拟量实现子站故障诊断的需求 | 第28-29页 |
| 4.1.3 基于模拟量诊断的流程 | 第29-30页 |
| 4.2 故障录波数据的预处理 | 第30-33页 |
| 4.2.1 离散化处理 | 第30-31页 |
| 4.2.2 动作时区划分 | 第31-32页 |
| 4.2.3 典型故障类别划分 | 第32-33页 |
| 4.3 模糊Petri网故障诊断模型 | 第33-36页 |
| 4.3.1 模糊Petri网定义 | 第33-34页 |
| 4.3.2 模糊Petri网建模 | 第34-36页 |
| 4.4 模糊Petri网故障诊断 | 第36-37页 |
| 4.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第5章 基于信息融合的故障诊断 | 第38-50页 |
| 5.1 多源信息融合技术 | 第38-41页 |
| 5.1.1 信息融合概念 | 第38页 |
| 5.1.2 信息融合的结构模型 | 第38-40页 |
| 5.1.3 信息融合的层次模型 | 第40-41页 |
| 5.2 基于信息融合的故障诊断模型 | 第41-45页 |
| 5.2.1 故障诊断总体思路 | 第41-42页 |
| 5.2.2 信息融合模型 | 第42-45页 |
| 5.3 算例仿真 | 第45-49页 |
| 5.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第6章 结论与展望 | 第50-52页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第50页 |
| 6.2 不足与展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其他成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
