电能质量扰动检测与分类识别方法研究
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 变量注释表 | 第15-16页 |
| 1 绪论 | 第16-25页 |
| 1.1 电能质量研究的背景和意义 | 第16-17页 |
| 1.2 电能质量扰动分类及标准概述 | 第17-19页 |
| 1.3 电能质量分析方法研究现状 | 第19-24页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第24-25页 |
| 2 EEMD理论及其在电能质量扰动检测中的应用 | 第25-43页 |
| 2.1 前言 | 第25页 |
| 2.2 经验模态分解原理 | 第25-28页 |
| 2.3 总体经验模态分解原理 | 第28-29页 |
| 2.4 基于EEMD的电能质量扰动信号去噪 | 第29-35页 |
| 2.5 EEMD在电能质量扰动检测中的应用 | 第35-41页 |
| 2.6 本章小结 | 第41-43页 |
| 3 应用小波变换和S变换提取电能质量扰动特征量 | 第43-62页 |
| 3.1 前言 | 第43页 |
| 3.2 小波变换 | 第43-47页 |
| 3.3 小波变换提取电能质量扰动特征 | 第47-51页 |
| 3.4 S变换 | 第51-54页 |
| 3.5 S变换提取电能质量扰动特征 | 第54-61页 |
| 3.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 4 多特征组合及优化SVM的电能质量扰动识别 | 第62-75页 |
| 4.1 前言 | 第62页 |
| 4.2 支持向量机 | 第62-67页 |
| 4.3 多特征组合分类逻辑 | 第67-69页 |
| 4.4 粒子群算法优化核参数 | 第69-71页 |
| 4.5 优化参数SVM的电能质量扰动识别 | 第71-74页 |
| 4.6 本章小结 | 第74-75页 |
| 5 结论与展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-81页 |
| 作者简历 | 第81-83页 |
| 学位论文数据集 | 第83页 |
