| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1.绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 选题的目的和意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展历程 | 第9-10页 |
| 1.3 电能扰动分析方法 | 第10-12页 |
| 1.4 电能质量扰动分类方法 | 第12-13页 |
| 1.4.1 人工神经网络 | 第12页 |
| 1.4.2 支持向量机 | 第12-13页 |
| 1.4.3 决策树 | 第13页 |
| 1.5 论文的主要工作 | 第13-15页 |
| 2.电能质量扰动概述 | 第15-19页 |
| 2.1 电能质量概念 | 第15页 |
| 2.2 电能质量标准简介 | 第15-16页 |
| 2.2.1 IEC标准 | 第16页 |
| 2.2.2 IEEE标准 | 第16页 |
| 2.3 电能质量扰动信号的定义及分类 | 第16-18页 |
| 2.3.1 稳态电能质量扰动 | 第16-17页 |
| 2.3.2 暂态电能质量扰动 | 第17-18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 3.小波变换和短时傅里叶变换的原理 | 第19-25页 |
| 3.1 小波变换的原理 | 第19-21页 |
| 3.1.1 连续小波变换 | 第19页 |
| 3.1.2 二进制小波变换 | 第19页 |
| 3.1.3 离散小波变换 | 第19-20页 |
| 3.1.4 小波基函数与分解层数的选取 | 第20-21页 |
| 3.2 短时傅里叶变换的原理 | 第21-24页 |
| 3.2.1 几种窗函数的性质 | 第22-23页 |
| 3.2.2 频谱泄露和栅栏效应及其防治措施 | 第23-24页 |
| 3.3 短时傅里叶变换在电能质量检测方面的应用 | 第24页 |
| 3.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 4.短时傅里叶变换分析电能扰动 | 第25-49页 |
| 4.1 电能质量扰动信号模型建立 | 第25-28页 |
| 4.2 小波变换和短时傅里叶变换检测结果对比 | 第28-33页 |
| 4.2.1 小波变换对电压暂降信号的仿真分析 | 第28-30页 |
| 4.2.2 短时傅里叶变换对含噪电压暂降信号的分析 | 第30-31页 |
| 4.2.3 小波变换对谐波信号的分析 | 第31-32页 |
| 4.2.4 短时傅立叶变换分析谐波信号 | 第32-33页 |
| 4.3 短时傅里叶变换的电能质量扰动信号仿真及分析 | 第33-47页 |
| 4.3.1 建立单一扰动信号扰动信号模型 | 第33-42页 |
| 4.3.2 单一扰动信号特征值汇总分析 | 第42页 |
| 4.3.3 混合扰动信号分析 | 第42-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 5.基于决策树的电能质量扰动信号的分类 | 第49-59页 |
| 5.1 决策树的基本理论 | 第49-50页 |
| 5.1.1 决策树的优点及建立步骤 | 第49页 |
| 5.1.2 决策树的特点 | 第49页 |
| 5.1.3 决策树结合短时傅里叶变换的分类方法 | 第49-50页 |
| 5.2 基于决策树的扰动信号分类 | 第50-53页 |
| 5.2.1 电能质量扰动信号的特征量提取 | 第50-52页 |
| 5.2.2 扰动识别过程 | 第52-53页 |
| 5.3 仿真验证 | 第53-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-59页 |
| 6.结论 | 第59-61页 |
| 6.1 全文总结 | 第59页 |
| 6.2 展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 作者攻读学位期间发表学术论文清单 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |