数据挖掘在电力系统暂态稳定评估中的应用
| 1 绪论 | 第1-20页 |
| 1．1 问题的提出 | 第7-9页 |
| 1．2 电力系统暂态稳定概念 | 第9-10页 |
| 1．3 暂态稳定分析方法发展历程与评述 | 第10-19页 |
| 1．3．1 数值解法 | 第10-14页 |
| 1．3．2 直接法 | 第14-15页 |
| 1．3．3 概率分析方法 | 第15-16页 |
| 1．3．4 人工智能方法 | 第16-19页 |
| 1．4 本文的主要工作 | 第19-20页 |
| 2 数据挖掘简介 | 第20-30页 |
| 2．1 数据挖掘的定义 | 第20-21页 |
| 2．2 数据挖掘功能 | 第21-23页 |
| 2．3 数据挖掘的过程 | 第23-25页 |
| 2．3．1 数据预处理 | 第23页 |
| 2．3．2 数据选择 | 第23-24页 |
| 2．3．3 数据加工 | 第24页 |
| 2．3．4 实施挖掘算法 | 第24页 |
| 2．3．5 挖掘结果后处理及实验 | 第24-25页 |
| 2．4 数据挖掘在电力系统中的应用 | 第25-30页 |
| 2．4．1 电力系统数据的特点 | 第25-26页 |
| 2．4．2 数据挖掘在电力系统中的应用 | 第26-29页 |
| 2．4．3 数据挖掘在电力系统中的应用现状 | 第29-30页 |
| 3 数据分类 | 第30-52页 |
| 3．1 数据分类的过程 | 第30-31页 |
| 3．2 分类算法的对比 | 第31-34页 |
| 3．3 用判定树归纳分类 | 第34-48页 |
| 3．3．1 建立模型(判定树) | 第34-44页 |
| 3．3．2 调整阶段 | 第44-48页 |
| 3．3．3 由判定树提取分类规则 | 第48页 |
| 3．4 评估分类法准确率的方法 | 第48-49页 |
| 3．5 提高分类法的准确率 | 第49-50页 |
| 3．6 仅有准确率并不足以判定分类法 | 第50-51页 |
| 3．7 本章小结 | 第51-52页 |
| 4 算例分析 | 第52-71页 |
| 4．1 特征变量的选取 | 第53-57页 |
| 4．2 运行方式的选取 | 第57-60页 |
| 4．3 稳定结果的产生 | 第60-61页 |
| 4．4 样本集的获取 | 第61-63页 |
| 4．5 判定树方法的应用 | 第63-70页 |
| 4．6 本章小结 | 第70-71页 |
| 5 系统的软件实现 | 第71-89页 |
| 5．1 需求分析 | 第71页 |
| 5．2 实现环境 | 第71-72页 |
| 5．3 系统模块构成 | 第72-88页 |
| 5．3．1 数据预处理模块 | 第72-80页 |
| 5．3．2 数据挖掘模块 | 第80-84页 |
| 5．3．3 数据评价模块 | 第84-88页 |
| 5．4 性能分析 | 第88页 |
| 5．5 本章小结 | 第88-89页 |
| 6 总结和展望 | 第89-92页 |
| 6．1 总结 | 第89-90页 |
| 6．2 展望 | 第90-92页 |
| 致谢 | 第92-93页 |
| 参考文献 | 第93-97页 |
| 在校期间发表的论文和工程实践 | 第97页 |
