| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 课题的国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 课题研究内容和主要工作 | 第11页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第11-13页 |
| 第2章 电压暂降预测预警分析 | 第13-20页 |
| 2.1 电能质量的定义与研究内容 | 第13-14页 |
| 2.1.1 电能质量的定义 | 第13页 |
| 2.1.2 电能质量的研究内容 | 第13-14页 |
| 2.2 电压暂降的基本概念 | 第14-17页 |
| 2.2.1 电压暂降定义 | 第14页 |
| 2.2.2 电压暂降产生的原因 | 第14-15页 |
| 2.2.3 电压暂降的危害 | 第15-16页 |
| 2.2.4 电压暂降的特征量 | 第16-17页 |
| 2.3 电压暂降预测预警系统的需求 | 第17-18页 |
| 2.4 电压暂降预测预警系统的可行性 | 第18-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 电压暂降关联规则挖掘的研究 | 第20-29页 |
| 3.1 关联规则理论 | 第20-22页 |
| 3.1.1 关联规则的概念 | 第20页 |
| 3.1.2 关联规则的属性 | 第20-21页 |
| 3.1.3 关联规则的分类 | 第21-22页 |
| 3.2 基于多维关联规则的电压暂降挖掘算法 | 第22-25页 |
| 3.2.1 多维关联规则 | 第22-23页 |
| 3.2.2 改进的多维关联规则算法思路 | 第23-25页 |
| 3.2.3 算法描述 | 第25页 |
| 3.3 电压暂降数据预处理 | 第25-27页 |
| 3.3.1 数据准备 | 第25-26页 |
| 3.3.2 离散化处理 | 第26-27页 |
| 3.4 生成电压暂降关联规则库 | 第27-28页 |
| 3.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 基于推理技术的电压暂降预测方法 | 第29-37页 |
| 4.1 CBR和RBR推理技术的介绍 | 第29-32页 |
| 4.1.1 CBR推理技术原理 | 第29-30页 |
| 4.1.2 RBR推理技术原理 | 第30-32页 |
| 4.2 CBR和RBR推理技术的比较及集成 | 第32-33页 |
| 4.2.1 CBR和RBR的异同 | 第32-33页 |
| 4.2.2 CBR和RBR推理的集成 | 第33页 |
| 4.3 CBR和RBR推理技术在电压暂降预测中的应用 | 第33-36页 |
| 4.3.1 CBR和RBR集成推理电压暂降的方法 | 第33-34页 |
| 4.3.2 CBR和RBR集成推理电压暂降的预测模型 | 第34-36页 |
| 4.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第5章 电压暂降预测预警系统设计与实现 | 第37-46页 |
| 5.1 电压暂降预测预警系统开发环境 | 第37页 |
| 5.2 电压暂降预测预警系统体系结构 | 第37-38页 |
| 5.3 电压暂降预测预警系统结构设计 | 第38-43页 |
| 5.3.1 关联规则库结构 | 第39-40页 |
| 5.3.2 数据预处理模块 | 第40-41页 |
| 5.3.3 预警处理模块 | 第41-43页 |
| 5.4 电压暂降预测预警系统展示 | 第43-45页 |
| 5.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第6章 总结和展望 | 第46-48页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第46页 |
| 6.2 本文工作展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |