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基于CEEMD和S变换的电能质量分类分析

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-22页
    1.1 选题背景和研究意义第10-11页
    1.2 电能质量定义及电能质量标准第11-12页
    1.3 电能质量分类及特征参数第12-16页
    1.4 电能质量扰动分析方法第16-18页
    1.5 电能质量扰动研究现状第18-20页
    1.6 本文的主要研究内容第20-22页
第2章 基于CEEMD的信号分解第22-32页
    2.1 EMD和EEMD信号分解原理第22-23页
    2.2 CEEMD方法的信号分解原理第23-24页
    2.3 GG聚类原理第24-25页
    2.4 分解效果和计算成本对比第25-31页
        2.4.1 实验数据及分解效果第25-29页
        2.4.2 计算成本对比第29-31页
    2.5 本章小结第31-32页
第3章 基于CEEMD的电能质量扰动信号的分解第32-39页
    3.1 六种常见电能质量扰动信号的分解第32-36页
    3.2 基于互近似熵的GG聚类第36-37页
    3.3 聚类扰动分析第37-38页
    3.4 本章小结第38-39页
第4章 基于改进广义S变换的电能质量参数检测第39-52页
    4.1 S变换原理第39-40页
    4.2 优化广义S变换及参数r的调控第40-43页
        4.2.1 广义S变换第40-42页
        4.2.2 优化广义S变换第42-43页
        4.2.3 广义S变换的参数r优化指标第43页
    4.3 基于OGST的电能质量扰动参数对比第43-45页
    4.4 基于OGST的特征提取第45-51页
        4.4.1 电能质量扰动模型第45-46页
        4.4.2 扰动信号的TMA曲线和FMA曲线第46-48页
        4.4.3 特征提取第48-49页
        4.4.4 扰动参数的求解方法第49-51页
    4.5 本章小结第51-52页
第5章 电能质量扰动的分类及对比实验第52-61页
    5.1 分类器的选择第52-57页
        5.1.1 BP和SVM神经网络第52-53页
        5.1.2 ELM神经网络算法第53-57页
    5.2 复合扰动分类分析第57-58页
    5.3 OGST和GST电能质量扰动信号分析对比实验第58-59页
    5.4 分类器性能对比第59-60页
    5.5 本章小结第60-61页
结论第61-62页
参考文献第62-68页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第68-69页
致谢第69页

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