| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·本论文的研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·电能质量扰动分析方法的研究现状 | 第11-17页 |
| ·时域仿真方法 | 第11-12页 |
| ·频域分析方法 | 第12-13页 |
| ·时频分析方法 | 第13-17页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第17-18页 |
| ·本论文的创新点 | 第18-19页 |
| 第二章 电能质量指标及其数学模型 | 第19-36页 |
| ·电能质量的相关概念 | 第19-22页 |
| ·定义 | 第19页 |
| ·电能质量扰动的分类 | 第19-22页 |
| ·电能质量标准 | 第22-23页 |
| ·电能质量国家标准 | 第22页 |
| ·电能质量国际标准 | 第22-23页 |
| ·暂态电能质量指标 | 第23-25页 |
| ·电压暂降 | 第23页 |
| ·电压突升 | 第23-24页 |
| ·电压中断 | 第24页 |
| ·振荡暂态 | 第24页 |
| ·电压尖峰 | 第24-25页 |
| ·电压缺口 | 第25页 |
| ·稳态电能质量指标 | 第25-29页 |
| ·频率偏差 | 第25页 |
| ·电压偏差 | 第25-26页 |
| ·三相不对称 | 第26-27页 |
| ·电压闪变和波动 | 第27-28页 |
| ·谐波 | 第28-29页 |
| ·各种电能质量扰动的数学模型 | 第29-34页 |
| ·暂态电能质量扰动信号模型 | 第29-32页 |
| ·稳态电能质量扰动信号模型 | 第32-33页 |
| ·多重电能质量扰动信号模型 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第三章 基于STFT变换的电能质量扰动检测算法研究 | 第36-44页 |
| ·STFT变换的基本原理 | 第36-38页 |
| ·连续STFT变换 | 第36-37页 |
| ·离散STFT变换 | 第37页 |
| ·可逆性 | 第37页 |
| ·分析窗的选择 | 第37-38页 |
| ·电能质量扰动特征的提取算法研究 | 第38-43页 |
| ·以幅值矩阵为特征向量 | 第38-41页 |
| ·以基于SVD分解的幅值矩阵为特征向量 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于DAG-LSSVMS的电能质量扰动识别 | 第44-56页 |
| ·统计学习理论的核心内容 | 第44-48页 |
| ·学习问题的数学表达 | 第44-45页 |
| ·经验风险最小化与学习的一致性 | 第45-46页 |
| ·VC维 | 第46-47页 |
| ·推广性的界 | 第47-48页 |
| ·结构风险最小化 | 第48页 |
| ·支持向量机 | 第48-53页 |
| ·最优分类面 | 第49-51页 |
| ·广义最优分类面 | 第51-52页 |
| ·核函数 | 第52页 |
| ·最小二乘支持向量机 | 第52-53页 |
| ·支持向量机分类算法 | 第53-55页 |
| ·一对一类算法 | 第53-54页 |
| ·一对多类算法 | 第54页 |
| ·DAG算法 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 电能质量扰动仿真研究 | 第56-63页 |
| ·仿真平台及核心函数说明 | 第56-57页 |
| ·电能质量扰动分类识别的原理 | 第57-58页 |
| ·DAG-LSSVMS多分类器最优参数选择原理 | 第58-59页 |
| ·实验仿真与数据分析 | 第59-62页 |
| ·结果及讨论 | 第62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 附件 | 第71页 |