电能质量扰动分类及定位方法研究
摘要 | 第4-5页 |
ABSTRACT | 第5-6页 |
1 绪论 | 第9-15页 |
1.1 研究背景与意义 | 第9页 |
1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
1.3 本文的主要工作及章节安排 | 第13-15页 |
2 基于稀疏分解的电能质量扰动特征提取 | 第15-35页 |
2.1 稀疏分解的基本理论 | 第15-20页 |
2.2 电能质量扰动信号的稀疏分解 | 第20-30页 |
2.3 电能质量扰动信号的特征提取 | 第30-34页 |
2.4 本章小结 | 第34-35页 |
3 基于径向基神经网络的复合扰动多标签分类 | 第35-52页 |
3.1 多标签分类算法 | 第35-37页 |
3.2 径向基神经网络 | 第37-46页 |
3.3 仿真分析 | 第46-51页 |
3.4 本章小结 | 第51-52页 |
4 谐波源定位方法研究 | 第52-61页 |
4.1 现有谐波源定位方法 | 第52-54页 |
4.2 基于谐波节点阻抗矩阵的谐波源定位 | 第54-58页 |
4.3 算例仿真 | 第58-60页 |
4.4 本章小结 | 第60-61页 |
5 电压暂降源定位方法研究 | 第61-86页 |
5.1 电压暂降源的方向判别方法 | 第61-65页 |
5.2 基于强跟踪卡尔曼滤波的电压暂降检测 | 第65-72页 |
5.3 基于系统正序等效阻抗的暂降源方向判别 | 第72-74页 |
5.4 仿真分析 | 第74-80页 |
5.5 电压暂降源区段定位研究 | 第80-84页 |
5.6 本章小结 | 第84-86页 |
6 总结与展望 | 第86-88页 |
6.1 主要工作及成果 | 第86-87页 |
6.2 存在的问题 | 第87页 |
6.3 下一步的工作展望 | 第87-88页 |
致谢 | 第88-89页 |
参考文献 | 第89-96页 |
附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第96-97页 |
附录2 攻读硕士学位期间参与的项目 | 第97页 |