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基于在线监测数据的输电线路覆冰短期预测研究

摘要第1-6页
Abstract第6-7页
目录第7-9页
第一章 绪论第9-15页
   ·论文研究背景和意义第9-11页
     ·论文的背景第9-11页
     ·论文的研究意义第11页
   ·国内外研究现状第11-13页
   ·论文研究的主要内容第13-15页
第二章 输电线路典型覆冰形态分析第15-22页
   ·输电线路覆冰机理及南方电网主要冰区第15-16页
     ·覆冰机理第15页
     ·主要冰区分析第15-16页
   ·输电线路典型覆冰形态分析第16-21页
     ·雨凇覆冰案例第16-17页
     ·混合凇覆冰案例第17-19页
     ·雾凇覆冰案例第19-21页
   ·本章小结第21-22页
第三章 基于覆冰-微气象数据的覆冰短期预测研究第22-43页
   ·数据分析及预处理第22-26页
     ·数据来源与初步分析第22-25页
     ·数据的预处理第25-26页
   ·BP神经网络第26-29页
     ·BP神经网络的基本原理第27-28页
     ·BP神经网络覆冰回归模型第28-29页
   ·支持向量机第29-32页
     ·支持向量机的基本原理第29-31页
     ·支持向量机覆冰回归模式第31-32页
   ·BP神经网络与支持向量机比较第32-33页
   ·实例仿真第33-40页
     ·BP神经网络建模仿真第33-35页
     ·支持向量机建模仿真第35-40页
   ·软件开发第40-41页
     ·输电线路短期覆冰预测软件设计的基本思路第40-41页
     ·软件的操作界面第41页
   ·本章小结第41-43页
第四章 基于时间序列的覆冰短期预测研究第43-56页
   ·卡尔曼滤波模型第43-47页
     ·卡尔曼滤波模型的基本原理第43-45页
     ·基于覆冰时间序列的卡尔曼滤波模型第45-47页
   ·自回归移动平均模型第47-49页
     ·自回归移动平均模型的基本原理第47-48页
     ·基于覆冰时间序列的自回归移动平均模型第48-49页
   ·实例仿真第49-54页
     ·卡尔曼滤波模型建模仿真第49-51页
     ·自回归移动平均模型建模仿真第51-54页
   ·本章小结第54-56页
结论第56-57页
参考文献第57-61页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第61-63页
致谢第63-64页
答辩委员会对论文的评定意见第64页

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