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电力系统运行信息的数据挖掘研究

致谢第1-6页
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-11页
第1章 绪论第11-22页
   ·研究背景及意义第11-12页
   ·数据挖掘技术概述第12-14页
   ·数据挖掘技术在电力系统中的应用现状第14-18页
     ·预测第14-15页
     ·分类第15-16页
     ·关联规则分析第16-17页
     ·聚类第17-18页
     ·离群分析第18页
   ·本文主要研究内容和章节安排第18-20页
   ·本文主要创新点第20-21页
   ·本章小结第21-22页
第2章 本文采用的数据挖掘工具的数学模型第22-41页
   ·支持向量机第23-30页
     ·最优分类超平面第23-26页
     ·广义最优分类超平面第26-27页
     ·核函数第27-28页
     ·支持向量机第28-30页
   ·自组织映射神经网络第30-34页
     ·SOM的结构第30-32页
     ·SOM的自组织算法第32-34页
   ·决策树第34-40页
     ·决策树墓本概念第34-37页
     ·CART算法第37-40页
   ·本章小结第40-41页
第3章 基于相空间重构的电能质量特性提取第41-54页
   ·引言第41页
   ·电能质量事件第41-43页
     ·电能质量事件定义第41-42页
     ·电能质量特性提取方法第42-43页
   ·相空间重构第43-46页
   ·特征指标的提出第46-49页
     ·编码第46页
     ·四个指标第46-48页
     ·特性提取流程第48-49页
   ·仿真结果第49-53页
     ·典型电能质量扰动信号的指标对比第49-50页
     ·具有统计意义的指标分布图第50-53页
   ·本章小结第53-54页
第4章 电能质量扰动事件的SVM分类识别第54-70页
   ·引言第54-55页
   ·电能质量复合扰动第55-58页
   ·构建SVM分类器第58页
   ·分类结果第58-62页
   ·对比实验第62-68页
     ·采用小波变换进行特性提取的对比实验第62-66页
     ·采用ANN构造分类器的对比实验第66-68页
   ·本章小结第68-70页
第5章 基于SOM的电力用户负荷曲线聚类研究第70-88页
   ·引言第70-71页
   ·数据来源第71-77页
     ·在线电能监测系统第71-74页
     ·数据库和数据格式第74-77页
   ·数据处理第77-80页
     ·用户负荷曲线第77-78页
     ·负荷曲线特性提取第78-80页
   ·基于SOM的可视化聚类第80-82页
   ·解释评估第82-87页
     ·电力用户曲线划分第82-86页
     ·新用户识别第86-87页
   ·本章小结第87-88页
第6章 基于决策树的电网安全评估第88-108页
   ·引言第88-93页
     ·常用的电网安全分析方法第88-91页
     ·相量测量单元第91页
     ·本章的研究过程第91-93页
   ·待测系统第93-94页
     ·WSCC三机九节点系统第93页
     ·浙江某地区实际系统第93-94页
   ·构建数据库第94-98页
     ·计算工具PSASP第94-96页
     ·方案设置第96-98页
   ·用于安全评估的决策树生成第98-105页
     ·WSCC三机九节点系统安全评估决策树第99-101页
     ·浙江某地区实际系统安全评估决策树第101-105页
   ·决策树评估第105-107页
     ·安全评估精度第105页
     ·可靠性测试第105-106页
     ·PMU配置方案第106-107页
   ·本章小节第107-108页
第7章 总结和展望第108-112页
   ·工作总结第108-109页
   ·主要结论和贡献第109-110页
   ·展望第110-112页
参考文献第112-122页
攻读博士期间发表的论文第122-123页

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