非侵入式负荷分解算法的综合研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第12-14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第16-18页 |
| 2 非侵入式负荷分解系统简介与数据预处理 | 第18-28页 |
| 2.1 非侵入式负荷分解系统简介 | 第18-22页 |
| 2.1.1 负荷分解手段简介与对比 | 第18-19页 |
| 2.1.2 非侵入式负荷分解的基本架构 | 第19-20页 |
| 2.1.3 非侵入式负荷分解的分析方法 | 第20-22页 |
| 2.2 负荷数据的采集与预处理 | 第22-26页 |
| 2.2.1 负荷的选取 | 第22页 |
| 2.2.2 信号采集 | 第22-23页 |
| 2.2.3 信号去噪 | 第23-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-28页 |
| 3 基于稳态过程的非侵入式负荷分解 | 第28-52页 |
| 3.1 目标函数的构建 | 第28-30页 |
| 3.1.1 电流信号的谐波特征表达 | 第29-30页 |
| 3.1.2 以负荷稳态功率作为目标函数 | 第30页 |
| 3.2 粒子群算法简介 | 第30-33页 |
| 3.2.1 基本粒子群算法 | 第30-32页 |
| 3.2.2 适应度函数的选取 | 第32-33页 |
| 3.2.3 基于0-1整数规划的粒子群算法 | 第33页 |
| 3.3 稳态过程下负荷分解的算法流程 | 第33-36页 |
| 3.3.1 0-1整数规划粒子群算法的优化流程 | 第33-34页 |
| 3.3.2 负荷分解的算法流程 | 第34-36页 |
| 3.4 算例分析 | 第36-44页 |
| 3.4.1 以负荷的稳态功率作为目标函数 | 第36-39页 |
| 3.4.2 以负荷的稳态谐波特征作为目标函数 | 第39-44页 |
| 3.5 基于多目标函数的非侵入式负荷分解方法 | 第44-49页 |
| 3.5.1 适应度函数的构建 | 第44-46页 |
| 3.5.2 算例分析 | 第46-49页 |
| 3.6 本章小结 | 第49-52页 |
| 4 基于暂态过程的非侵入式负荷分解 | 第52-66页 |
| 4.1 暂态过程的检测 | 第52-55页 |
| 4.2 负荷波形的分离 | 第55-57页 |
| 4.3 互相关函数的基本概念 | 第57-59页 |
| 4.3.1 模拟信号间的互相关函数 | 第57-58页 |
| 4.3.2 数字信号间的互相关函数 | 第58页 |
| 4.3.3 数据同步问题 | 第58-59页 |
| 4.4 算例仿真及分析 | 第59-64页 |
| 4.4.1 暂态过程的检测与负荷波形的分离 | 第59-62页 |
| 4.4.2 基于互相关函数的负荷辨识 | 第62-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-66页 |
| 5 基于决策树算法的暂态过程负荷分解 | 第66-84页 |
| 5.1 暂态过程的分离 | 第66-67页 |
| 5.2 样本空间的构建 | 第67-68页 |
| 5.2.1 特征量的选取与处理 | 第67-68页 |
| 5.2.2 数据样本的构建 | 第68页 |
| 5.3 基于决策树算法分析的暂态过程判定 | 第68-71页 |
| 5.3.1 决策树算法 | 第69-70页 |
| 5.3.2 决策树算法样本集的构建 | 第70-71页 |
| 5.4 实测算例分析 | 第71-79页 |
| 5.4.1 暂态过程的选取、监测与分离 | 第71-74页 |
| 5.4.2 决策树的生成以及暂态过程辨识 | 第74-79页 |
| 5.5 决策树算法的进一步研究 | 第79-82页 |
| 5.5.1 多层决策树的提出 | 第79-80页 |
| 5.5.2 实测算例分析 | 第80-82页 |
| 5.6 稳态过程和暂态过程负荷分解的相互配合 | 第82-83页 |
| 5.7 本章小结 | 第83-84页 |
| 6 总结与展望 | 第84-86页 |
| 6.1 总结 | 第84-85页 |
| 6.2 展望 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-90页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第90-94页 |
| 学位论文数据集 | 第94页 |
