| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4页 |
| 1 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 研究意义 | 第8-10页 |
| 1.3 研究现状 | 第10-16页 |
| 1.3.1 非侵入式负荷监测的基本概念与总体框架 | 第10-12页 |
| 1.3.2 负荷特征研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3.3 识别算法研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第16-17页 |
| 2 家用电器的多特征参数提取与事件检测 | 第17-38页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 原始电压、电流数据采集 | 第17-19页 |
| 2.3 负荷的功率特征参数提取 | 第19-20页 |
| 2.4 负荷的谐波特征参数提取 | 第20-24页 |
| 2.5 负荷的电压-电流轨迹（V-I trajectory）特征参数提取 | 第24-33页 |
| 2.5.1 电压数据插值 | 第24-28页 |
| 2.5.2 电流数据插值 | 第28-31页 |
| 2.5.3 电压-电流轨迹的提取 | 第31-33页 |
| 2.6 事件检测 | 第33-36页 |
| 2.7 本章小结 | 第36-38页 |
| 3 基于决策树的负荷识别技术 | 第38-49页 |
| 3.1 引言 | 第38页 |
| 3.2 决策树算法原理 | 第38-39页 |
| 3.3 负荷数据库的建立 | 第39-43页 |
| 3.3.1 功率特征数据库 | 第39-41页 |
| 3.3.2 谐波参数数据库 | 第41-43页 |
| 3.4 负荷识别算法流程 | 第43-44页 |
| 3.5 算例及分析 | 第44-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 4 基于决策树的负荷分解技术 | 第49-59页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 负荷前级电路结构研究 | 第49-54页 |
| 4.2.1 电阻类负载 | 第50页 |
| 4.2.2 无功负荷类 | 第50页 |
| 4.2.3 电子类负荷 | 第50-53页 |
| 4.2.4 其他复杂结构类 | 第53-54页 |
| 4.3 负荷分类判据研究 | 第54-56页 |
| 4.4 负荷分类算法及实测 | 第56-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 5 结论与后续工作展望 | 第59-61页 |
| 5.1 论文主要结论 | 第59页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |