| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 本文研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 电力系统频率偏差产生的原因 | 第11-12页 |
| 1.2.2 电力系统频率偏差的标准 | 第12-13页 |
| 1.2.3 频率偏差对电力系统产生的影响 | 第13-15页 |
| 1.2.4 电力系统频率测量技术的发展现状 | 第15-17页 |
| 1.3 本文所做的工作 | 第17-20页 |
| 第二章 FIR低通滤波器的设计 | 第20-26页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 线性相位FIR滤波器幅频响应特性 | 第20-22页 |
| 2.3 基于神经网络的FIR滤波器设计 | 第22-25页 |
| 2.3.1 算法描述 | 第22-24页 |
| 2.3.2 算法步骤 | 第24页 |
| 2.3.3 仿真设计实例 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于非线性最小二乘法的频率测量 | 第26-44页 |
| 3.1 引言 | 第26-27页 |
| 3.2 电力信号基础测量模型 | 第27-29页 |
| 3.3 最小二乘法原理 | 第29-31页 |
| 3.4 非线性最小二乘法 | 第31-32页 |
| 3.5 非线性最小二乘法的电力系统频率测量 | 第32-36页 |
| 3.5.1 信号模型 | 第32-34页 |
| 3.5.2 误差最小值的计算 | 第34-36页 |
| 3.5.3 实验仿真 | 第36页 |
| 3.6 Levenberg-Marquardt算法的电力系统频率测量 | 第36-42页 |
| 3.6.1 信号模型 | 第36-38页 |
| 3.6.2 高斯牛顿法公式推导 | 第38-40页 |
| 3.6.3 Levenberg-Marquardt算法原理 | 第40页 |
| 3.6.4 L-M算法步骤 | 第40-41页 |
| 3.6.5 实验仿真 | 第41-42页 |
| 3.7 本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 基于代数多项式模型的曲线拟合方法 | 第44-52页 |
| 4.1 曲线拟合的基本原理 | 第44-45页 |
| 4.1.1 曲线拟合的概念 | 第44页 |
| 4.1.2 曲线拟合的优劣判断标准 | 第44-45页 |
| 4.2 代数多项式模型 | 第45-46页 |
| 4.3 代数多项式模型参数的自学习算法 | 第46-47页 |
| 4.4 基于代数多项式模型的基波信号拟合实验 | 第47-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 待测电网基波参数检测原理研究 | 第52-62页 |
| 5.1 代数多项式拟合曲线过零点检测原理 | 第52-54页 |
| 5.2 过零点迭代算法的收敛性分析 | 第54-55页 |
| 5.3 待测基波测量原理 | 第55-56页 |
| 5.3.1 待测基波频率测量 | 第55-56页 |
| 5.3.2 待测基波幅值测量 | 第56页 |
| 5.3.3 待测基波相位测量 | 第56页 |
| 5.3.4 基波参数测量精度 | 第56页 |
| 5.4 仿真实验 | 第56-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 总结与展望 | 第62-64页 |
| 1 工作总结 | 第62-63页 |
| 2 工作展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 附录A (攻读硕士学位期间发表论文目录) | 第72页 |