| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第12页 |
| 1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.3 研究的现状 | 第13-15页 |
| 1.4 论文的主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 电能质量评估指标系统 | 第16-25页 |
| 2.1 电能质量概论 | 第16-17页 |
| 2.1.1 电能质量的定义 | 第16-17页 |
| 2.1.2 电能质量标准简介 | 第17页 |
| 2.2 电能质量各项评估指标 | 第17-24页 |
| 2.2.1 供电电压偏差 | 第17-18页 |
| 2.2.2 电力系统频率偏差 | 第18-19页 |
| 2.2.3 电压波动与闪变 | 第19-21页 |
| 2.2.4 三相电压不平衡度 | 第21-22页 |
| 2.2.5 公用电网谐波 | 第22-23页 |
| 2.2.6 电压暂降和中断 | 第23-24页 |
| 2.2.7 电能质量中的其他指标 | 第24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 电能质量综合评估方法 | 第25-41页 |
| 3.1 概率统计与矢量代数的方法 | 第25-30页 |
| 3.1.1 评估原理 | 第25-27页 |
| 3.1.2 案例分析 | 第27-30页 |
| 3.2 层次分析法 | 第30-33页 |
| 3.2.1 评估原理 | 第30-32页 |
| 3.2.2 案例分析 | 第32-33页 |
| 3.3 基于RBF神经网络的方法 | 第33-36页 |
| 3.3.1 评估原理 | 第33-34页 |
| 3.3.2 案例分析 | 第34-36页 |
| 3.4 基于模糊数学的方法 | 第36-37页 |
| 3.5 物元分析法 | 第37-38页 |
| 3.6 相似理论分析法 | 第38-40页 |
| 3.7 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于人工神经网络法的电能质量综合评估 | 第41-53页 |
| 4.1 概述 | 第41页 |
| 4.2 人工神经网络的基本原理 | 第41-43页 |
| 4.2.1 神经网络概念 | 第41页 |
| 4.2.2 生物神经元模型 | 第41-42页 |
| 4.2.3 神经网络的学习与分类 | 第42-43页 |
| 4.3 基于SOM神经网络的电能质量综合评估 | 第43-46页 |
| 4.3.1 SOM神经网络结构 | 第43页 |
| 4.3.2 SOM神经网络学习过程 | 第43-45页 |
| 4.3.3 电能质量综合评估的SOM神经网络模型的建立 | 第45页 |
| 4.3.4 电能质量评估的指标及其分级标准 | 第45-46页 |
| 4.4 案例分析 | 第46-52页 |
| 4.4.1 数据来源 | 第46-47页 |
| 4.4.2 SOM神经网络的MATLAB仿真 | 第47-51页 |
| 4.4.3 综合评估及排名 | 第51页 |
| 4.4.4 电能质量综合评估方法比较与分析 | 第51-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 电能质量综合评估在优质定价中的应用 | 第53-59页 |
| 5.1 电力市场的概述 | 第53页 |
| 5.2 电力市场环境下的电能质量问题和管理 | 第53-54页 |
| 5.2.1 电力市场环境下的电能质量问题 | 第53-54页 |
| 5.2.2 电力市场环境下电能质量的管理 | 第54页 |
| 5.3 电力市场环境下的电能质量定价 | 第54-55页 |
| 5.4 电能质量综合评估在优质定价中的应用 | 第55-56页 |
| 5.5 算例分析 | 第56-58页 |
| 5.6 小结 | 第58-59页 |
| 第6章 结论与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 攻读学位期间取得的学术成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |