多方法融合的电力系统过电压分层模式识别研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究过电压分层识别的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·过电压特征提取研究现状 | 第10-13页 |
| ·模式识别算法研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文主要研究内容 | 第14页 |
| ·小结 | 第14-16页 |
| 2 过电压分层模式识别框架 | 第16-20页 |
| ·过电压的类型 | 第16-17页 |
| ·过电压分层识别系统 | 第17-19页 |
| ·分层识别的必要性与优点 | 第17-18页 |
| ·分层识别系统技术路线 | 第18-19页 |
| ·小结 | 第19-20页 |
| 3 过电压发生机理及特征量分层提取 | 第20-50页 |
| ·电力系统过电压产生机理分析 | 第20-30页 |
| ·雷电过电压分析 | 第20-25页 |
| ·工频电压升高分析 | 第25-26页 |
| ·谐振过电压 | 第26-27页 |
| ·操作过电压 | 第27-30页 |
| ·基于小波时频理论的过电压特征量提取 | 第30-35页 |
| ·时域特征量理论 | 第30-31页 |
| ·小波理论 | 第31-32页 |
| ·基于小波时频理论的过电压特征量提取 | 第32-35页 |
| ·S 变换奇异值分解的过电压特征量提取分析 | 第35-39页 |
| ·S 变换理论 | 第35-37页 |
| ·奇异值分解理论 | 第37-38页 |
| ·S 变换局部奇异值分解特征提取算法 | 第38-39页 |
| ·电力系统中性点运行方式特征量 | 第39页 |
| ·过电压特征量的分层选择 | 第39-47页 |
| ·第一层分类器的特征量选择 | 第39-40页 |
| ·暂时及弧光接地过电压分类器的特征量选择 | 第40-42页 |
| ·操作过电压分类器的特征量选择 | 第42-44页 |
| ·雷电过电压分类器的特征量选择 | 第44-47页 |
| ·小结 | 第47-50页 |
| 4 基于粒子群优化支持向量机的过电压分层识别 | 第50-59页 |
| ·支持向量机 | 第50-52页 |
| ·支持向量机算法 | 第50-51页 |
| ·SVM 核函数构造与参数设置 | 第51-52页 |
| ·粒子群算法 | 第52-53页 |
| ·粒子群优化支持向量机过电压分层识别系统 | 第53-56页 |
| ·采用粒子群优化支持向量机的必要性 | 第53-54页 |
| ·PSO-SVM 算法 | 第54-55页 |
| ·PSO-SVM 分层识别模型 | 第55-56页 |
| ·识别结果分析 | 第56-57页 |
| ·小结 | 第57-59页 |
| 5 结论与展望 | 第59-61页 |
| ·结论 | 第59-60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-69页 |
| 附录 | 第69页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第69页 |
| B. 作者在攻读学位期间获得的科技成果 | 第69页 |
| C. 作者在攻读学位期间所参与的科研项目 | 第69页 |
