电能质量异常数据识别与校验技术的研究和应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 异常数据检测的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 电能质量异常数据检测的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本课题研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文组织与结构 | 第13-15页 |
| 第2章 异常数据识别与校验技术的研究 | 第15-20页 |
| 2.1 基于统计的校验方法 | 第15-16页 |
| 2.2 基于偏差的校验方法 | 第16页 |
| 2.3 基于聚类的校验方法 | 第16-18页 |
| 2.4 基于深度的校验方法 | 第18页 |
| 2.5 本章小结 | 第18-20页 |
| 第3章 改进的K-MEANS聚类算法 | 第20-28页 |
| 3.1 聚类算法思想 | 第20-21页 |
| 3.2 K-MEANS聚类算法 | 第21-23页 |
| 3.2.1 K-MEANS聚类算法的原理 | 第21-22页 |
| 3.2.2 K-MEANS聚类算法的不足 | 第22-23页 |
| 3.3 改进的K-MEANS聚类算法 | 第23-27页 |
| 3.3.1 确定初始聚类中心 | 第23-24页 |
| 3.3.2 确定聚类个数K值 | 第24页 |
| 3.3.3 改进的K-MEANS聚类算法流程 | 第24-27页 |
| 3.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第4章 电能质量异常数据识别与校验系统设计 | 第28-36页 |
| 4.1 物理体系结构设计 | 第28-29页 |
| 4.2 逻辑体系结构设计 | 第29-30页 |
| 4.3 系统整体流程设计 | 第30-32页 |
| 4.4 系统功能详细设计 | 第32-35页 |
| 4.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第5章 系统实现与结果分析 | 第36-50页 |
| 5.1 开发环境与运行环境 | 第36页 |
| 5.2 电能质量异常数据识别与校验系统实现 | 第36-41页 |
| 5.2.1 服务访问层实现 | 第36-37页 |
| 5.2.2 逻辑层实现 | 第37-40页 |
| 5.2.3 表示层实现 | 第40-41页 |
| 5.3 电能质量异常数据识别与校验结果与分析 | 第41-49页 |
| 5.3.1 异常数据检测结果展示 | 第41-44页 |
| 5.3.2 异常数据检测结果分析 | 第44-49页 |
| 5.3.2.1 数据集分析 | 第44-47页 |
| 5.3.2.2 改进的K-MEANS算法性能分析 | 第47-49页 |
| 5.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第6章 结论与展望 | 第50-52页 |
| 6.1 本文总结 | 第50-51页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
