采用模糊聚类方法进行电力系统不良数据辨识
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·不良数据检测与辨识的基本概念 | 第11-12页 |
| ·不良数据检测与辨识的研究现状 | 第12-14页 |
| ·传统的不良数据检测与辨识方法 | 第12-13页 |
| ·基于新理论的不良数据检测与辨识方法 | 第13-14页 |
| ·论文的主要工作 | 第14-16页 |
| 2 电力系统不良数据的检测与辨识 | 第16-23页 |
| ·概述 | 第16-18页 |
| ·相关定义 | 第16页 |
| ·残差方程 | 第16-18页 |
| ·常用的不良数据检测方法 | 第18-20页 |
| ·目标函数极值检测法 | 第18页 |
| ·加权残差R_W检测法 | 第18-19页 |
| ·标准残差R_N检测法 | 第19页 |
| ·量测量突变检测法 | 第19-20页 |
| ·常用的不良数据辨识方法 | 第20-22页 |
| ·残差搜索法 | 第20页 |
| ·非二次准则法 | 第20-21页 |
| ·零残差法 | 第21页 |
| ·估计辨识法 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 模糊聚类分析 | 第23-33页 |
| ·概述 | 第23-27页 |
| ·模糊数学的预备知识 | 第23-24页 |
| ·随机数学与模糊数学 | 第24页 |
| ·模糊数学的理论基础 | 第24-25页 |
| ·模糊聚类的基本思想 | 第25-26页 |
| ·模糊聚类分析的数学模型 | 第26-27页 |
| ·基于模糊等价矩阵的聚类分析 | 第27-28页 |
| ·基本原理 | 第27页 |
| ·主要步骤 | 第27-28页 |
| ·基于模糊划分的聚类分析 | 第28-31页 |
| ·硬划分与软划分 | 第28-30页 |
| ·模糊ISODATA聚类分析法 | 第30-31页 |
| ·分析与对比 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 4 模糊聚类法不良数据检测与辨识 | 第33-55页 |
| ·基于模糊传递闭包法的不良数据辨识 | 第33-42页 |
| ·模糊传递闭包法 | 第33-35页 |
| ·最佳聚类结果的确定 | 第35-36页 |
| ·不良数据辨识系统 | 第36-37页 |
| ·算例分析 | 第37-41页 |
| ·实时数据系统测试 | 第41-42页 |
| ·结论 | 第42页 |
| ·基于模糊ISODATA法的不良数据辨识 | 第42-44页 |
| ·模糊ISODATA法 | 第42-43页 |
| ·算例分析 | 第43-44页 |
| ·综合模糊聚类法不良数据辨识系统 | 第44-53页 |
| ·数据预处理 | 第44-45页 |
| ·综合模糊聚类分析 | 第45-46页 |
| ·不良数据辨识系统 | 第46页 |
| ·算例分析 | 第46-51页 |
| ·实际系统测试 | 第51-53页 |
| ·结论 | 第53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 5 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·总结 | 第55-56页 |
| ·展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 附录A IEEE 14节点测试系统原始数据 | 第61-64页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第64页 |
