| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| ·本课题研究的背景及意义 | 第8-9页 |
| ·电能质量定义和分类 | 第9-11页 |
| ·电能质量的定义 | 第9页 |
| ·电能质量问题的一般分类 | 第9-11页 |
| ·电能质量扰动检测及特征提取方法的研究现状 | 第11-12页 |
| ·电能质量扰动分类识别方法的研究现状 | 第12-14页 |
| ·本文的主要工作 | 第14-16页 |
| 2 基于小波变换的电能质量扰动检测 | 第16-26页 |
| ·小波变换法 | 第16-22页 |
| ·小波变换方法的基本概念 | 第16-19页 |
| ·基于小波变换的阈值消噪 | 第19-20页 |
| ·小波基函数的选取及分解层数的确定原则 | 第20-21页 |
| ·基于小波变换模极大值的暂态扰动奇异性检测 | 第21-22页 |
| ·暂态电能质量扰动的定义及数学模型 | 第22-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3 暂态电能质量扰动时间定位及特征提取 | 第26-40页 |
| ·暂态电能质量扰动的前期去噪处理 | 第26-28页 |
| ·暂态扰动时刻的检测和特征量提取的实现 | 第28-39页 |
| ·基于小波变换模极大值的暂态电能质量扰动奇异点检测 | 第28-32页 |
| ·暂态电能扰动特征量提取实现 | 第32-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 4 基于LS_SVM 的暂态电能质量扰动分类识别 | 第40-60页 |
| ·基于统计的模式分类问题 | 第40-41页 |
| ·支持向量机原理 | 第41-47页 |
| ·支持向量机的分类思想 | 第41-43页 |
| ·支持向量机分类求解过程 | 第43-47页 |
| ·最小二乘支持向量机 | 第47-50页 |
| ·LS_SVM 的基本原理 | 第47页 |
| ·多分类转二分类的编码方案 | 第47-48页 |
| ·一种基于纠错输出码的多分类转二分类的编码方案 | 第48-50页 |
| ·基于LS_SVM 下暂态电能质量扰动多分类的实现 | 第50-54页 |
| ·参数的作用 | 第50页 |
| ·网格搜索法的LS_SVM 最优参数选取 | 第50-53页 |
| ·暂态电能质量扰动分类流程的实现 | 第53-54页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第54-59页 |
| ·实验概述 | 第54-55页 |
| ·算例分析 | 第55-57页 |
| ·几种多分类编码方法比较 | 第57-59页 |
| ·本章总结 | 第59-60页 |
| 5 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·全文总结 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 附录 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第67页 |