基于智能决策的非侵入式负荷监测研究
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 文章创新点 | 第13页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第13-15页 |
| 2 非侵入式负荷监测基础 | 第15-30页 |
| 2.1 非侵入式负荷监测基本概念 | 第15-18页 |
| 2.1.1 负荷分解问题 | 第15-16页 |
| 2.1.2 实验条件和准备 | 第16-18页 |
| 2.2 负荷模型的表示方法 | 第18-20页 |
| 2.2.1 静态负荷模型 | 第18-19页 |
| 2.2.2 动态负荷模型 | 第19-20页 |
| 2.3 负荷特征提取 | 第20-28页 |
| 2.3.1 时域特征提取 | 第21-24页 |
| 2.3.2 频域特征提取 | 第24-26页 |
| 2.3.3 倒频域特征提取 | 第26-28页 |
| 2.4 小结 | 第28-30页 |
| 3 智能决策支持系统 | 第30-42页 |
| 3.1 智能决策支持系统基础 | 第30-33页 |
| 3.1.1 智能决策支持系统概念 | 第30-31页 |
| 3.1.2 智能决策支持系统结构 | 第31-33页 |
| 3.2 智能决策模型 | 第33-41页 |
| 3.2.1 决策树模型 | 第33-37页 |
| 3.2.2 深度神经网络模型 | 第37-41页 |
| 3.3 小结 | 第41-42页 |
| 4 非侵入式负荷监测智能决策 | 第42-49页 |
| 4.1 智能决策支持系统的构建 | 第42-45页 |
| 4.1.1 负荷事件判别方案 | 第42-43页 |
| 4.1.2 负荷状态评估方案 | 第43-44页 |
| 4.1.3 智能决策支持系统运行结构 | 第44-45页 |
| 4.2 智能决策实验结果 | 第45-48页 |
| 4.3 小结 | 第48-49页 |
| 5 总结与展望 | 第49-52页 |
| 5.1 工作总结 | 第49-50页 |
| 5.2 未来展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 攻读学位期间科研成果 | 第57页 |
