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全新复杂电能质量智能分析技术林琳,黄南天97871116955
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前言基础篇章 绪论1.1 电能质量分析的背景及意义1.1.1 研究背景1.1.2 研究意义1.2 国内外研究现状1.2.1 电能质量数据压缩1.2.2 电能质量扰动识别1.. 电能质量扰动定位与参数分析参考文献应用篇第2章 主动配电网电能质量信号高效压缩2.1 噪声对归一化距离阈值的影响2.2 电能质量信号噪声估计. 单类支持向量机2.4 基于OCSVM与ND测度的电能质量信号压缩2.5 与实测信号压缩实验2.5.1 实验2.5.2 实测电能质量数据压缩实验2.6 本章小结参考文献第3章 基于多分辨率快速S变换的电能质量分析技术研究3.1 基于MFST的电能质量扰动信号处理3.1.1 电能质量扰动信号概述及其数学模型3.1.2 多分辨率S变换及其窗宽调整因子的确定3.1.3 快速S变换原理3.1.4 采用MFST的暂态扰动信号处理3.2 基于MFST的电能质量扰动信号特征提取3.2.1 采用灰度级形态学高频降噪的振荡特征提取3.2.2 扰动特征提取3.3 基于MFST的电能质量扰动信号识别实验3.3.1 模式识别分类器设计3.3.2 实验流程3.3.3 实验分析3.3.4 实测数据分析3.4 本章小结参考文献第4章 基于时域压缩特征提取的电能质量分析技术研究4.1 配电网系统的时-频分析方法4.1.1 配电网系统模型的建立4.1.2 S变换4.1.3 快速S变换4.2 采用时-频分割的改进全局阈值降噪4.2.1 电能质量扰动信号时-频分割4.2.2 图像平滑改进全局阈值4.. 对比实验4.2.4 实验结果分析4.3 基于快速S变换时域压缩特征提取4.3.1 快速S变换对扰动信号分析4.3.2 时域压缩快速S变换4.4 基于粒子群优化极限学习机的扰动识别4.4.1 分类器的设计4.4.2 扰动识别准确率分析4.5 本章小结参考文献第5章 基于频域分割与局部特征选择的电能质量分析技术研究5.1 基于OMFST的扰动信号处理5.1.1 S变换及其时-频特分析5.1.2 OMFST及其时-频特分析5.2 基于OMFST频域分割的特征提取5.2.1 电能质量扰动信号频域分割5.2.2 OMFST特征提取5.3 基于CART算法的特征选择与很优决策树构建5.3.1 基于Gini指数的嵌入式特征选择5.3.2 基于剪枝方法的很优决策树构建5.3.3 基于CART算法的电能质量扰动很优决策树构建5.3.4 电能质量扰动识别实验流程5.3.5 实验分析5.3.6 实测实验分析5.4 本章小结参考文献第6章 采用特征技术与随机森林的电能质量分析技术研究6.1 基于特征技术的单类电能质量扰动特征提取6.1.1 电能质量扰动信号灰度变换原理6.1.2 图像特征技术6.1.3 实验分析6.2 基于随机森林的单类电能质量扰动特征选择与识别6.2.1 基于贝叶斯优化的随机森林分类器构建6.2.2 基于Gini重要度分析的电能质量扰动特征选择6.. 实验分析6.3 本章小结参考文献第7章 基于HS变换的电能质量暂态扰动检测定位7.1 采用HS变换的扰动检测方法7.2 检测定位效果分析7.2.1 信号建模7.2.2 扰动信号分析与自动检测方法设计7.. 不同幅值畸变度扰动定位精度比较7.2.4 不同噪声环境下定位精度比较7.2.5 其余参数对定位的影响7.2.6 HS变换与S变换检测对比7.3 本章小结参考文献第8章 基于多分辨率快速S变换的电能质量扰动信号参数检测8.1 扰动参数检测方法8.1.1 短时扰动的参数检测方法8.1.2 周期扰动的参数检测方法8.1.3 暂态扰动的参数检测方法8.1.4 复合扰动的参数检测方法8.2 参数检测实验8.3 实测数据参数检测8.4 本章小结参考文献高级篇第9章 采用旋转森林的电能质量分析技术研究9.1 基于时域压缩很优多分辨率快速S变换的复合电能质量扰动特征提取9.2 基于旋转森林的复合电能质量扰动特征选择与识别9.2.1 旋转森林算法9.2.2 实验分析9.. 实测数据实验分析9.3 本章小结参考文献0章 基于时域特征提取和轻量级梯度提升机的电能质量分析技术研究10.1 计及物联网数据传输速率约束的电能质量时域征高边缘提取10.1.1 物联网数据传输速率约束10.1.2 实验分析10.2 基于轻量级梯度提升机的电能质量扰动特征选择与识别10.2.1 LightGBM10.2.2 实验分析10.3 实测数据实验分析10.4 本章小结参考文献
林琳,女,1979年生,吉林化工学院副教授。研究方向为人工智能在电气工程领域的应用。
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