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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于行为特征的非侵入式负荷识别方法研究
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基于行为特征的非侵入式负荷识别方法研究
 
     论文目录
 
中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第8-16页
    1.1 研究背景及研究意义第8-9页
        1.1.1 研究背景第8页
        1.1.2 研究意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-14页
        1.2.1 基于暂稳态电气特征识别方法第10-11页
        1.2.2 数学优化类识别方法第11-12页
        1.2.3 智能模式识别方法第12-13页
        1.2.4 其他识别方法第13-14页
    1.3 本文的主要工作第14-16页
2 负荷识别总体方法及流程第16-28页
    2.1 智能电表特点第17页
    2.2 住宅负荷特点第17-21页
    2.3 负荷特征量第21-23页
    2.4 负荷特征量描述第23-24页
    2.5 负荷识别总流程第24-26页
    2.6 本章小结第26-28页
3 事件检测与匹配方法第28-40页
    3.1 事件检测方法第28-35页
        3.1.1 去除功率脉冲噪声算法第29-30页
        3.1.2 去除功率纹波噪声算法第30-32页
        3.1.3 事件特征量的提取算法第32-34页
        3.1.4 事件检测流程第34-35页
    3.2 事件匹配方法第35-39页
        3.2.1 功率匹配算法第36页
        3.2.2 波形匹配算法第36-37页
        3.2.3 事件匹配流程第37-39页
    3.3 本章小结第39-40页
4 引入行为特征的负荷识别方法第40-56页
    4.1 负荷特征建模及构建数据库第40-47页
        4.1.1 负荷特征建模第41-46页
        4.1.2 负荷特征数据库第46-47页
    4.2 负荷识别方法第47-55页
        4.2.1 负荷识别方法原理第48-50页
        4.2.2 负荷识别方法流程第50-51页
        4.2.3 负荷特征数据库修正和扩充方法第51-55页
    4.3 本章小结第55-56页
5 基于行为特征的非侵入式负荷识别方法效果验证第56-68页
    5.1 事件检测和事件匹配方法效果验证第56-63页
        5.1.1 BLUED数据集验证第56-58页
        5.1.2 实验室数据验证第58-60页
        5.1.3 实测家庭数据验证第60-63页
    5.2 引入行为特征的负荷识别方法效果验证第63-67页
        5.2.1 BLUED数据验证第63-64页
        5.2.2 实测家庭数据验证第64-67页
    5.3 本章小结第67-68页
6 总结与展望第68-70页
    6.1 论文工作总结第68-69页
    6.2 后续工作展望第69-70页
致谢第70-72页
参考文献第72-78页
附录第78页
    A.作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录第78页

 
 
论文编号BS4054934,这篇论文共78
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