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复杂电能质量智能分析技术 版权信息
- ISBN：9787111692355
- 条形码：9787111692355 ; 978-7-111-69235-5
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
复杂电能质量智能分析技术 内容简介
本书将时-频分析方法与模式识别技术相结合, 分别针对电能质量信号压缩、不同需求下的扰动识别和复杂参数条件下的扰动检测定位开展研究。基础篇, 介绍了电能质量信号压缩、暂态分类和暂态检测与定位的意义及国内外发展研究现状。应用篇, 介绍了电能质量信号智能分析的实例, 如单类支持向量机与归一化距离测度的电能质量信号压缩方法 ; 由S变换及其改进形式获得的时-频特征, 通过特征选择方法, 降低分类器维数, 提高分类效率, 并分别设计基于决策树、极限学习机、随机森林的暂态分类系统 ; 基于Hyperbolic S变换 (HS变换) 、多分辨率快速S变换的电能质量扰动信号参数检测方法。高级篇, 介绍了基于旋转森林的电能质量扰动识别方法以及基于时域特征提取和轻量级梯度提升机的电能质量扰动识别方法, 并通过仿真实例证明了其有效性。
复杂电能质量智能分析技术 目录
目录/CONTENTS
前言
基础篇
第1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
1.2.3 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
2.3 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 仿真与实测信号压缩实验
2.5.1 仿真实验
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 仿真实验分析
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
4.2.3 对比仿真实验
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-频特性分析
5.1.2 OMFST及其时-频特性分析
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*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*优决策树构建
5.3.3 基于CART算法的电能质量扰动*优决策树构建
5.3.4 电能质量扰动识别实验流程
5.3.5 仿真实验分析
5.3.6 实测实验分析
5.4 本章小结
参考文献
第6章 采用特征增强技术与随机森林的电能质量分析技术研究
6.1 基于特征增强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 图像特征增强技术
6.1.3 仿真实验分析
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
6.2.3 仿真实验分析
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 仿真信号建模
7.2.2 仿真扰动信号分析与自动检测方法设计
7.2.3 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 周期性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 参数检测仿真实验
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*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 仿真实验分析
9.2.3 实测数据实验分析
9.3 本章小结
参考文献
第10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特征高效边缘提取
10.1.1 物联网数据传输速率约束
10.1.2 仿真实验分析
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 LightGBM
10.2.2 仿真实验分析
10.3 实测数据实验分析
10.4 本章小结
参考文献
前言
基础篇
第1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
1.2.3 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
2.3 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 仿真与实测信号压缩实验
2.5.1 仿真实验
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 仿真实验分析
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
4.2.3 对比仿真实验
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-频特性分析
5.1.2 OMFST及其时-频特性分析
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*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*优决策树构建
5.3.3 基于CART算法的电能质量扰动*优决策树构建
5.3.4 电能质量扰动识别实验流程
5.3.5 仿真实验分析
5.3.6 实测实验分析
5.4 本章小结
参考文献
第6章 采用特征增强技术与随机森林的电能质量分析技术研究
6.1 基于特征增强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 图像特征增强技术
6.1.3 仿真实验分析
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
6.2.3 仿真实验分析
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 仿真信号建模
7.2.2 仿真扰动信号分析与自动检测方法设计
7.2.3 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 周期性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 参数检测仿真实验
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*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 仿真实验分析
9.2.3 实测数据实验分析
9.3 本章小结
参考文献
第10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特征高效边缘提取
10.1.1 物联网数据传输速率约束
10.1.2 仿真实验分析
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 LightGBM
10.2.2 仿真实验分析
10.3 实测数据实验分析
10.4 本章小结
参考文献
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复杂电能质量智能分析技术 作者简介
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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