СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1 АНАЛИЗ КАЧЕСТВА ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ЭНЕРГИИ
1.1 Базовые нормативные документы
1.2 Основные параметры качества электрической энергии
1.2.1 Отклонение напряжения
1.2.2 Колебания напряжения
1.2.3 Несинусоидальность напряжения
у 1.2.4 Несимметрия трехфазной системы напряжения
1.2.5 Отклонение частоты
1.2.6 Электромагнитные переходные помехи
1.3 Выводы
2 МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ
2.1 Классификация математических моделей
2.2 Фурьеанализ
2.2.1 Преобразование Фурье
2.2.2 Быстрое преобразование Фурье
2.2.3 Кратковременное оконное преобразование Фурье
2.2.4 Недостатки Фурьепреобразования
2.3 Вейвлетанализ
2.3.1 Вейвлетпреобразование
2.3.1.1 Вейвлеты в частотной области
2.3.1.2 Непрерывное прямое вейвлетпреобразование
2.3.1.3 Непрерывное обратное вейвлетпреобразование
2.3.1.4 Дискретное вейвлетпреобразование непрерывных
сигналов
2.3.2 Кратномасштабное представление функций
2.3.3 Методика расчета фильтров, позволяющих осуществить
полное восстановление сигнала
2.3.4 Квадратурнозеркальные фильтры
2.4 Выводы
3 АНАЛИЗ ИСКАЖЕНИЙ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ ВЕЙВЛЕТПРЕОБРАЗОВАНИЯ
3.1 Регистрация и анализ искажений электроэнергетических сигналов
3.2 Классификация искажений напряжения и тока
3.3 Выбор вейвлета для анализа электроэнергетических сигналов
3.4 Кратномасштабный дискретный вейвлетанализ искажений напряжения и тока
3.5 Вейвлетанализ несинусоидальных режимов в системах
промышленного электроснабжения
3.6 Применение вейвлетпреобразования для определения отклонения частоты питающего напряжения
3.7 Выводы
4 ИДЕНТИФИКАЦИЯ ИСКАЖЕНИЙ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
4.1 Распознавание вейвлетобразов искажений
4.2 Структуры нейронных сетей
4.3 Модели нейронных сетей
4.3.1 Базовые модели
4.3.1.1 Модель Маккалоха
4.3.1.2 Модель Розенблата
4.3.1.3 Модель Хопфилда
хГ
4.3.2 Модель сети с обратным распространением
4.3.3 Выбор модели нейронной сети для решения задачи определения искажений электроэнергетических сигналов.
4.4 Нейросетевая идентификация искажений с применением вейвлетов
4.4.1 Алгоритм нейросетевой идентификации искажений
4.4.2 Идентификация искажений
4.4.3. Обучение нейронных сетей
4.5 Программный комплекс для идентификации искажений электроэнергетических сигналов
4.5.1 Выбор технологии и платформы программирования
4.5.2 Структура программного комплекса и основные алгоритмы
4.5.3 Интерфейс программного комплекса для идентификации искажений электроэнергии
4.6 Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
- Київ+380960830922