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非侵入式负荷监测算法研究

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非侵入式负荷监测算法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第11-21页
    1.1 研究背景第11-12页
    1.2 研究意义第12-13页
    1.3 研究现状第13-18页
        1.3.1 事件检测第13-15页
        1.3.2 负荷分解第15-18页
    1.4 论文研究内容及组织结构第18-21页
第二章 基本概念与原理第21-27页
    2.1 非侵入式负荷监测研究框架第21-22页
    2.2 负荷分类标准第22-24页
    2.3 评价检测算法与分解算法常用指标第24-26页
    2.4 本章小结第26-27页
第三章 基于概率模型与匹配滤波的事件检测算法第27-49页
    3.1 概率模型检测算法第27-43页
        3.1.1 累积和算法第29-32页
        3.1.2 贝叶斯信息准则算法第32-37页
        3.1.3 广义似然比检验算法第37-43页
    3.2 匹配滤波检测算法第43-44页
    3.3 仿真算例第44-48页
        3.3.1 概率模型检测算法检测多维信号第45-46页
        3.3.2 概率模型检测算法与匹配滤波检测算法比较第46-48页
    3.4 本章小结第48-49页
第四章 基于高斯混合模型的因子隐马尔可夫负荷分解第49-70页
    4.1 高斯混合模型聚类第49-51页
    4.2 隐马尔可夫模型单个电器建模第51-54页
    4.3 因子隐马尔可夫模型总负荷建模第54-58页
    4.4 仿真算例第58-68页
        4.4.1 数据集介绍第58-59页
        4.4.2 基于高斯混合模型聚类第59-61页
        4.4.3 基于隐马尔可夫模型单个电器建模参数估计第61-62页
        4.4.4 基于因子隐马尔可夫模型总负荷建模分解第62-68页
    4.5 本章小结第68-70页
第五章 结论与展望第70-72页
    5.1 研究结论第70-71页
    5.2 研究展望第71-72页
参考文献第72-78页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第78-79页
致谢第79-80页
附件第80页

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