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基于嵌入式并行运算架构深度学习的电力线路非正常状态分析研究

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基于嵌入式并行运算架构深度学习的电力线路非正常状态分析研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第12-24页
    1.1 背景及意义第12-14页
    1.2 国内外研究现状第14-21页
        1.2.1 电能质量扰动识别与分类研究现状第14-19页
        1.2.2 输电线路短路故障诊断研究现状第19-21页
        1.2.3 电力线路在线监测系统研究现状第21页
    1.3 主要工作及章节安排第21-24页
第二章 深度学习算法第24-48页
    2.1 深度学习基本概念第24-35页
        2.1.1 人工神经元模型第24-28页
        2.1.2 人工神经网络的学习能力第28-31页
        2.1.3 神经网络的深度第31-32页
        2.1.4 神经网络的选择与评估第32-35页
    2.2 深度置信网络第35-39页
        2.2.1 受限玻尔兹曼机第35-36页
        2.2.2 深度置信网络的构建第36-37页
        2.2.3 训练方法第37-39页
    2.3 长短期记忆网络第39-43页
        2.3.1 循环神经网络第39-40页
        2.3.2 长短期记忆网络构建第40-41页
        2.3.3 LSTM-RNN训练第41-43页
    2.4 深度学习环境搭建第43-48页
        2.4.1 深度学习开发平台第43-44页
        2.4.2 开发环境搭建第44-46页
        2.4.3 本章小结第46-48页
第三章 基于sODBN的电能质量扰动识别与分类第48-66页
    3.1 电能质量扰动模型第48-56页
        3.1.1 扰动数学模型及可视化分析第48-52页
        3.1.2 固定窗口模型及可视化分析第52-56页
    3.2 sODBN算法设计及训练参数优化第56-61页
        3.2.1 DBN架构设计第56页
        3.2.2 基于特征迁移的自组织机制设计第56-59页
        3.2.3 训练参数优化第59-60页
        3.2.4 算法整体架构与实验流程第60-61页
    3.3 仿真实验第61-65页
        3.3.1 实验参数设置第61-62页
        3.3.2 仿真结果分析第62-65页
    3.4 本章小结第65-66页
第四章 基于LPLSTM-RNN的输电线短路故障诊断第66-78页
    4.1 输电线路短路故障第66-68页
        4.1.1 输电线路短路故障基础第66-67页
        4.1.2 仿真模型第67-68页
    4.2 LPLSTM-RNN算法设计第68-72页
        4.2.1 LSTM-RNN架构设计第68-69页
        4.2.2 LP算法设计第69-71页
        4.2.3 算法整体架构与实验流程第71-72页
    4.3 仿真实验第72-76页
        4.3.1 实验参数设置第72-73页
        4.3.2 仿真结果分析第73-76页
    4.4 本章小结第76-78页
第五章 嵌入式并行运算架构深度学习平台搭建与仿真第78-99页
    5.1 整体架构设计第78-80页
    5.2 智能终端的选型与配置第80-84页
        5.2.1 功能需求第81-82页
        5.2.2 现有运算芯片对比第82-83页
        5.2.3 所选芯片特点及外围配置第83-84页
    5.3 智能终端运行环境搭建第84-89页
        5.3.1 系统层环境搭建第84-86页
        5.3.2 应用层环境搭建第86-89页
    5.4 基于LPLSTM-RNN的输电线路短路故障诊断仿真第89-98页
        5.4.1 建立基于RTDS的输电线路短路故障模型第89-93页
        5.4.2 数据采样分析及降噪第93-97页
        5.4.3 实验仿真及结果分析第97-98页
    5.5 本章小结第98-99页
第六章 总结与展望第99-102页
参考文献第102-111页
攻读博士/硕士学位期间取得的研究成果第111-112页
致谢第112-113页
附件第113页

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