本书重点介绍了各种常见电能质量控制装置的工作原理、工程应用技术、设备标准、典型工程应用等，并介绍了新型电能质量控制技术。
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内容简介
本书介绍了电能智联搞数学分析方法及相关应用，全书共八章，分别为概述、傅里叶变换与谐波分析、小波变换、矢量变换与瞬时无功功率理论、人工神经网络、蒙特卡洛方法、偏最小二乘回归方法在谐波发射水平评估中的应用、模糊数学在电能质量评估分析中的应用等。
章节目录
- 封面
- 书名页
- 版权页
- 丛书前言
- 本书前言
- 1 概述
- 2 傅里叶变换与谐波分析
- 2.1 傅里叶变换
- 2.1.1 连续傅里叶变换
- 2.1.2 离散傅里叶变换
- 2.1.3 快速傅里叶变换
- 2.1.4 短时傅里叶变换
- 2.2 基于FFT的电力系统谐波分析
- 2.2.1 非正弦周期信号分解为傅里叶三角级数
- 2.2.2 信号采样
- 2.2.3 FFT谐波检测存在的问题
- 2.2.3.1 频谱混叠失真现象分析
- 2.2.3.2 FFT谐波分析栅栏效应
- 2.2.3.3 FFT谐波分析的频谱泄漏问题
- 2.2.4 快速傅里叶变换的应用
- 参考文献
- 3 小波变换
- 3.1 小波变换的基本原理
- 3.1.1 连续小波变换
- 3.1.2 离散小波变换
- 3.1.3 二进小波变换
- 3.1.4 多分辨分析
- 3.1.5 Mallat算法
- 3.2 小波变换与电能质量扰动识别
- 3.2.1 小波变换信号奇异性检测原理
- 3.2.2 检测中的信号去噪
- 3.2.3 电压暂降扰动信号检测算法
- 3.2.4 采用二次样条小波仿真算例
- 3.2.5 采用Daubechies小波仿真算例
- 3.3 基于小波变换的谐波检测与分析
- 3.3.1 概述
- 3.3.2 基于Mallat算法正交小波多分辨分析的谐波检测
- 3.3.2.1 原理与步骤
- 3.3.2.2 仿真实例分析
- 3.3.3 基于小波包变换的谐波分析
- 3.3.3.1 小波包的定义
- 3.3.3.2 小波包的空间分解
- 3.3.3.3 小波包分解及重构算法
- 3.3.3.4 基于小波包算法的谐波分析方法
- 3.3.3.5 仿真实例分析
- 3.3.4 基于连续小波变换的谐波检测方法
- 3.3.5 其他小波变换在谐波分析中的应用
- 3.3.5.1 自适应小波在谐波分析中的应用
- 3.3.5.2 基于复小波的分析
- 3.3.6 小波变换目前在谐波检测应用中的不足和发展
- 参考文献
- 4 矢量变换与瞬时无功功率理论
- 4.1 矢量变换
- 4.1.1 αβ变换
- 4.1.2 dq变换
- 4.1.3 120变换
- 4.1.4 各种矢量相互变换的矩阵算式
- 4.2 瞬时功率理论的基础
- 4.2.1 瞬时有功功率和瞬时无功功率
- 4.2.2 瞬时有功电流和瞬时无功电流
- 4.2.3 瞬时无功功率理论和传统功率理论比较
- 4.3 基于瞬时无功功率的谐波检测
- 4.3.1 p、q运算方式
- 4.3.2 ip、iq运算方式
- 4.3.3 p、q运算方式和ip、iq运算方式的比较
- 4.3.4 基于瞬时无功功率理论的谐波检测方法仿真
- 4.3.4.1 仿真模型建立
- 4.3.4.2 仿真结果分析
- 4.4 瞬时无功功率理论在电能质量分析中的其他应用
- 4.4.1 基于瞬时无功功率理论的三相不平衡负荷补偿
- 4.4.1.1 三相平衡化的基本原理
- 4.4.1.2 补偿导纳的算法
- 4.4.1.3 补偿范围的确定
- 4.4.2 基于瞬时无功功率理论的电压波动检测和闪变计算
- 4.4.3 基于瞬时无功功率理论的SVC信号检测方法
- 4.4.3.1 计算公式
- 4.4.3.2 方法的特点
- 参考文献
- 5 人工神经网络
- 5.1 人工神经网络的基本原理
- 5.1.1 人工神经网络的基本概念
- 5.1.1.1 人工神经元模型
- 5.1.1.2 常用的基函数和激励函数
- 5.1.2 人工神经网络的网络结构
- 5.1.3 神经网络的学习和学习规则
- 5.1.3.1 神经网络的学习
- 5.1.3.2 神经网络的学习规则
- 5.2 人工神经网络在电力系统谐波分析中的应用
- 5.2.1 基于多层前馈神经网络（MLFNN）的谐波检测
- 5.2.1.1 神经网络的构建
- 5.2.1.2 样本的选择
- 5.2.1.3 算法的选项
- 5.2.2 基于自适应神经网络的谐波电流检测
- 5.2.2.1 自适应线性神经网络
- 5.2.2.2 自适应噪声对消技术原理
- 5.2.2.3 基于自适应滤波的谐波检测原理
- 5.2.2.4 用于谐波测量的自适应人工神经网络构建
- 5.2.2.5 各次谐波分量的测量方法
- 参考文献
- 6 蒙特卡洛方法
- 6.1 蒙特卡洛方法的基本概念
- 6.1.1 基本思想
- 6.1.2 应用分类
- 6.1.3 随机数和伪随机数
- 6.1.4 伪随机数的产生
- 6.1.4.1 均匀分布的伪随机数产生
- 6.1.4.2 任意分布的伪随机变量的抽样
- 6.2 蒙特卡洛方法在谐波合成中的应用
- 6.2.1 多谐波源谐波的合成
- 6.2.1.1 问题的提出
- 6.2.1.2 常规分析方法
- 6.2.2 基于蒙特卡洛方法的谐波电流合成
- 6.2.2.1 模型的建立
- 6.2.2.2 方法的实现
- 6.2.3 算例分析
- 6.2.3.1 算例一
- 6.2.3.2 算例二
- 6.2.4 结论和展望
- 6.3 蒙特卡洛方法在电力系统可靠性评估中的应用
- 6.3.1 电力系统可靠性评估方法
- 6.3.2 蒙特卡洛法在电力系统可靠性评估中的实用算法
- 6.3.2.1 电力元件的概率模型
- 6.3.2.2 蒙特卡洛方法评估电力系统可靠性的基本步骤
- 6.3.2.3 电力系统可靠性评估指标
- 6.3.3 IEEE—RTS算例分析
- 参考文献
- 7 偏最小二乘回归方法在谐波发射水平评估中的应用
- 7.1 概述
- 7.2 偏最小二乘回归方法的基本原理
- 7.2.1 偏最小二乘法方法的发展与特点
- 7.2.2 偏最小二乘回归原理及回归建摸方法
- 7.2.3 偏最小二乘算法推导
- 7.2.4 偏最小二乘回归建模方法对多变量信息的综合与筛选作用
- 7.3 基于偏最小二乘回归方法的谐波发射水平评估研究
- 7.3.1 谐波源定位与检测的特点
- 7.3.2 基本原理
- 7.3.3 仿真分析
- 7.4 某2.0 kV变电站谐波发射水平评估
- 7.4.1 评估对象及参数
- 7.4.2 评估结果及分析
- 7.4.3 结论
- 参考文献
- 8 模糊数学在电能质量评估中的应用
- 8.1 模糊数学的基础知识
- 8.1.1 模糊集合及其运算
- 8.1.1.1 模糊子集的定义及表示
- 8.1.1.2 模糊子集的运算
- 8.1.2 模糊关系
- 8.1.3 模糊映射
- 8.2 基于模糊数学的电能质量评估与分析
- 8.2.1 电能质量评估分析模糊模式识别方法
- 8.2.1.1 电能质量指标的模糊模型
- 8.2.1.2 指标隶属度的形成
- 8.2.1.3 质量等级的评定
- 8.2.2 电能质量评估分析模糊综合判别方法
- 8.2.2.1 电能质量指标的模糊模型
- 8.2.2.2 电能质量综合量化指标的模糊评判
- 8.3 算例分析
- 参考文献
- 附录A 基于瞬时无功功率理论的谐波检测仿真分析图
- 封底
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电能质量数学分析方法是2015年由中国电力出版社出版,作者徐明荣。
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