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电能质量监测系统中的数据处理技术应用_开题报告

Ktbg25539 电能质量监测系统中的数据处理技术应用_开题报告（查找^范文相关文献，介绍本论题目前研究现状、研究成果等内容）B. ^范文提纲格式一、绪论（一）背景和意义（二）国内外研究现状1. 国外电能质量监测技术现状2. 国内电能质量监测技术现状（三）本章小结二、电能质量监测系统（一）系统架构（二）电能质量评判..

电能质量监测系统中的数据处理技术应用_开题报告 Ktbg25539 电能质量监测系统中的数据处理技术应用_开题报告

（查找^范文相关文献，介绍本论题目前研究现状、研究成果等内容）

B. ^范文提纲格式

一、绪论

（一）背景和意义

（二）国内外研究现状

1. 国外电能质量监测技术现状

2. 国内电能质量监测技术现状

（三）本章小结

二、电能质量监测系统

（一）系统架构

（二）电能质量评判指标

（三）影响电能质量的扰动源分类

（四）本章小结

三、电能数据采集的硬件设计

（一）采集电路分类对比

1. 感应式

2. 分压式

（二）信号调理电路设计

（三）A/D转换电路设计

（四）数据采集电路实验结果及分析

（五）本章小结

四、电能采集数据的质量分析

（一）数据处理技术相关理论

1. 小波理论

2. 傅里叶变换

（二）基于算法处理方法

1. 实施方案

2. 电能数据处理后的实验结果及分析

（三）电能质量数据处理后的数据展示

1.语音交互方式

2.图形界面方案

（四）本章小结

四、海量采集数据的处理

（一）海量数据处理技术探讨

（二）实现数据的自我学习

（三）本章小结

五、总结和展望

参考文献

C. 参考文献

[1] 杜伯楠. 电能质量检测方法及应用研究[J]. 黑龙江科学，2013,09.

[2] 占勇,程浩忠. 电能质量复合扰动分类识别[J]. 电力自动化设备, 2009, 29(03): 93-96.

[3] 胡雷. 电能质量扰动信号检测与识别方法研究[D]. 安徽：合肥工业大学, 2019.

[4] 胡铭,陈珩. 电能质量及其分析方法综述[J]. 电网技术, 2000, 24(02): 37-38.

[5] 管春. 电能质量综合检测与分析系统研究[D]. 重庆：重庆大学，2011.

[6]徐丽霞. 电能质量监测技术发展[J]. 中国科技信息, 2012, (24).

[7] 李兰芳. 电能质量在线监测系统[D]. 武汉：武汉大学，2004.

[8] 田卫华,庞新富,孟祥斌. 基于离散小波变换和小波神经网络的电能质量扰动检测与分类方法[J]. 电气应用, 2016, 35(23): 51-56.

[9] Herb Edelstein. 浅说数据挖掘[J]. 计算机系统应用, 1998, (04): 56-57.

[10] 于戈,鲍玉斌. 云计算下的大规模图数据处理技术[J]. 计算机学报, 2011, 34(10).

[11] 吴南中. 自适应学习模型的构建及其实现策略[J]. 现代教育技术, 2017, (09).

[12] 周凯,马智远,许中. 基于大数据技术的智能电网态势感知分析[J]. 电器与能效管理技术, 2018, (24).

[12] 张军. 数据挖掘中自我学习算法研究[J]. 网络安全技术与应用, 2014, (11).

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