1. 毕业设计（论文）主要内容：

随着用电量的大幅度提升，传统的交流配电方式已不能满足需求，而直流配电相较于交流配电有低损耗、高质量、远距离传输的优点，并且易于与新兴的分布式能源相连接。但直流供电目前还没有交流供电那么成熟与普及，其相关计量标准也有待建立和实施，而直流电能的供电质量直接影响计量与收费。因此，直流电能质量的评估就显得尤为重要。论文针对直流电能质量评价方法，研究直流电能信号质量特征指标提取、质量特征指标选择、直流电能质量评价模型构建。而深度学习的应用已经深入到各个领域，能轻松解决许多复杂的问题。拟将基于人为定义指标的评价方法与基于信号特征自动提取的评价方法相结合，其中人为定义指标的分类器是模糊层次分析法(F-AHP)，基于信号特征自动提取的分类器是经验模态分解(EMD)和一维卷积神经网络(1-D CNN)的组合。研究一种综合性直流电能质量评价模型，从而增加算法的鲁棒性，提高评价结果的准确度。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

1、查阅不少于15篇的相关资料，其中英文文献不少于3篇，完成开题报告。

2、获取数据集，包括仿真生成与现场实时采集。

3、基于人为定义指标的分类器（f-ahp）设计及实验仿真。

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需技术语言和开发工具，初步搭建并熟悉开发环境。

确定方案，完成开题报告。

第4－6周：阅读参考文献，学习卷积神经网络、f-ahp、emd的相关理论和算法，仿真生成和实时采集数据。

4. 主要参考文献

[1] Giel V D B , Jeroen S , Johan D . A critical review of power quality standards and definitions applied to DC microgrids[J]. Applied Energy, 2018, 229:281-288.
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[4] Rafajlovski G , Najdenkoski K , Nikoloski L , et al. Power quality monitoring and sample size analysis beyond EN 50160 and IEC 61000-4-30[C].International Conference amp; Exhibition on Electricity Distribution. IET, 2013.
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