| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 用电数据分析的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 需求响应的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 主要工作和内容安排 | 第12-14页 |
| 第2章 数据挖掘分析及需求响应基本理论 | 第14-20页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 数据挖掘分析 | 第14-17页 |
| 2.2.1 数据挖掘理论 | 第14-15页 |
| 2.2.2 数据挖掘实现过程 | 第15-16页 |
| 2.2.3 数据挖掘技术方法 | 第16-17页 |
| 2.3 需求响应分析 | 第17-19页 |
| 2.3.1 需求响应理论及技术 | 第17页 |
| 2.3.2 需求响应管理机制 | 第17-18页 |
| 2.3.3 需求响应实施措施 | 第18-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 粒子校正优化的小区需求响应策略研究 | 第20-34页 |
| 3.1 引言 | 第20页 |
| 3.2 智能用电小区多用能用户负荷调度建模 | 第20-23页 |
| 3.2.1 智能用电小区用电场景分析 | 第20-21页 |
| 3.2.2 智能用电小区多用户用电调度模型 | 第21-23页 |
| 3.3 智能用电需求响应优化策略求解 | 第23-25页 |
| 3.3.1 基于粒子校正的混合粒子群算法 | 第23-24页 |
| 3.3.2 优化策略求解流程 | 第24-25页 |
| 3.4 实验仿真与分析 | 第25-33页 |
| 3.4.1 仿真环境参数及性能指标设置 | 第25-27页 |
| 3.4.2 仿真结果与分析 | 第27-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 计及不确定性的小区需求响应策略研究 | 第34-44页 |
| 4.1 引言 | 第34页 |
| 4.2 不确定性需求响应建模 | 第34-37页 |
| 4.2.1 计及响应参与率的不确定性需求响应机理模型 | 第34-36页 |
| 4.2.2 用户用电负荷调度模型 | 第36-37页 |
| 4.3 计及参与率不确定性的优化策略求解 | 第37-39页 |
| 4.3.1 算法策略流程 | 第37-38页 |
| 4.3.2 最佳参与率算法实现过程 | 第38-39页 |
| 4.4 实验仿真与分析 | 第39-43页 |
| 4.4.1 仿真环境参数设置 | 第39-40页 |
| 4.4.2 仿真结果与分析 | 第40-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 总结与展望 | 第44-46页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第44页 |
| 5.2 进一步的研究工作 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |