| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-15页 |
| ·负荷预测概述 | 第7-8页 |
| ·负荷预测的概念 | 第7页 |
| ·负荷预测的特点 | 第7页 |
| ·负荷预测的分类 | 第7-8页 |
| ·短期负荷预测的意义及研究背景 | 第8-9页 |
| ·短期负荷预测方法的发展现状 | 第9-14页 |
| ·传统的短期负荷预测方法 | 第9-11页 |
| ·现代的短期负荷预测方法 | 第11-14页 |
| ·本文的主要内容及章节安排 | 第14-15页 |
| 2 短期电力负荷时间序列的混沌特性分析 | 第15-29页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·电力负荷特性分析 | 第15-18页 |
| ·负荷的组成 | 第16页 |
| ·陕西电网负荷结构及比例分析 | 第16-17页 |
| ·陕西电网负荷内部特性分析 | 第17-18页 |
| ·混沌理论基础 | 第18-22页 |
| ·混沌系统的概念和基本特征 | 第18-19页 |
| ·混沌时间序列的判别方法 | 第19-21页 |
| ·电力负荷的混沌特性及判别 | 第21-22页 |
| ·相空间重构理论与方法 | 第22-27页 |
| ·混沌时间序列的基本模型 | 第22页 |
| ·相空间重构的主要方法 | 第22-24页 |
| ·延迟时间和嵌入维数的选取方法 | 第24-27页 |
| ·电力日负荷序列的相空间重构 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 3 最小二乘支持向量机的原理及负荷预测方法 | 第29-49页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·统计学理论和支持向量机概述 | 第29-37页 |
| ·统计学习理论 | 第30-34页 |
| ·支持向量机基本原理 | 第34-37页 |
| ·支持向量机回归原理 | 第37-41页 |
| ·支持向量机回归 | 第37-40页 |
| ·核函数 | 第40-41页 |
| ·最小二乘支持向量机回归 | 第41-42页 |
| ·对LS-SVM算法性能的几点说明 | 第42-43页 |
| ·最小二乘支持向量机的短期负荷预测 | 第43-48页 |
| ·最小二乘支持向量机的参数选取 | 第43-44页 |
| ·预测步骤 | 第44-45页 |
| ·误差评价标准 | 第45页 |
| ·算例分析 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 4 基于负荷混沌特性和最小二乘支持向量机的短期负荷预测模型及仿真实例 | 第49-56页 |
| ·混沌和支持向量机理论的基本思想和相似之处 | 第49页 |
| ·基于混沌特性和最小二乘支持向量机预测模型的建立 | 第49-52页 |
| ·计算流程图 | 第49-50页 |
| ·预测模型参数的选取 | 第50-52页 |
| ·预测步骤 | 第52页 |
| ·实例分析 | 第52-55页 |
| ·数据处理 | 第52-53页 |
| ·负荷时间序列的重构和训练 | 第53页 |
| ·实验结果及分析 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 5 全文总结 | 第56-58页 |
| ·全文总结 | 第56-57页 |
| ·有待进一步研究的工作 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第64页 |