| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 负荷特性分析研究现状 | 第10页 |
| 1.3 负荷因子研究现状 | 第10-12页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第12-13页 |
| 第二章 河北南网及各市负荷特性分析 | 第13-25页 |
| 2.1 数据处理 | 第13-14页 |
| 2.1.1 进行数据预处理的原因 | 第13-14页 |
| 2.1.2 拉依达法 | 第14页 |
| 2.2 常用的负荷特性指标 | 第14-17页 |
| 2.2.1 负荷率 | 第14-16页 |
| 2.2.2 峰谷差 | 第16-17页 |
| 2.3 河北南网各市常规负荷特性分析 | 第17-24页 |
| 2.3.1 年负荷特性分析 | 第18-22页 |
| 2.3.2 月负荷特性分析 | 第22-23页 |
| 2.3.3 周负荷特性分析 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 夏季负荷与气象因子相关性分析 | 第25-43页 |
| 3.1 大数据理论与数据挖掘简介 | 第25-31页 |
| 3.1.1 关联规则简介 | 第26-27页 |
| 3.1.2 关联规则相关定义 | 第27-28页 |
| 3.1.3 负荷与气象因子的关联规则分析 | 第28-31页 |
| 3.2 气象敏感负荷的获取 | 第31-33页 |
| 3.2.1 电力系统负荷的基本模型 | 第31-32页 |
| 3.2.2 考虑相邻舒适日基础负荷的气象敏感负荷分解模型 | 第32-33页 |
| 3.3 气象敏感负荷与气象因子建模及灵敏度分析 | 第33-42页 |
| 3.3.1 气象敏感负荷与日平均温度的建模及灵敏度分析 | 第34-35页 |
| 3.3.2 气象敏感负荷与日最高温度的建模及灵敏度分析 | 第35-37页 |
| 3.3.3 气象敏感负荷与日最低温度的建模及灵敏度分析 | 第37-38页 |
| 3.3.4 气象敏感负荷与相对湿度的建模及灵敏度分析 | 第38-39页 |
| 3.3.5 气象敏感负荷与气压的建模及灵敏度分析 | 第39-40页 |
| 3.3.6 气象敏感负荷与风速的建模及灵敏度分析 | 第40-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 夏季负荷与综合气象指数相关性分析 | 第43-50页 |
| 4.1 灰色关联度分析方法 | 第43-45页 |
| 4.1.1 灰色系统理论简介 | 第43-44页 |
| 4.1.2 灰色关联算法 | 第44-45页 |
| 4.2 典型相关分析 | 第45-46页 |
| 4.3 气象敏感负荷与适用于河北南网各市的综合气象指数相关性分析 | 第46-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 结论与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 结论 | 第50页 |
| 5.2 展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
