| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题的背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 负荷预测的特点及其主要影响因素 | 第12-14页 |
| 1.2.1 负荷预测的特点 | 第12-13页 |
| 1.2.2 影响负荷预测的主要因素 | 第13-14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3.1 负荷预测的经典方法 | 第14页 |
| 1.3.2 传统的预测方法 | 第14-15页 |
| 1.3.3 新兴预测方法 | 第15-17页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第17-19页 |
| 第2章 基于大数据平台应用的佛山市用电量分析及预测系统 | 第19-28页 |
| 2.1 设计目标 | 第19页 |
| 2.2 工作背景 | 第19页 |
| 2.3 设计原则 | 第19-21页 |
| 2.4 技术架构 | 第21-22页 |
| 2.5 系统构架 | 第22-23页 |
| 2.6 应用构架及相应平台环境 | 第23-27页 |
| 2.6.1 佛山市用电量预测 | 第23-24页 |
| 2.6.2 历史用电情况分析 | 第24页 |
| 2.6.3 大客户管理 | 第24-25页 |
| 2.6.4 95598 服务管理 | 第25页 |
| 2.6.5 停电分析 | 第25-26页 |
| 2.6.6 程序实现 | 第26-27页 |
| 2.7 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于时间序列模型的佛山市用电量分析及预测方法 | 第28-39页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 基本原理 | 第28-29页 |
| 3.3 时间序列分解模型建立 | 第29-33页 |
| 3.4 2016 年佛山市用电量预测 | 第33页 |
| 3.5 佛山市用电量实例研究 | 第33-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于双向预测的佛山市月用电量预测方法 | 第39-44页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 双向预测基本原理 | 第39-41页 |
| 4.2.1 双向预测法 | 第40-41页 |
| 4.2.2 基于双向预测法的电量预测 | 第41页 |
| 4.3 佛山市月度用电量预测实例研究 | 第41-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 第5章 基于多变量模型的佛山市用电量预测 | 第44-57页 |
| 5.1 引言 | 第44页 |
| 5.2 基本原理 | 第44-51页 |
| 5.2.1 灰色关联分析法 | 第44-45页 |
| 5.2.2 佛山市用电量影响因素的分析 | 第45-46页 |
| 5.2.3 各变量与佛山市用电量之间的相关性分析 | 第46-47页 |
| 5.2.4 建立多变量预测模型 | 第47页 |
| 5.2.5 建立经济计量-灰色理论的用电量预测模型 | 第47-51页 |
| 5.3 以佛山市用电量为例的多变量预测模型研究 | 第51-55页 |
| 5.3.1 多变量的归一化及变量选取 | 第51-52页 |
| 5.3.2 相关性分析 | 第52-54页 |
| 5.3.3 多变量预测模型 | 第54-55页 |
| 5.3.4 基于多变量模型的2016年佛山市用电量预测 | 第55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 第6章 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
