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基于模型自组织原理的电力负荷自动建模的研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第9-15页
    1.1 电力系统负荷建模研究背景及意义第9-11页
    1.2 负荷建模的发展与现状第11-12页
    1.3 负荷建模方法概述第12-13页
    1.4 本文的主要工作第13-15页
2 负荷模型结构与辨识理论基础第15-28页
    2.1 负荷模型结构的研究基础第15-19页
        2.1.1 静态负荷模型第15-16页
        2.1.2 动态负荷模型第16-18页
        2.1.3 负荷模型选取方法第18-19页
    2.2 综合负荷模型结构研究第19-22页
        2.2.1 典型的综合负荷模型第19-21页
        2.2.2 多种负荷特性的复杂负荷模型第21-22页
    2.3 负荷模型参数辨识方法的研究第22-27页
        2.3.1 系统参数辨识的步骤第23-26页
        2.3.2 负荷模型辨识过程优化方法第26-27页
    2.4 小结第27-28页
3 基于模型自组织原理的负荷建模方法研究第28-41页
    3.1 模型自组织原理概述第28-30页
        3.1.1 自组织的概念第28-29页
        3.1.2 自组织与数据挖掘第29页
        3.1.3 自组织数据挖掘建模的理论基础第29-30页
    3.2 自组织数据挖掘建模技术的基本思路第30-38页
        3.2.1 自组织数据挖掘建模的基本模式第30-34页
        3.2.2 GMDH 算法研究第34-38页
    3.3 自组织负荷建模方法研究第38-40页
    3.4 小结第40-41页
4 复杂负荷模型建模方法的研究第41-50页
    4.1 引言第41页
    4.2 优化算法介绍第41-42页
    4.3 遗传算法的基本理论概述第42-46页
        4.3.1 遗传算法的设计结构第43-44页
        4.3.2 遗传算法的求解步骤第44-46页
    4.4 遗传算法在复杂模型建模中的应用第46-48页
    4.5 小结第48-50页
5 自组织原理负荷建模的实践第50-60页
    5.1 动模实验第50-54页
    5.2 负荷模型的结构辨识结果第54-57页
    5.3 仿真结果对比分析第57-58页
    5.4 小结第58-60页
6 结论与展望第60-62页
    6.1 结论第60-61页
    6.2 展望第61-62页
参考文献第62-65页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第65-66页
致谢第66页

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