| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 论文研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 课题任务 | 第11-12页 |
| 1.4 论文结构 | 第12-14页 |
| 第2章 电力参数测量原理和方法 | 第14-18页 |
| 2.1 交流电流、交流电压的有效值测量 | 第14-15页 |
| 2.2 功率测量 | 第15-16页 |
| 2.3 功率因数计算 | 第16-17页 |
| 2.4 频率测量 | 第17页 |
| 2.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第3章 电力参数监测与预测系统的硬件设计 | 第18-28页 |
| 3.1 基于ADE7878计量芯片测量电路设计 | 第18-23页 |
| 3.1.1 ADE7878芯片基本介绍 | 第19-20页 |
| 3.1.2 ADE7878内部结构框图 | 第20页 |
| 3.1.3 电流通道 | 第20-21页 |
| 3.1.4 电压通道 | 第21-22页 |
| 3.1.5 模拟量/数字量（A/D）转换 | 第22页 |
| 3.1.6 计量芯片ADE7878电路设计 | 第22-23页 |
| 3.2 基于嵌入式S3C2440A电路设计 | 第23-27页 |
| 3.2.1 嵌入式S3C2440A最小硬件系统 | 第23-24页 |
| 3.2.2 复位电路设计 | 第24-25页 |
| 3.2.3 时钟模块 | 第25页 |
| 3.2.4 JTAG调试接口模块 | 第25-26页 |
| 3.2.5 通信接口模块 | 第26-27页 |
| 3.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第4章 电力参数监测与预测系统的测量软件设计 | 第28-48页 |
| 4.1 ARM实时操作系统 | 第28-33页 |
| 4.1.1 ARM-UC/OS-II在三星的嵌入式S3C2440A处理器上的移植 | 第28-33页 |
| 4.2 ARM图形用户界面(GUI) | 第33-42页 |
| 4.2.1 ARM_UC/GUI简介 | 第34-35页 |
| 4.2.2 ARM_UC/GUI的移植 | 第35-38页 |
| 4.2.3 在ARM_uC/GUI中加入对汉字的支持 | 第38-40页 |
| 4.2.4 UC/GUI在电力参数监测系统中的应用 | 第40-42页 |
| 4.3 电力参数监测软件设计 | 第42-46页 |
| 4.3.1 主程序设计 | 第42-43页 |
| 4.3.2 参数采集程序设计 | 第43-45页 |
| 4.3.3 数据处理及报警程序设计 | 第45页 |
| 4.3.4 通信程序设计 | 第45-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 第5章 基于BP神经网络的电力负荷预测软件设计 | 第48-59页 |
| 5.1 电力负荷预测的基本步骤 | 第48-49页 |
| 5.2 BP神经网络 | 第49-54页 |
| 5.2.1 标准BP算法 | 第49-52页 |
| 5.2.2 BP算法在电力负荷预测中存在的问题 | 第52-53页 |
| 5.2.3 BP算法的改进 | 第53-54页 |
| 5.3 基于BP神经网络的短期电力负荷预测软件设计 | 第54-57页 |
| 5.3.1 开发系统软件简介 | 第54页 |
| 5.3.2 基于BP神经网络的预测软件设计 | 第54-57页 |
| 5.4 预测数据和结果分析 | 第57-58页 |
| 5.4.1 确定学习样本和目标样本 | 第57-58页 |
| 5.4.2 预测仿真结果分析 | 第58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 附录 | 第64-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
