| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 负荷特性分析研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 短期负荷预测研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第15-17页 |
| 第2章 需求响应下负荷形态分析研究 | 第17-29页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 需求响应 | 第17-22页 |
| 2.2.1 需求响应分类 | 第17-19页 |
| 2.2.2 峰谷分时电价下的电力需求价格弹性 | 第19-22页 |
| 2.3 基于模糊聚类的负荷形态分析 | 第22-26页 |
| 2.3.1 模糊C均值聚类算法 | 第22-24页 |
| 2.3.2 聚类有效性指标描述 | 第24-26页 |
| 2.4 算例与分析 | 第26-28页 |
| 2.5 小结 | 第28-29页 |
| 第3章 分时电价下用户需求响应特性建模研究 | 第29-41页 |
| 3.1 引言 | 第29-30页 |
| 3.2 基于黑箱原理的需求响应模型 | 第30-32页 |
| 3.2.1 基于消费者心理学的需求响应分析方法 | 第30-31页 |
| 3.2.2 负荷转移调整系数的引入 | 第31-32页 |
| 3.3 基于消费者心理学模型的价格弹性系数矩阵 | 第32-34页 |
| 3.4 基于消费者心理学的电力需求价格弹性矩阵的获取流程 | 第34-35页 |
| 3.5 变动分时电价下负荷曲线预测 | 第35-36页 |
| 3.6 算例与分析 | 第36-40页 |
| 3.6.1 数据描述 | 第36-37页 |
| 3.6.2 结果和讨论 | 第37-40页 |
| 3.7 小结 | 第40-41页 |
| 第4章 适用于需求响应的短期负荷预测方法研究 | 第41-53页 |
| 4.1 引言 | 第41-42页 |
| 4.2 组合预测方法及原理 | 第42-46页 |
| 4.2.1 相似日选择 | 第42页 |
| 4.2.2 小波分解 | 第42-44页 |
| 4.2.3 ARIMA模型 | 第44-45页 |
| 4.2.4 BP神经网络 | 第45-46页 |
| 4.3 不同层次负荷预测结果的协调 | 第46-48页 |
| 4.4 算例与分析 | 第48-52页 |
| 4.4.1 利用组合预测模型进行负荷预测 | 第48-51页 |
| 4.4.2 负荷预测结果的分层协调 | 第51-52页 |
| 4.5 小结 | 第52-53页 |
| 第5章 结论与展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第61-62页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研工作 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |