| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 1 绪论 | 第11-26页 |
| ·选题背景和研究意义 | 第11-12页 |
| ·短期电力负荷预测研究综述 | 第12-15页 |
| ·水火电系统短期发电调度研究综述 | 第15-23页 |
| ·水火电系统短期发电调度常规算法 | 第16-19页 |
| ·水火电系统短期发电调度智能算法 | 第19-23页 |
| ·水电站厂内经济运行研究综述 | 第23-24页 |
| ·本文主要研究内容 | 第24-26页 |
| 2 基于SCE-UA支持向量机的短期电力负荷预测 | 第26-53页 |
| ·引言 | 第26-28页 |
| ·统计学习理论概述 | 第28-30页 |
| ·支持向量机 | 第30-37页 |
| ·分类支持向量机(SVC) | 第30-33页 |
| ·回归支持向量机(SVR) | 第33-36页 |
| ·支持向量机训练算法 | 第36-37页 |
| ·SCE-UA算法 | 第37-44页 |
| ·参数辨识 | 第44-45页 |
| ·应用实例 | 第45-52页 |
| ·预测步骤 | 第45-48页 |
| ·算例分析 | 第48-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 3 短期节能发电调度负荷分配方法 | 第53-75页 |
| ·引言 | 第53-54页 |
| ·确定水电站群工作位置算法简介 | 第54-61页 |
| ·作图法 | 第55-56页 |
| ·最优排位法 | 第56页 |
| ·余荷逐次后移法 | 第56-58页 |
| ·逐次切负荷法 | 第58-59页 |
| ·改进的逐次切负荷法 | 第59-61页 |
| ·等微增率法 | 第61-65页 |
| ·等微增率法基本原理 | 第61-62页 |
| ·数学求解 | 第62-63页 |
| ·应注意的问题 | 第63-65页 |
| ·水火电力系统发电调度计划 | 第65-67页 |
| ·水电站群排序原则 | 第65页 |
| ·火电机组排序原则 | 第65-66页 |
| ·计算流程 | 第66-67页 |
| ·应用实例 | 第67-74页 |
| ·算例背景 | 第67-69页 |
| ·基础资料 | 第69页 |
| ·算例分析 | 第69-74页 |
| ·小结 | 第74-75页 |
| 4 水电站厂内经济运行的TS-PSO算法 | 第75-95页 |
| ·引言 | 第75-76页 |
| ·群体智能和粒子群优化算法 | 第76-82页 |
| ·群体智能简介 | 第76-78页 |
| ·粒子群优化算法简介 | 第78-82页 |
| ·基于禁忌搜索思想的改进粒子群算法(TS-PSO) | 第82-85页 |
| ·禁忌搜索算法(Tabu Search) | 第82-83页 |
| ·改进粒子群算法(TS-PSO) | 第83-84页 |
| ·算法性能测试 | 第84-85页 |
| ·水电站厂内经济运行的改进粒子群优化算法 | 第85-89页 |
| ·水电站厂内经济运行数学模型 | 第85-87页 |
| ·改进粒子群优化算法的求解过程 | 第87-89页 |
| ·应用实例 | 第89-94页 |
| ·基本资料 | 第89-90页 |
| ·计算结果 | 第90-93页 |
| ·TS-PSO算法与PSO算法比较 | 第93-94页 |
| ·小结 | 第94-95页 |
| 5 基于Web的省级电网短期发电优化调度系统设计与实现 | 第95-115页 |
| ·引言 | 第95-96页 |
| ·基于Web的省级电网短期发电调度系统实现 | 第96-108页 |
| ·系统开发原则 | 第96-97页 |
| ·系统总体结构设计 | 第97-98页 |
| ·数据层设计 | 第98-101页 |
| ·业务逻辑层设计 | 第101-102页 |
| ·表示层功能模块设计 | 第102-104页 |
| ·系统开发的关键技术 | 第104-105页 |
| ·发电调度计划编制流程设计 | 第105-106页 |
| ·电力电量平衡算法流程设计 | 第106-108页 |
| ·系统的主要功能页面设计 | 第108-114页 |
| ·小结 | 第114-115页 |
| 6 总结与展望 | 第115-117页 |
| ·全文总结 | 第115-116页 |
| ·展望 | 第116-117页 |
| 参考文献 | 第117-125页 |
| 创新点摘要 | 第125-126页 |
| 攻读博士学位期间参加课题和发表论文情况 | 第126-129页 |
| Ⅰ 参加课题 | 第126页 |
| Ⅱ 发表论文 | 第126-127页 |
| Ⅲ 获奖情况 | 第127-129页 |
| 致谢 | 第129-130页 |