基于数据挖掘的中长期电力市场需求分析及预测
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-15页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 我国电力市场概况 | 第13-14页 |
| 1.1.3 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 研究挑战 | 第15-16页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第16-19页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第19-20页 |
| 1.5 本章小结 | 第20-22页 |
| 第二章 电力需求影响因素的量化筛选 | 第22-40页 |
| 2.1 中长期电力市场需求特性分析 | 第22-24页 |
| 2.1.1 省市级月度电力市场需求波动特性 | 第22-23页 |
| 2.1.2 省市级季度电力市场需求波动特性 | 第23-24页 |
| 2.2 电力市场需求相关指标库建立 | 第24-29页 |
| 2.2.1 电力市场需求影响因素分析 | 第24页 |
| 2.2.2 电力市场需求相关指标库建立 | 第24-26页 |
| 2.2.3 指标库数据清理 | 第26-29页 |
| 2.3 电力市场需求关键指标筛选 | 第29-35页 |
| 2.3.1 平稳性检验 | 第30-32页 |
| 2.3.2 协整检验 | 第32-34页 |
| 2.3.3 格兰杰因果关系检验 | 第34-35页 |
| 2.4 关键指标筛选实例分析 | 第35-38页 |
| 2.5 本章小结 | 第38-40页 |
| 第三章 行业电力市场聚类研究 | 第40-62页 |
| 3.1 应用背景介绍 | 第40-43页 |
| 3.1.1 行业电力市场概况 | 第40-42页 |
| 3.1.2 聚类算法的应用分析 | 第42-43页 |
| 3.2 聚类算法研究 | 第43-57页 |
| 3.2.1 问题抽象 | 第43-44页 |
| 3.2.2 聚类算法介绍 | 第44-49页 |
| 3.2.3 聚类算法的评价指标 | 第49-54页 |
| 3.2.4 改进聚类算法 | 第54-57页 |
| 3.3 聚类算法应用实例分析 | 第57-61页 |
| 3.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第四章 电力市场需求预测模型研究 | 第62-78页 |
| 4.1 电力需求预测模型 | 第62-64页 |
| 4.1.1 预测模型发展概述 | 第62-63页 |
| 4.1.2 预测模型的评价 | 第63-64页 |
| 4.2 省市级电力需求预测模型研究 | 第64-71页 |
| 4.2.1 常用预测模型 | 第64-67页 |
| 4.2.2 模型应用实例 | 第67-71页 |
| 4.3 行业电力需求预测模型研究 | 第71-77页 |
| 4.3.1 常用预测模型 | 第71-74页 |
| 4.3.2 模型应用实例 | 第74-77页 |
| 4.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 第五章 总结与展望 | 第78-80页 |
| 5.1 本文的研究问题及创新点 | 第78-79页 |
| 5.2 研究展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文与取得的其它研究成果 | 第84页 |
