| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-22页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第11-15页 |
| ·混沌理论在电力负荷中的应用研究现状 | 第15-19页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第19-22页 |
| 第2章 混沌时间序列预测理论基础 | 第22-33页 |
| ·混沌时间序列的相空间重构 | 第22-26页 |
| ·延时嵌入的相空间重构法 | 第22-24页 |
| ·相空间重构参数的选择方法 | 第24-26页 |
| ·关联维数 | 第26-28页 |
| ·Lyapunov 指数 | 第28-29页 |
| ·Kolmogorov 熵 | 第29-30页 |
| ·混沌时间序列预测算法 | 第30-31页 |
| ·局域预测法 | 第30-31页 |
| ·神经网络预测法 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 短期负荷的相空间重构参数的选取与定性分析 | 第33-53页 |
| ·相空间重构参数的选择 | 第34-41页 |
| ·互信息法 | 第34-36页 |
| ·Cao 方法 | 第36-37页 |
| ·C-C 方法 | 第37-39页 |
| ·改进的C-C 方法 | 第39-41页 |
| ·算例分析 | 第41-48页 |
| ·经典混沌系统的重构参数 | 第42-45页 |
| ·短期负荷序列的重构参数 | 第45-48页 |
| ·基于Cao 方法定性分析短期负荷性质 | 第48-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 短期负荷混沌特性的定量分析 | 第53-65页 |
| ·短期负荷的G-P 关联维数 | 第53-58页 |
| ·短期负荷的非主观关联维数 | 第58-60页 |
| ·短期负荷的最大Lyapunov 指数 | 第60-63页 |
| ·小数据量法 | 第60-62页 |
| ·短期负荷的小数据量法最大Lyapunov 指数 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第5章 基于相空间重构的短期负荷预测 | 第65-78页 |
| ·混沌系统的可预测尺度 | 第66-68页 |
| ·加权一阶局域法多步预测模型（AOLMM） | 第68-69页 |
| ·基于最大Lyapunov 指数的预测模型 | 第69-70页 |
| ·基于相空间重构的短期负荷预测 | 第70-77页 |
| ·基于AOLMM 的短期负荷预测 | 第70-74页 |
| ·基于最大Lyapunov 指数法的短期负荷预测 | 第74-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 第6章 相空间重构与径向基函数神经网络结合的短期负荷预测 | 第78-86页 |
| ·RBF 神经网络混沌预测法 | 第79-82页 |
| ·相空间重构与RBF 神经网络结合的短期负荷预测 | 第82-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 结论 | 第86-90页 |
| 参考文献 | 第90-105页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第105-106页 |
| 致谢 | 第106页 |