电力系统负荷特性分析与负荷预测研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·论文研究的背景和意义 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-15页 |
| ·负荷特性研究综述 | 第11-14页 |
| ·负荷预测研究综述 | 第14-15页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第15-17页 |
| 第二章 电力负荷特性研究 | 第17-35页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·负荷特性指标分析 | 第17-20页 |
| ·日负荷特性指标 | 第18-19页 |
| ·月负荷特性指标 | 第19页 |
| ·年（季）负荷特性指标 | 第19-20页 |
| ·实例分析 | 第20-30页 |
| ·日负荷特性分析 | 第20-23页 |
| ·月负荷特性分析 | 第23-24页 |
| ·年负荷特性分析 | 第24-26页 |
| ·周末负荷特性分析 | 第26-27页 |
| ·节假日负荷特性分析 | 第27-30页 |
| ·典型行业负荷特性分析 | 第30-31页 |
| ·影响负荷及负荷特性的主要因素 | 第31-33页 |
| ·经济发展水平及经济结构调整的影响 | 第31-32页 |
| ·收入水平、生活水平的提高和消费观念变化的影响 | 第32页 |
| ·电价（分时电价等）的影响 | 第32页 |
| ·重大节假日的影响 | 第32-33页 |
| ·电力供应侧的影响 | 第33页 |
| ·需求侧管理措施的影响 | 第33页 |
| ·气象条件的影响 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 基于聚类和最小二乘法的负荷构成分析 | 第35-47页 |
| ·负荷构成分析的意义 | 第35-36页 |
| ·聚类分析 | 第36-43页 |
| ·聚类分析中的距离 | 第36-37页 |
| ·几种常用聚类分析方法 | 第37-43页 |
| ·负荷构成分析研究思路 | 第43-46页 |
| ·原始负荷数据的处理 | 第44-45页 |
| ·基于聚类分析的行业典型日负荷曲线精选 | 第45-46页 |
| ·利用最小二乘法原理求负荷构成比例 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 气象条件与负荷关联性分析 | 第47-61页 |
| ·引言 | 第47-48页 |
| ·气象条件与负荷关联性分析思路 | 第48-49页 |
| ·气象数据获得与处理 | 第48页 |
| ·关联性分析步骤 | 第48-49页 |
| ·气象条件与负荷关系 | 第49-57页 |
| ·温度与负荷的关系 | 第49-52页 |
| ·考虑气温累积效应的负荷与温度关联性分析 | 第52-57页 |
| ·降温负荷测算与分析 | 第57-61页 |
| ·降温负荷测算方法 | 第57-59页 |
| ·实例分析 | 第59-61页 |
| 第五章 电力负荷预测研究 | 第61-70页 |
| ·引言 | 第61页 |
| ·时间序列理论 | 第61-66页 |
| ·时间序列线性模型 | 第61-62页 |
| ·时间序列模型参数估计 | 第62-64页 |
| ·数据预处理 | 第64-66页 |
| ·实例分析 | 第66-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
