| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·电力系统负荷预测的意义 | 第11-12页 |
| ·电力系统负荷预测的发展现状 | 第12-15页 |
| ·负荷预测技术的国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·国内负荷预测软件的开发与应用 | 第14-15页 |
| ·电力系统负荷预测的分类、特点和步骤 | 第15-18页 |
| ·负荷预测的分类 | 第15-16页 |
| ·负荷预测的特点 | 第16-17页 |
| ·负荷预测的步骤 | 第17-18页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第18-19页 |
| 第二章 短期负荷预测模型 | 第19-29页 |
| ·各种预测模型机理分析 | 第19-22页 |
| ·指数平滑预测法 | 第19-20页 |
| ·多元线性回归法 | 第20页 |
| ·时间序列法 | 第20-22页 |
| ·人工神经网络预测技术 | 第22-28页 |
| ·神经网络概述 | 第22-24页 |
| ·影响短期负荷特性的因素分析 | 第24-25页 |
| ·RBF 神经网络数学模型实现 | 第25-26页 |
| ·RBF 的学习过程 | 第26-27页 |
| ·BP 神经网络与RBF 神经网络之间的区别 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 中长期负荷预测模型 | 第29-48页 |
| ·各种预测模型机理分析 | 第29-36页 |
| ·比例系数增长法 | 第29-30页 |
| ·弹性系数法 | 第30-31页 |
| ·回归分析法 | 第31-33页 |
| ·灰色理论预测技术 | 第33-36页 |
| ·综合预测技术 | 第36-41页 |
| ·综合预测概述 | 第36-37页 |
| ·综合预测的实现方法 | 第37-38页 |
| ·综合最优拟合模型 | 第38-41页 |
| ·综合最优预测模型 | 第41页 |
| ·月度预测理论与方法 | 第41-47页 |
| ·月度预测概述 | 第41-42页 |
| ·按照年度发展序列构成的月度预测方法 | 第42-43页 |
| ·按照月度发展序列构成的月度预测方法 | 第43-45页 |
| ·1 月、2 月和12 月负荷预测的特殊问题 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 负荷预测软件开发 | 第48-60页 |
| ·软件开发环境与工具 | 第48-50页 |
| ·开发环境 | 第48页 |
| ·开发工具 | 第48-50页 |
| ·数据库的设计 | 第50-51页 |
| ·数据库的设计原则 | 第50页 |
| ·Visual Basic 在数据库访问中的新功能 | 第50-51页 |
| ·Excel 表格与Access 数据库的导入导出 | 第51页 |
| ·软件的总体框架 | 第51-55页 |
| ·软件总体结构 | 第51-54页 |
| ·系统功能介绍 | 第54-55页 |
| ·软件设计中的关键接口技术 | 第55-59页 |
| ·Visual Basic 与Matlab 的接口技术研究 | 第55-58页 |
| ·Visual Basic 与Access 数据库的接口技术 | 第58-59页 |
| ·软件的特点 | 第59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 软件的实际应用 | 第60-73页 |
| ·负荷预测软件中的模型 | 第60-63页 |
| ·短期负荷预测模型及特点 | 第60-61页 |
| ·中长期负荷预测模型及特点 | 第61-63页 |
| ·负荷预测软件预测实例应用 | 第63-72页 |
| ·软件应用 | 第63-68页 |
| ·实例分析 | 第68-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 结论与展望 | 第73-75页 |
| ·结论 | 第73-74页 |
| ·展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第80页 |
