基于负荷分类的短期负荷预测方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究的意义及背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 传统的负荷预测方法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 人工智能的负荷预测方法 | 第11页 |
| 1.2.3 频域分量预测方法 | 第11-12页 |
| 1.2.4 秦皇岛负荷预测系统中传统预测方法 | 第12页 |
| 1.3 目前电力系统短期负荷预测存在的问题 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第13-14页 |
| 第2章 适合地区特点的负荷分类 | 第14-30页 |
| 2.1 秦皇岛地理位置及地区产业结构特点 | 第15-16页 |
| 2.2 秦皇岛负荷特性 | 第16-18页 |
| 2.3 秦皇岛典型负荷分类 | 第18-26页 |
| 2.3.1 三班制连续生产负荷曲线特点及采集思路 | 第18-20页 |
| 2.3.2 日班制负荷曲线特点及采集思路 | 第20-21页 |
| 2.3.3 商业负荷曲线特点及采集思路 | 第21-22页 |
| 2.3.4 季节性农业负荷曲线特点及采集思路 | 第22-23页 |
| 2.3.5 电气化铁路负荷曲线特点及采集思路 | 第23-24页 |
| 2.3.6 居民用电负荷曲线特点及采集思路 | 第24-25页 |
| 2.3.7 随机波动负荷曲线特点及采集思路 | 第25-26页 |
| 2.4 典型分类负荷构成日负荷曲线的模型 | 第26-27页 |
| 2.5 典型分类负荷曲线的采集 | 第27-30页 |
| 第3章 典型分类负荷的短期负荷预测方法研究 | 第30-39页 |
| 3.1 三班制连续生产负荷预测方法研究 | 第30-31页 |
| 3.2 日班制负荷预测方法研究 | 第31页 |
| 3.3 商业负荷预测方法研究 | 第31-33页 |
| 3.4 季节性农业负荷预测方法研究 | 第33-34页 |
| 3.5 电气化铁路负荷预测方法研究 | 第34-35页 |
| 3.6 居民用电负荷预测方法研究 | 第35-37页 |
| 3.7 随机波动负荷预测方法研究 | 第37-39页 |
| 第4章 基于负荷分类的短期负荷预测实例验算 | 第39-44页 |
| 4.1 三班制连续生产负荷预测方法实例验算 | 第41页 |
| 4.2 日班制负荷预测方法实例验算 | 第41页 |
| 4.3 商业负荷预测方法实例验算 | 第41页 |
| 4.4 季节性农业负荷预测方法实例验算 | 第41-42页 |
| 4.5 电气化铁路负荷预测方法实例验算 | 第42页 |
| 4.6 居民用电负荷预测方法实例验算 | 第42页 |
| 4.7 随机波动负荷预测方法实例验算 | 第42页 |
| 4.8 典型分类负荷总加结果对比 | 第42-43页 |
| 4.9 误差分析 | 第43-44页 |
| 第5章 结论 | 第44-46页 |
| 5.1 结论 | 第44-45页 |
| 5.2 有待研究的问题 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 作者简介 | 第51页 |
