| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 引言 | 第12-22页 |
| 1.1 课题研究背景与研究意义 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 需求响应 | 第13-14页 |
| 1.2.2 电价调度 | 第14-15页 |
| 1.2.3 模型参数辨识 | 第15-16页 |
| 1.2.4 用电行为分析 | 第16-17页 |
| 1.3 目前研究存在的问题 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第18-22页 |
| 第二章 单个用户用电情况监测与分解 | 第22-42页 |
| 2.1 用电负荷监测分解与改进 | 第22-24页 |
| 2.2 多维度负荷分类体系 | 第24-26页 |
| 2.3 基于模糊隶属度函数的用户负荷分解模型 | 第26-31页 |
| 2.3.1 隶属距离 | 第26-27页 |
| 2.3.2 模糊隶属度函数 | 第27-28页 |
| 2.3.3 用户负荷分解模型 | 第28-31页 |
| 2.4 算法特点分析 | 第31-32页 |
| 2.5 算例分析 | 第32-39页 |
| 2.5.1 负荷曲线整体分析 | 第32-33页 |
| 2.5.2 设备维度特征量求解 | 第33-34页 |
| 2.5.3 设备模糊隶属度求解 | 第34-36页 |
| 2.5.4 设备判定 | 第36-38页 |
| 2.5.5 应用场景和局限性分析 | 第38-39页 |
| 2.6 小结 | 第39-42页 |
| 第三章 基于改进K-Means聚类算法的用户用电行为分析 | 第42-58页 |
| 3.1 K-Means聚类算法 | 第42-45页 |
| 3.1.1 传统K-Means聚类算法 | 第42-43页 |
| 3.1.2 优缺点分析 | 第43-44页 |
| 3.1.3 改进K-Means聚类算法 | 第44-45页 |
| 3.2 用户用电行为聚类模型 | 第45-47页 |
| 3.2.1 用户用电特征量 | 第45-46页 |
| 3.2.2 改进K-Means聚类算法下的用户用电行为聚类 | 第46-47页 |
| 3.3 需求响应项目用户筛选模型 | 第47-50页 |
| 3.3.1 基于价格的需求响应项目 | 第47页 |
| 3.3.2 用户筛选模型 | 第47-50页 |
| 3.4 算法特点分析 | 第50-51页 |
| 3.5 算例分析 | 第51-56页 |
| 3.5.1 用户用电行为聚类 | 第51-53页 |
| 3.5.2 用户用电行为分析 | 第53-55页 |
| 3.5.3 需求响应项目用户筛选 | 第55页 |
| 3.5.4 应用场景及局限性分析 | 第55-56页 |
| 3.6 小结 | 第56-58页 |
| 第四章 实时市场环境下聚合用户的电价调度 | 第58-72页 |
| 4.1 实时市场环境 | 第58-60页 |
| 4.1.1 电价对负荷的影响 | 第58-59页 |
| 4.1.2 实时市场环境的构建及负荷基线确定 | 第59-60页 |
| 4.2 需求响应电价计算模型 | 第60-64页 |
| 4.2.1 模型辨识方法 | 第60-61页 |
| 4.2.2 支持向量机下电价计算模型辨识 | 第61-62页 |
| 4.2.3 电价调度误差及应用场景分析 | 第62-64页 |
| 4.3 综合调度模型 | 第64-65页 |
| 4.4 算法特点分析 | 第65-66页 |
| 4.5 算例分析 | 第66-70页 |
| 4.5.1 市场环境构建 | 第66页 |
| 4.5.2 负荷调度下电价设定计算及误差分析 | 第66-68页 |
| 4.5.3 综合调度模型 | 第68-70页 |
| 4.6 小结 | 第70-72页 |
| 第五章 总结和展望 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 攻读硕士期间参与的课题 | 第82页 |