| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景与课题意义 | 第10页 |
| ·智能电网负荷预测概述及其研究现状 | 第10-14页 |
| ·电力系统负荷预测的概述 | 第10-11页 |
| ·电力负荷现有的预测技术及研究现状 | 第11-14页 |
| ·本论文研究的主要内容及结构 | 第14-16页 |
| 第二章 组态软件的概述及设计分析 | 第16-30页 |
| ·组态软件概述 | 第16-17页 |
| ·电力组态软件设计分析 | 第17-23页 |
| ·电力组态软件层状结构及各层之间关系 | 第18-19页 |
| ·数据库设计与系统建模 | 第19-20页 |
| ·数据采集与通讯模块 | 第20-22页 |
| ·开发工具的选择 | 第22-23页 |
| ·人机界面层绘制系统的实现 | 第23-26页 |
| ·绘制图形模块 | 第23页 |
| ·人机交互模块 | 第23-24页 |
| ·图形系统的实现 | 第24-26页 |
| ·绘制系统界面的实现 | 第26页 |
| ·组态软件的发展趋势 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 灰色系统理论和改进灰色预测模型 | 第30-42页 |
| ·灰色系统理论概述 | 第30-31页 |
| ·灰色 GM(1,1)预测模型建模过程 | 第31-35页 |
| ·灰色 GM 用电量预测模型对用电量数据的预测和仿真图 | 第35-38页 |
| ·灰色用电量预测模型的改进与仿真 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 BP 神经网络和灰色 BP 神经网络预测模型 | 第42-56页 |
| ·BP 神经网络概述 | 第42-47页 |
| ·人工神经网络 | 第42-43页 |
| ·BP 神经网络的产生与定义 | 第43-45页 |
| ·灰色 BP 神经网络用电量预测模型与参数变量的确定 | 第45-47页 |
| ·自然特征对智能电网负荷影响因素的量化处理 | 第47-48页 |
| ·灰色 BP 神经网络负荷预测模型学习算法过程 | 第48-50页 |
| ·灰色 BP 神经网络负荷预测模型对电力负荷预测与仿真 | 第50-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 遗传算法优化灰色 BP 神经网络预测模型 | 第56-64页 |
| ·遗传算法的概述 | 第56-57页 |
| ·遗传算法的特性 | 第56页 |
| ·遗传算法的基本操作 | 第56-57页 |
| ·遗传算法的核心技术 | 第57-59页 |
| ·遗传算法优化灰色 BP 神经网络的实现可能及方法步骤 | 第59-60页 |
| ·HGMHBP 负荷预测模型对电力负荷预测与仿真 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 第六章 结论与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 附录 A 硕士期间发表的论文及参与的科研项目 | 第72页 |
