数据挖掘技术在负荷特性分析中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·问题的提出 | 第8页 |
| ·电力系统负荷的特点 | 第8-11页 |
| ·负荷特性分析的意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第13-15页 |
| 第二章 负荷特性及其分析基础 | 第15-34页 |
| ·负荷的组成 | 第15-17页 |
| ·电力负荷的分类 | 第17-18页 |
| ·主要的负荷特性指标 | 第18-20页 |
| ·负荷特性分析 | 第20-28页 |
| ·最大（小）负荷分析 | 第20-21页 |
| ·平均负荷分析 | 第21-22页 |
| ·峰谷差分析 | 第22-26页 |
| ·负荷率分析 | 第26-28页 |
| ·负荷特性指标的选取 | 第28-33页 |
| ·判定树生成 | 第28页 |
| ·判定树归纳 | 第28-31页 |
| ·提取分类规则 | 第31页 |
| ·负荷特性指标分类 | 第31-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 第三章 数据挖掘技术概述 | 第34-38页 |
| ·数据挖掘的现状和发展 | 第34-35页 |
| ·数据仓库和数据挖掘的OLAP技术 | 第35-36页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第36页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第36页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第36-37页 |
| ·电力负荷特性分析中运用数据挖掘的可能性 | 第37-38页 |
| 第四章 关联规则算法在相关性分析中的应用 | 第38-50页 |
| ·相关因素分析 | 第38-44页 |
| ·经济发展水平对负荷特性的影响 | 第39-40页 |
| ·经济结构变化对负荷特性的影响 | 第40-41页 |
| ·收入水平对负荷特性的影响 | 第41-42页 |
| ·温度因素对负荷特性的影响 | 第42-44页 |
| ·关联规则挖掘算法简介 | 第44-45页 |
| ·Apriori算法 | 第45页 |
| ·运用APRIORI 算法进行关联度分析 | 第45-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 第五章 模糊聚类方法在负荷曲线分析中的应用 | 第50-58页 |
| ·基于负荷曲线进行用户分类的意义 | 第50页 |
| ·基于负荷曲线特征的用户分类方法 | 第50-52页 |
| ·对代表性负荷曲线进行正规化处理 | 第50-51页 |
| ·模糊C均值聚类法 | 第51-52页 |
| ·聚类有效性检验 | 第52页 |
| ·模糊聚类在大用户负荷特性分类中的应用 | 第52-53页 |
| ·模糊聚类在典型用户负荷特性分析中的应用 | 第53-55页 |
| ·模糊聚类在典型工业用户负荷特性分析中的应用 | 第53-54页 |
| ·模糊聚类在典型三产用户负荷特性分析中的应用 | 第54-55页 |
| ·构筑负荷曲线的意义 | 第55-57页 |
| ·全社会负荷曲线的构筑 | 第55-56页 |
| ·负荷曲线的拟合结果分析 | 第56-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 第六章 结论与展望 | 第58-60页 |
| ·总结 | 第58页 |
| ·进一步工作 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-62页 |
