电力需求侧管理数据采集与处理的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题背景及意义 | 第9-11页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·课题的研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 电力需求侧管理概述 | 第15-22页 |
| ·电力需求侧管理 | 第15-18页 |
| ·电力需求侧管理内容 | 第15-16页 |
| ·电力需求侧管理特点 | 第16-17页 |
| ·电力需求侧管理目的 | 第17-18页 |
| ·电力需求侧管理的手段和技术 | 第18-20页 |
| ·电力需求侧管理效益评估 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 需求侧管理数据采集与处理 | 第22-33页 |
| ·需求侧管理数据采集 | 第22-25页 |
| ·数据采集 | 第22-23页 |
| ·数据采集技术 | 第23-25页 |
| ·需求侧管理数据处理 | 第25-32页 |
| ·数据分类 | 第25-27页 |
| ·数据分类编码及数据库的建立 | 第27-29页 |
| ·分时电价 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 负荷数据的预处理与预测 | 第33-49页 |
| ·灰色系统理论 | 第33-37页 |
| ·灰色系统理论简介 | 第33-34页 |
| ·灰色关联分析 | 第34-36页 |
| ·灰色预测理论 | 第36-37页 |
| ·灰色预测技术的改进 | 第37页 |
| ·基于灰色理论的数据预处理 | 第37-40页 |
| ·负荷数据预处理 | 第37-39页 |
| ·影响因素分析 | 第39-40页 |
| ·神经网络 | 第40-43页 |
| ·神经网络简介 | 第40-41页 |
| ·Elman 神经网络 | 第41-43页 |
| ·基于 Elman 神经网络的负荷预测模型 | 第43-45页 |
| ·网络输入、输出及隐含层节点的选取 | 第43-44页 |
| ·输入样本的归一化处理及网络参数的选择 | 第44-45页 |
| ·仿真研究 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第5章 需求侧管理数据采集与处理系统设计 | 第49-64页 |
| ·数据采集与处理软件设计流程及相关理论介绍 | 第49-51页 |
| ·数据库开发技术 | 第50-51页 |
| ·Visual C++网络编程 | 第51页 |
| ·需求侧管理数据采集与处理主功能界面 | 第51-53页 |
| ·链接 FTP | 第53-55页 |
| ·电力需求侧管理分时电价 | 第55-58页 |
| ·上网电价 | 第56-57页 |
| ·销售电价 | 第57-58页 |
| ·电力需求侧管理网络信息的获取 | 第58-60页 |
| ·电力需求侧管理网络信息 | 第58-59页 |
| ·电力需求侧管理网络信息采集 | 第59-60页 |
| ·电力需求侧管理查询功能 | 第60-62页 |
| ·用户查询功能 | 第61页 |
| ·管理查询功能 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 作者简介 | 第72-73页 |
| 附录 | 第73-79页 |
