| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-22页 |
| ·项目研究意义 | 第11-14页 |
| ·负荷预测的特点及其主要影响因素 | 第14-16页 |
| ·分布式发电的优点 | 第14-15页 |
| ·影响负荷预测的主要因素 | 第15-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-21页 |
| ·负荷预测的经典方法 | 第16-17页 |
| ·传统的预测方法 | 第17页 |
| ·新兴预测方法 | 第17-21页 |
| ·本文的主要工作 | 第21-22页 |
| 第二章 电力系统荷预测概论 | 第22-31页 |
| ·负荷预测概念及作用 | 第22-23页 |
| ·电力负荷预测的分类 | 第23-24页 |
| ·按时间分类 | 第23页 |
| ·按行业分类 | 第23-24页 |
| ·按特性分类 | 第24页 |
| ·负荷预测的步骤 | 第24-26页 |
| ·负荷预测的基本原理 | 第26-28页 |
| ·负荷预测算法模型概述 | 第28页 |
| ·负荷预测误差分析 | 第28-31页 |
| ·误差产生的原因 | 第28-29页 |
| ·误差分析及模型校验 | 第29-31页 |
| 第三章 月负荷预测组合时序模型 | 第31-47页 |
| ·负荷预测经验技术与经典技术 | 第31-35页 |
| ·专家预测法 | 第31-32页 |
| ·单耗法 | 第32-33页 |
| ·负荷密度法 | 第33页 |
| ·比例系数增长法 | 第33-34页 |
| ·弹性系数法 | 第34-35页 |
| ·电力负荷趋势外推预测技术 | 第35-39页 |
| ·水平趋势预测技术 | 第35-36页 |
| ·线性趋势预测技术 | 第36-39页 |
| ·线性回归模型 | 第39-41页 |
| ·方法概述 | 第39-40页 |
| ·线性一元回归法 | 第40-41页 |
| ·灰色系统模型 | 第41-44页 |
| ·灰色理论基本概念 | 第41-42页 |
| ·灰色系统理论的基本概念灰色GM(1,1)模型的基本理论 | 第42-44页 |
| ·月季节指数 | 第44-45页 |
| ·另一种季节指数 | 第45-46页 |
| ·月电量负荷预测模型的建立 | 第46-47页 |
| 第四章 基于免疫算法的组合预测 | 第47-53页 |
| ·电力负荷组合预测的理论模型 | 第47-49页 |
| ·基本概念及意义 | 第47页 |
| ·组合预测原理 | 第47-49页 |
| ·基于免疫算法的电力负荷预测综合模型 | 第49-53页 |
| ·算法基本原理 | 第49页 |
| ·算法的主要步骤 | 第49-53页 |
| 第五章 月负荷预测软件 | 第53-58页 |
| 1 程序运行 | 第53页 |
| 2 输入/查看历史数据 | 第53-54页 |
| 3 算法运行 | 第54-55页 |
| 4 预测结果/曲线 | 第55-56页 |
| 5 上半月负荷比率预测 | 第56-57页 |
| 6 线损管理计算 | 第57-58页 |
| 第六章 软件应用和算例分析 | 第58-63页 |
| 第七章 结论和展望 | 第63-65页 |
| ·结论 | 第63-64页 |
| ·展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读硕士学位期间已发表和录用论文与参与项目情况 | 第68页 |