| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| ·研究目的和意义 | 第12-13页 |
| ·电力负荷预测的研究综述 | 第13-19页 |
| ·电力负荷预测的特点和影响因素 | 第13-14页 |
| ·电力负荷预测的研究历史与现状 | 第14-19页 |
| ·短期负荷预测存在的问题 | 第19页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第19-21页 |
| 第2章 混沌理论基础及负荷时间序列混沌特性分析 | 第21-31页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·混沌的理论基础 | 第21-23页 |
| ·相空间重构理论及方法 | 第23-25页 |
| ·相空间重构概述 | 第23-24页 |
| ·相空间重构参数的选择及求取 | 第24-25页 |
| ·混沌时间序列的确定性检验 | 第25-28页 |
| ·功率谱方法 | 第25-26页 |
| ·Poincare 映射法 | 第26页 |
| ·Lyapunov 指数法 | 第26-28页 |
| ·电力短期负荷时间序列混沌特性的实例分析 | 第28-30页 |
| ·负荷时间序列的预处理 | 第28-29页 |
| ·电力短期负荷序列的确定性检验 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 单变量时间序列短期负荷预测研究 | 第31-50页 |
| ·基于自适应神经模糊系统的混沌负荷序列全局预测法 | 第31-37页 |
| ·混沌时间序列的全局预测方法 | 第31-32页 |
| ·神经模糊系统的基本原理 | 第32-33页 |
| ·基于自适应神经网络模糊系统的混沌负荷时间序列预测 | 第33-37页 |
| ·电力短期负荷的改进混沌局域预测法 | 第37-44页 |
| ·混沌局域预测的基本方法 | 第37-40页 |
| ·改进的局域预测法 | 第40-44页 |
| ·基于最大 Lyapunov 指数的短期负荷预测法 | 第44-48页 |
| ·Lyapunov指数的定义 | 第44-45页 |
| ·最大 Lyapunov 指数的预报模式 | 第45-47页 |
| ·基于最大Lyapunov指数的短期负荷预测 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第4章 多变量时间序列短期负荷预测研究 | 第50-68页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·多变量时间序列的相空间重构 | 第50-55页 |
| ·重构参数的选择 | 第51-54页 |
| ·最大Lyapunov指数计算 | 第54-55页 |
| ·多变量混沌时间序列的全局预测法 | 第55-61页 |
| ·径向基神经网络 | 第56-57页 |
| ·基于径向基神经网络的电力短期负荷预测 | 第57-61页 |
| ·多变量混沌时间序列的局域预测法的研究 | 第61-67页 |
| ·多变量混沌序列的局域预测模型 | 第61-63页 |
| ·短期电力负荷的多变量混沌局域预测法 | 第63-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第5章 组合预测方法对系统的预测 | 第68-74页 |
| ·引言 | 第68页 |
| ·组合预测理论研究 | 第68-71页 |
| ·组合预测基本原理及定义 | 第68-69页 |
| ·组合预测方法的分类 | 第69-71页 |
| ·组合预测模型研究 | 第71-73页 |
| ·基于预测误差指标的组合预测模型 | 第71-72页 |
| ·基于相关性指标的组合预测模型 | 第72-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第6章 结论与展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |