基于数据挖掘的电力负荷特性与用户分类研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.3 研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 论文的主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.5 论文的章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 研究综述 | 第15-23页 |
| 2.1 电力负荷特性指标体系 | 第15-18页 |
| 2.1.1 日负荷特性 | 第15-17页 |
| 2.1.2 月负荷特性 | 第17页 |
| 2.1.3 年负荷特性 | 第17-18页 |
| 2.2 电力用户分类方法 | 第18-21页 |
| 2.2.1 聚类方法概述 | 第19-20页 |
| 2.2.2 常见聚类方法 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 深圳市电力负荷特性分析 | 第23-31页 |
| 3.1 电能量数据基础 | 第23-25页 |
| 3.1.1 数据规模 | 第23-24页 |
| 3.1.2 数据组成 | 第24-25页 |
| 3.2 年用电量分析 | 第25-27页 |
| 3.3 日负荷特性分析 | 第27-30页 |
| 3.3.1 工作日电力负荷特性 | 第27-28页 |
| 3.3.2 周末电力负荷特性 | 第28-29页 |
| 3.3.3 节假日电力负荷特性 | 第29-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 典型行业电力负荷分类 | 第31-47页 |
| 4.1 电能量数据描述 | 第31-32页 |
| 4.2 典型行业选择 | 第32-34页 |
| 4.2.1 深圳市行业分析 | 第32-33页 |
| 4.2.2 行业选择 | 第33-34页 |
| 4.3 典型行业电力用户分类方法 | 第34-45页 |
| 4.3.1 按照负荷波动指标 | 第35-39页 |
| 4.3.2 按照实时负荷曲线特征 | 第39-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 第五章 典型行业电力用户分类模型校验 | 第47-57页 |
| 5.1 典型行业电力负荷曲线特征模型校验 | 第47-52页 |
| 5.2 案例分析 | 第52-55页 |
| 5.3 本章小结 | 第55-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 工作总结 | 第57页 |
| 6.2 未来展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第63页 |
