| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-18页 |
| 1.2.1 电量预测 | 第10-12页 |
| 1.2.2 线损综合管理及预测 | 第12-16页 |
| 1.2.3 电价对电网经营效益影响 | 第16-17页 |
| 1.2.4 电网经营效益管理现状 | 第17-18页 |
| 1.3 本文的研究思路及研究内容 | 第18-20页 |
| 第2章 基本理论方法概述 | 第20-33页 |
| 2.1 因素提取方法概述 | 第20-23页 |
| 2.1.1 主成分分析 | 第20-22页 |
| 2.1.2 核主成分分析 | 第22-23页 |
| 2.2 预测理论方法概述 | 第23-32页 |
| 2.2.1 灰色预测模型 | 第24-25页 |
| 2.2.2 支持向量机模型 | 第25-26页 |
| 2.2.3 人工神经网络预测模型 | 第26-29页 |
| 2.2.4 量子烟花算法优化支持向量机预测模型 | 第29-32页 |
| 2.2.5 熵权组合预测 | 第32页 |
| 2.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 售电量分析及预测研究 | 第33-44页 |
| 3.1 售电量预测相关因素分析 | 第33-34页 |
| 3.2 售电量预测 | 第34-41页 |
| 3.2.1 灰色预测 | 第34-36页 |
| 3.2.2 支持向量机预测 | 第36-37页 |
| 3.2.3 人工神经网络预测 | 第37-39页 |
| 3.2.4 量子烟花算法优化支持向量机预测 | 第39-41页 |
| 3.3 熵权组合预测结果 | 第41-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 线损分析及预测研究 | 第44-54页 |
| 4.1 线路损耗相关因素分析 | 第44-48页 |
| 4.1.1 线路损耗分类 | 第44-45页 |
| 4.1.2 电网线路损耗影响因素 | 第45-48页 |
| 4.2 基于核主成分法特征因素提取的SVM预测 | 第48-51页 |
| 4.2.1 核主成分法提取线损预测影响因素 | 第48-49页 |
| 4.2.2 线路损耗SVM预测 | 第49-51页 |
| 4.3 综合线损预测结果 | 第51-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 基于电量与电价及线损预测的电网经营效益预测分析模型 | 第54-64页 |
| 5.1 总收入预测 | 第55-56页 |
| 5.1.1 售电收入分析预测 | 第55页 |
| 5.1.2 其他收入分析预测 | 第55-56页 |
| 5.2 总成本费用预测 | 第56-57页 |
| 5.2.1 购电成本分析预测 | 第56页 |
| 5.2.2 其他成本分析预测 | 第56-57页 |
| 5.3 公司经营效益指标预测 | 第57-58页 |
| 5.4 不同电价情景下电网公司经营效益实证分析 | 第58-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 电网经营效益预测分析系统 | 第64-71页 |
| 6.1 系统构建思路 | 第64页 |
| 6.2 业务需求综述 | 第64-65页 |
| 6.3 业务点功能实现 | 第65-69页 |
| 6.3.1 宏观经济指数预测模块 | 第65-67页 |
| 6.3.2 相关因素指标数据管理模块 | 第67页 |
| 6.3.3 相关性分析模块 | 第67-68页 |
| 6.3.4 区域行业售电量预测模块 | 第68-69页 |
| 6.3.5 经营效益预测分析模块 | 第69页 |
| 6.4 本章小结 | 第69-71页 |
| 第7章 研究成果和结论 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |