| 第一章 绪论 | 第1-15页 |
| 1．1 引言 | 第5-6页 |
| 1．2 负荷预测的内容和分类 | 第6-7页 |
| 1．3 影响负荷预测的主要因素 | 第7-8页 |
| 1．4 负荷预测技术的发展 | 第8-12页 |
| 1．4．1 短期负荷预测的传统方法 | 第8-10页 |
| 1．4．2 现代负荷预测方法 | 第10-11页 |
| 1．4．3 国内外短期负荷预测现状 | 第11-12页 |
| 1．5 本文的主要工作 | 第12-15页 |
| 1．5．1 工作内容 | 第12-13页 |
| 1．5．2 工作步骤 | 第13-15页 |
| 第二章 模糊预测系统的基本理论 | 第15-26页 |
| 2．1 模糊基本理论概述 | 第15-19页 |
| 2．1．1 模糊命题的概念 | 第15页 |
| 2．1．2 隶属函数的确定 | 第15-19页 |
| 2．2 模糊预测的研究与发展 | 第19-20页 |
| 2．3 模糊预测的一些基本方法 | 第20-22页 |
| 2．4 负荷预测问题中的模糊性 | 第22-23页 |
| 2．5 模糊预测系统的建模 | 第23-25页 |
| 2．5．1 模糊逻辑系统的组成 | 第23-24页 |
| 2．5．2 模糊预测系统的模型 | 第24-25页 |
| 2．6 本章小节 | 第25-26页 |
| 第三章 基于因素影响的短期负荷预测建模 | 第26-32页 |
| 3．1 电力系统短期负荷预测的研究 | 第26页 |
| 3．2 影响短期负荷预测的主要因素 | 第26-27页 |
| 3．3 基于因素影响的短期负荷预测研究 | 第27-28页 |
| 3．4 短期负荷预测的分解建模方法 | 第28-31页 |
| 3．4．1 各点负荷变化系数lcoe（i）的预测建模 | 第28-30页 |
| 3．4．2 最大负荷load_（max）和最小负荷load_（min）的预测建模 | 第30-31页 |
| 3．5 本章小节 | 第31-32页 |
| 第四章 基于模糊集理论的三种短期负荷预测方法 | 第32-49页 |
| 4．1 利用表格法的模糊负荷预测 | 第32-37页 |
| 4．1．1 表格查寻法概述 | 第32页 |
| 4．1．2 表格法预测的工作步骤 | 第32-36页 |
| 4．1．3 程序实现 | 第36-37页 |
| 4．2 基于神经网络的高木-关野模糊负荷预测方法 | 第37-41页 |
| 4．2．1 预备知识 | 第37页 |
| 4．2．2 高木-关野模糊预测方法 | 第37-38页 |
| 4．2．3 预测原理及步骤 | 第38-41页 |
| 4．3 改进的模糊神经网络建模在负荷预测中的应用 | 第41-43页 |
| 4．3．1 改进的网络模型 | 第41-43页 |
| 4．3．2 程序实现 | 第43页 |
| 4．4 算例 | 第43-47页 |
| 4．4．1 表格查寻法 | 第43-46页 |
| 4．4．2 基于神经网络的高木-关野模糊负荷预测方法 | 第46-47页 |
| 4．4．3 改进模型法 | 第47页 |
| 4．5 总结 | 第47-48页 |
| 4．6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 结束语 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 附录1 前馈型神经网络误差反向传播算法（BP）推导 | 第53-56页 |
| 附录2 表格查寻法短期负荷预测算例1 | 第56-57页 |
| 附录3 表格查寻法短期负荷预测算例2 | 第57-58页 |
| 附录4 高木—关野法短期负荷预测算例1 | 第58-59页 |
| 附录5 高木—关野法短期负荷预测算例2 | 第59-60页 |
| 附录6 改进模型法短期负荷预测算例1 | 第60-61页 |
| 附录7 改进模型法短期负荷预测算例2 | 第61页 |
