| 摘要 | 第9-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 需求响应系统国内外发展及研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 国内外发展 | 第14-15页 |
| 1.2.2 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第18-20页 |
| 第2章 用电行为分析基本理论 | 第20-31页 |
| 2.1 负荷聚类 | 第20-25页 |
| 2.1.1 常用聚类算法 | 第20-22页 |
| 2.1.2 聚类相似性判据 | 第22-23页 |
| 2.1.3 聚类算法评价标准 | 第23-25页 |
| 2.2 数据降维 | 第25-27页 |
| 2.3 负荷预测 | 第27-30页 |
| 2.3.1 常用预测算法 | 第27-30页 |
| 2.3.2 预测算法评价标准 | 第30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 计及小波熵降维的双层聚类算法 | 第31-46页 |
| 3.1 小波熵降维 | 第31-34页 |
| 3.1.1 小波变换 | 第31-32页 |
| 3.1.2 信息熵 | 第32页 |
| 3.1.3 小波熵 | 第32-33页 |
| 3.1.4 小波熵降维 | 第33-34页 |
| 3.2 双层聚类算法 | 第34-38页 |
| 3.2.1 初始化聚类中心的确定 | 第35页 |
| 3.2.2 最佳聚类数目的确定 | 第35-36页 |
| 3.2.3 聚类相似度度量 | 第36-38页 |
| 3.3 计及小波熵降维的双层聚类算法 | 第38-45页 |
| 3.3.1 算法流程 | 第38-39页 |
| 3.3.2 仿真分析 | 第39-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于用电行为分析的需求响应 | 第46-64页 |
| 4.1 基于短期负荷预测的需求响应执行判别 | 第46-52页 |
| 4.1.1 基于LSTM网络的短期负荷预测模型 | 第46-49页 |
| 4.1.2 算例分析 | 第49-52页 |
| 4.2 双层聚类算法在需求响应中的应用 | 第52-63页 |
| 4.2.1 基于半梯形隶属度的模糊聚类算法 | 第52-54页 |
| 4.2.2 需求价格弹性理论 | 第54-56页 |
| 4.2.3 结合模糊聚类和需求价格弹性的需求响应资源库建立 | 第56-63页 |
| 4.3 本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 需求响应系统方案与实现 | 第64-81页 |
| 5.1 系统需求分析 | 第64-65页 |
| 5.2 系统体系结构 | 第65-66页 |
| 5.3 系统关键技术 | 第66-69页 |
| 5.3.1 数据采集技术 | 第66-67页 |
| 5.3.2 MySQL数据库 | 第67页 |
| 5.3.3 B/S模式 | 第67-68页 |
| 5.3.4 DLL动态链接库 | 第68-69页 |
| 5.3.5 SVG技术 | 第69页 |
| 5.4 需求响应系统实现 | 第69-80页 |
| 5.4.1 需求响应系统登录模块 | 第69-71页 |
| 5.4.2 用电监控模块 | 第71-73页 |
| 5.4.3 用电行为分析模块 | 第73-75页 |
| 5.4.4 需求响应模块 | 第75-80页 |
| 5.5 本章小结 | 第80-81页 |
| 第6章 总结与展望 | 第81-83页 |
| 6.1 总结 | 第81-82页 |
| 6.2 展望 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 攻读学位期间发表学术论文 | 第90-91页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第91页 |