| <中文摘要> | 第1页 |
| <关键词> | 第2-3页 |
| <英文摘要> | 第3页 |
| <英文关键词> | 第3-6页 |
| 第一章 电力系统负荷预测综述 | 第6-22页 |
| 1．1 负荷预测的概念 | 第6页 |
| 1．2 电力系统负荷预测的分类 | 第6-7页 |
| 1．3 电力系统负荷预测的基本模型 | 第7-8页 |
| 1．4 电力系统负荷预测的传统方法 | 第8-12页 |
| 1．5 电力系统负荷预测的新方法 | 第12-13页 |
| 1．6 利用ANN预测电力系统负荷的应用综述 | 第13-18页 |
| 1．7 本文研究的主要内容 | 第18-20页 |
| 1．8 研究平台 | 第20-22页 |
| 第二章 前馈人工神经网络的常用算法分析 | 第22-40页 |
| 2．1 人工神经网络简介 | 第22-23页 |
| 2．2 人工神经网络的算法 | 第23-31页 |
| 2．3 本次研究所用的一种局部步长方法 | 第31-40页 |
| 第三章 神经网络技术应用于电力负荷预测的研究 | 第40-64页 |
| 3．1 电力负荷预测的作用和现状 | 第40页 |
| 3．2 负荷预测的特点 | 第40-41页 |
| 3．3 电力负荷预测的基本原理 | 第41-43页 |
| 3．4 电力负荷预测基本步骤 | 第43页 |
| 3．5 负荷预测误差分析 | 第43-44页 |
| 3．6 对现有方法的分析 | 第44-45页 |
| 3．7 ANN算法用于短期负荷预测 | 第45-48页 |
| 3．8 本次研究引入的相关因素法 | 第48-52页 |
| 第四章 负荷预测软件的实现 | 第52页 |
| 4．1 负荷预测软件的总体设计 | 第52-56页 |
| 4．2 软件实现 | 第56-59页 |
| 4．3 试验结果及误差分析 | 第59-64页 |
| 第五章 人工神经网络技术在电价预测中应用的初步尝试 | 第64-68页 |
| 5．1 辽宁电力市场简介 | 第64页 |
| 5．2 市场电价 | 第64页 |
| 5．3 预测实现 | 第64-65页 |
| 5．4 结果分析 | 第65-67页 |
| 5．5 未来展望 | 第67-68页 |
| 第六章 结柬语 | 第68-70页 |
| 6．1 收获 | 第68页 |
| 6．2 有待进一步开展的研究 | 第68-69页 |
| 6．3 结论 | 第69-70页 |
| <引文> | 第70-74页 |
| 特别感谢 | 第74页 |