| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 电网负荷预测方法现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 经典预测技术 | 第9页 |
| 1.2.2 传统预测方法 | 第9-10页 |
| 1.2.3 现代预测方法 | 第10-11页 |
| 1.3 论文主要内容和章节安排 | 第11-13页 |
| 第2章 电网负荷预测思路和方法概述 | 第13-28页 |
| 2.1 电网负荷预测概述及难点 | 第13页 |
| 2.2 预测方法总体思路研究 | 第13-14页 |
| 2.3 指标与负荷的关联程度分析 | 第14-17页 |
| 2.4 指标预测方法研究 | 第17-19页 |
| 2.5 极限学习机 | 第19-25页 |
| 2.5.1 单隐藏层反馈神经网络 | 第19-22页 |
| 2.5.2 极限学习机 | 第22-25页 |
| 2.6 在线序列极限学习机 | 第25页 |
| 2.7 电网负荷预测模型 | 第25-26页 |
| 2.8 本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 基于灰色理论和极限学习机的内蒙古短期电力负荷预测方法 | 第28-45页 |
| 3.1 基于灰色关联分析的预测指标体系 | 第28-35页 |
| 3.1.1 指标初步筛选 | 第29-30页 |
| 3.1.2 灰色关联度研究 | 第30-34页 |
| 3.1.3 基于灰色关联度的预测指标分析 | 第34-35页 |
| 3.1.4 内蒙古短期电力负荷预测指标体系构建 | 第35页 |
| 3.2 基于GM(1,1)模型的内蒙古短期指标预测方法研究 | 第35-39页 |
| 3.2.1 预测指标历史数据预处理 | 第36页 |
| 3.2.2 计算指标预测模型参数 | 第36-37页 |
| 3.2.3 计算指标预测值 | 第37页 |
| 3.2.4 指标预测仿真实验 | 第37-39页 |
| 3.3 基于极限学习机的内蒙古短期电力负荷预测方法研究 | 第39-44页 |
| 3.3.1 极限学习机建模思路 | 第40页 |
| 3.3.2 建立极限学习机负荷预测模型 | 第40-41页 |
| 3.3.3 模型残差对比分析 | 第41页 |
| 3.3.4 内蒙古短期电力负荷预测模型参数确定 | 第41页 |
| 3.3.5 预测可靠度评价 | 第41-43页 |
| 3.3.6 负荷预测仿真实验 | 第43-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 内蒙古短期电力负荷预测系统的设计与实现 | 第45-56页 |
| 4.1 系统设计 | 第45-49页 |
| 4.1.1 系统结构与功能 | 第45-46页 |
| 4.1.2 系统架构 | 第46-49页 |
| 4.2 数据库的设计与实现 | 第49-51页 |
| 4.3 负荷预测方法实现 | 第51-53页 |
| 4.3.1 模块总体设计 | 第51页 |
| 4.3.2 基础算法设计 | 第51-52页 |
| 4.3.3 预测模型实现 | 第52-53页 |
| 4.4 系统测试 | 第53-55页 |
| 4.4.1 测试流程 | 第53-54页 |
| 4.4.2 单元测试 | 第54-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 总结 | 第56页 |
| 5.2 展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 作者简介 | 第62页 |
