| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·短期电力负荷预测的目的和意义 | 第8-9页 |
| ·短期电力负荷预测的发展和研究现状 | 第9-11页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第11页 |
| ·小结 | 第11-12页 |
| 2 短期负荷预测模型分析 | 第12-23页 |
| ·负荷预测的特点和原理 | 第12-14页 |
| ·负荷预测的特点 | 第12-13页 |
| ·负荷预测的原理 | 第13-14页 |
| ·负荷预测的影响因素 | 第14-15页 |
| ·负荷预测的常用模型 | 第15-21页 |
| ·数学统计方法 | 第15-19页 |
| ·人工智能方法 | 第19-21页 |
| ·预测模型的选择 | 第21-22页 |
| ·小结 | 第22-23页 |
| 3 基于 PSOEM 和 SVM 的电力系统短期负荷预测模型 | 第23-37页 |
| ·支持向量机回归理论 | 第23-25页 |
| ·支持向量机回归中的参数作用 | 第25-26页 |
| ·带扩展记忆的粒子群优化算法 | 第26-36页 |
| ·PSO 和 PSOEM 算法 | 第26-27页 |
| ·PSO 和 PSOEM 稳定范围 | 第27-29页 |
| ·PSO 和 PSOEM 仿真对比 | 第29-36页 |
| ·基于PSOEM 和SVM 建模算法 | 第36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 4 实例仿真及分析 | 第37-54页 |
| ·历史负荷数据的预处理 | 第37-47页 |
| ·经验模式分解原理 | 第37-39页 |
| ·历史负荷数据分析 | 第39-44页 |
| ·历史负荷数据准备 | 第44-47页 |
| ·负荷预测的实现 | 第47-53页 |
| ·负荷预测流程 | 第47-48页 |
| ·仿真实验 | 第48-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 5 总结及展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 附录 | 第61页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第61页 |
| B. 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录 | 第61页 |