电力系统负荷数据的处理与分析研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| ·课题背景和研究意义 | 第11-12页 |
| ·异常负荷数据的分类和影响 | 第12-15页 |
| ·异常负荷数据的分类 | 第12-14页 |
| ·异常负荷数据的影响 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-18页 |
| ·异常负荷数据处理的研究现状 | 第15-17页 |
| ·负荷相关因素分析的研究现状 | 第17-18页 |
| ·本文的主要内容和工作 | 第18-20页 |
| 第二章 负荷坏数据的辨识与修正 | 第20-29页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·基于密度估计的负荷坏数据的识别与修正 | 第20-23页 |
| ·数据密度估计方法描述 | 第20-21页 |
| ·识别原理 | 第21-22页 |
| ·参数确定 | 第22-23页 |
| ·负荷坏数据的修正 | 第23页 |
| ·负荷数据预处理流程 | 第23-24页 |
| ·实例结果与分析 | 第24-28页 |
| ·负荷数据预处理前后对比 | 第24-27页 |
| ·日负荷预测准确率评价 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 负荷数据的去噪处理 | 第29-40页 |
| ·引言 | 第29-30页 |
| ·基于二维小波阈值的去噪方法 | 第30-33页 |
| ·小波阈值去噪方法 | 第30页 |
| ·阈值的确定 | 第30-31页 |
| ·阈值函数的选取 | 第31-32页 |
| ·去噪效果的评价 | 第32-33页 |
| ·电力负荷数据去噪处理流程 | 第33-34页 |
| ·实例效果分析 | 第34-38页 |
| ·负荷数据去噪效果分析 | 第34-37页 |
| ·日负荷预测准确率评价 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 年最大降温负荷的测算与分析 | 第40-50页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·降温负荷的测算方法 | 第40-43页 |
| ·最大负荷比较法 | 第40-41页 |
| ·基准负荷比较法 | 第41-43页 |
| ·年最大降温负荷的确定 | 第43-45页 |
| ·负荷季节性分时 | 第43-44页 |
| ·应用最大负荷比较法进行测算 | 第44-45页 |
| ·应用基准负荷比较法进行测算 | 第45页 |
| ·测算结果分析 | 第45-48页 |
| ·年最大降温负荷增长趋势分析 | 第45页 |
| ·年最大降温负荷占年最大负荷的比重分析 | 第45-48页 |
| ·节能减排前后对比分析 | 第48-49页 |
| ·对比分析的结论 | 第48页 |
| ·差异产生的原因分析 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 负荷与温度之间的关联性分析 | 第50-57页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·负荷数据预处理 | 第50-51页 |
| ·最小二乘拟合原理 | 第51-52页 |
| ·关联性回归分析的方法和步骤 | 第52页 |
| ·算例 | 第52-56页 |
| ·趋势负荷与气象负荷分离 | 第53-54页 |
| ·日最大气象负荷与日最高温度的关联性分析 | 第54-55页 |
| ·日最大负荷与日最高温度的灵敏度分析 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 分行业负荷构成的统计推断与分析 | 第57-66页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·统计推断思路 | 第57-62页 |
| ·算例 | 第62-63页 |
| ·分行业负荷构成分析 | 第63-65页 |
| ·各行业负荷相对正常日的比值变化情况 | 第63-64页 |
| ·各行业负荷占总负荷比重的变化情况 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 结论与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 附件 | 第76页 |
