| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·课题的背景和意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-11页 |
| ·本文主要工作 | 第11-12页 |
| 第二章 数据仓库与联机分析处理 OLAP | 第12-19页 |
| ·数据仓库概述 | 第12-14页 |
| ·数据仓库的概念和特征 | 第12页 |
| ·数据仓库的体系结构 | 第12-14页 |
| ·数据集市 | 第14页 |
| ·联机分析处理 OLAP | 第14-15页 |
| ·MS SQL Server 2000 数据仓库平台 | 第15-19页 |
| ·微软数据仓库平台特点 | 第15-16页 |
| ·OLAP数据仓库组件 | 第16-17页 |
| ·MDX语句与SQL语句的比较 | 第17-19页 |
| 第三章 电力负荷数据仓库设计 | 第19-28页 |
| ·集成数据集市的分布式数据仓库结构 | 第19-20页 |
| ·电力负荷数据仓库的设计 | 第20-25页 |
| ·数据准备 | 第21-22页 |
| ·数据的抽取和加载 | 第22页 |
| ·多维数据模型的设计 | 第22-25页 |
| ·存储模式 | 第25页 |
| ·用 Excel 2000 分析多维数据集 | 第25-27页 |
| ·用 Web 网页访问负荷多维数据集 | 第27-28页 |
| 第四章 负荷特性及其与气象条件的关系 | 第28-39页 |
| ·气象条件与电力负荷分析 | 第28-30页 |
| ·综合气象指数 | 第30-33页 |
| ·电力负荷与各综合指数的关系 | 第33-36页 |
| ·同一地区各气象指数与负荷的关系 | 第33-34页 |
| ·不同区域气象指数与负荷的关系 | 第34-36页 |
| ·周负荷特性分析 | 第36-39页 |
| 第五章 电力负荷与气象指数的灰色建模及灵敏度分析 | 第39-56页 |
| ·灰色系统理论简介 | 第40-44页 |
| ·关联分析的含义 | 第40-41页 |
| ·灰色关联度分析方法 | 第41-42页 |
| ·灰色系统建模 GM(1,1) | 第42-44页 |
| ·京津唐电网气象与负荷相关性分析 | 第44-55页 |
| ·气象负荷的含义 | 第44页 |
| ·气象累积效应 | 第44-45页 |
| ·北京市2004 年夏季负荷与气象指数分析 | 第45-49页 |
| ·北京市2004 年夏季负荷与气象指数的灰色关联分析 | 第45-46页 |
| ·GM(1,1)模型的数据预处理 | 第46-47页 |
| ·GM(1,1)模型 | 第47-48页 |
| ·灵敏度分析 | 第48-49页 |
| ·京津唐电网2003 年至2006 年负荷与气象指数分析 | 第49-54页 |
| ·京津唐电网夏季负荷与气象指数的灰色关联分析 | 第49页 |
| ·京津唐电网夏季负荷与气象指数的灵敏度分析 | 第49-54页 |
| ·误差分析 | 第54页 |
| ·分析结论 | 第54-55页 |
| ·基于GM(1,1)模型预测2007年气象负荷 | 第55-56页 |
| 第六章 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第62-63页 |
| 详细摘要 | 第63-71页 |
