| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 电力负荷预测的概述 | 第9-10页 |
| 1.2 负荷预测的目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.3 负荷预测的基本原则 | 第11-13页 |
| 1.4 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.4.1 经典预测方法 | 第13-14页 |
| 1.4.2 传统预测方法 | 第14-15页 |
| 1.4.3 现代预测方法 | 第15-17页 |
| 第2章 电力负荷预测的理论基础 | 第17-26页 |
| 2.1 负荷预测特点及影响因素 | 第17-19页 |
| 2.1.1 负荷预测特点 | 第17-18页 |
| 2.1.2 负荷预测影响因素 | 第18-19页 |
| 2.2 负荷预测的基本要求 | 第19-20页 |
| 2.3 负荷预测的步骤 | 第20-21页 |
| 2.4 负荷预测误差分析 | 第21-26页 |
| 2.4.1 误差产生原因 | 第21-22页 |
| 2.4.2 分析误差的指标和方法 | 第22-24页 |
| 2.4.3 误差的传递 | 第24-26页 |
| 第3章 基于BP神经网络的电力负荷预测模型 | 第26-38页 |
| 3.1 BP神经网络概念及基本原理 | 第26-29页 |
| 3.1.1 人工神经网络的概念 | 第26页 |
| 3.1.2 BP神经网络概念及基本原理 | 第26-27页 |
| 3.1.3 BP神经网络模型与结构 | 第27-29页 |
| 3.2 BP神经网络学习规则 | 第29-38页 |
| 3.2.1 BP神经网络的学习过程 | 第29-31页 |
| 3.2.2 BP神经网络学习参数的选取 | 第31-32页 |
| 3.2.3 BP神经网络的学习算法 | 第32-36页 |
| 3.2.4 BP神经算法的缺点 | 第36-38页 |
| 第4章 沈阳市城市配电网电力负荷预测 | 第38-53页 |
| 4.1 沈阳市配电网负荷特性分析 | 第38-40页 |
| 4.2 沈阳市电力市场分析 | 第40-44页 |
| 4.2.1 电力市场环境分析 | 第40-41页 |
| 4.2.2 电力供需形势分析 | 第41-42页 |
| 4.2.3 电力销售市场分析 | 第42-44页 |
| 4.3 基于时间序列的负荷预测 | 第44-47页 |
| 4.3.1 时间序列预测模型的建立 | 第44-46页 |
| 4.3.2 基于时间序列模型的电力负荷预测结果 | 第46-47页 |
| 4.4 基于BP神经网络的负荷预测 | 第47-50页 |
| 4.4.1 BP神经网络模型的建立 | 第47-49页 |
| 4.4.2 基于BP神经网络模型的负荷预测结果 | 第49-50页 |
| 4.5 负荷预测模型评价和沈阳市配电网负荷预测结果 | 第50-53页 |
| 4.5.1 负荷预测模型比较 | 第50-51页 |
| 4.5.2 沈阳市配电网负荷预测结果 | 第51-53页 |
| 第5章 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 作者简介 | 第58页 |