| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 降温负荷估算及预测国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 降温负荷估算方法 | 第11-14页 |
| 1.2.2 降温负荷预测方法 | 第14-16页 |
| 1.3 本论文主要完成工作 | 第16-17页 |
| 第二章 电力系统多时间尺度负荷特性指标解析 | 第17-28页 |
| 2.1 负荷特性指标 | 第17-18页 |
| 2.1.1 日负荷特性指标 | 第17页 |
| 2.1.2 月负荷特性指标 | 第17页 |
| 2.1.3 年负荷特性指标 | 第17-18页 |
| 2.2 广东电网负荷特性 | 第18-23页 |
| 2.2.1 年负荷特性 | 第18-20页 |
| 2.2.2 月负荷特性 | 第20-22页 |
| 2.2.3 日负荷特性 | 第22-23页 |
| 2.3 聚类分析 | 第23-25页 |
| 2.4 广州市负荷特性 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 电力系统降温负荷的估算方法及应用 | 第28-43页 |
| 3.1 降温负荷估算方法 | 第28-36页 |
| 3.1.1 最大负荷比较法 | 第28页 |
| 3.1.2 基准负荷比较法 | 第28-29页 |
| 3.1.3 基于气象信息和熵权理论的降温负荷估算方法 | 第29-35页 |
| 3.1.4 降温负荷估算方法对比 | 第35-36页 |
| 3.2 算例 | 第36-42页 |
| 3.2.1 广东电网年最大降温负荷估算结果 | 第36-38页 |
| 3.2.2 广州市年最大降温负荷估算结果 | 第38-40页 |
| 3.2.3 其他地市降温负荷估算结果 | 第40-41页 |
| 3.2.4 地市降温负荷的聚类 | 第41-42页 |
| 3.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 电力系统中长期降温负荷预测模型及应用 | 第43-57页 |
| 4.1 多元回归模型 | 第43-44页 |
| 4.2 不确定支持向量机预测模型 | 第44-52页 |
| 4.2.1 信息熵改进的变精度粗糙集约简原理 | 第45-47页 |
| 4.2.2 支持向量机理论 | 第47-51页 |
| 4.2.3 不确定支持向量机模型 | 第51-52页 |
| 4.3 算例 | 第52-56页 |
| 4.3.1 广东省电网中长期降温负荷预测 | 第52-54页 |
| 4.3.2 地市中长期降温负荷 | 第54-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 答辩委员会对论文的评定意见 | 第62页 |