| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外发展动态及研究现状 | 第10-13页 |
| ·聚类分析方法及其最新进展 | 第10-11页 |
| ·基于负荷特性的电力用户分类研究进展 | 第11-13页 |
| ·本文所做工作 | 第13-14页 |
| 第二章 负荷曲线的聚类技术研究 | 第14-40页 |
| ·负荷曲线及其预处理 | 第14-16页 |
| ·聚类方法 | 第16-28页 |
| ·聚类定义 | 第16-17页 |
| ·聚类方法分类 | 第17-18页 |
| ·K-means 聚类算法 | 第18-20页 |
| ·层次聚类 | 第20-21页 |
| ·模糊c 均值 | 第21-22页 |
| ·神经网络聚类算法 | 第22-23页 |
| ·其它算法研究 | 第23-28页 |
| ·聚类算法的实现 | 第28-33页 |
| ·MATLAB 软件简介 | 第29页 |
| ·MATLAB 的特点与优势 | 第29页 |
| ·聚类算法的实现 | 第29-33页 |
| ·聚类方法的评价和比较 | 第33-39页 |
| ·基于IRIS 数据集的各聚类方法的测试 | 第34-35页 |
| ·基于常用曲线聚类评价指标的聚类方法之比较 | 第35-37页 |
| ·基于实际结果分析的聚类方法之比较 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 电力用户负荷模式分类 | 第40-46页 |
| ·应用背景 | 第40页 |
| ·工作流程图 | 第40-41页 |
| ·算例 | 第41-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 电力用户非技术损失检测 | 第46-51页 |
| ·非技术损失 | 第46-47页 |
| ·检测流程 | 第47页 |
| ·算例 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 结论与展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 附录A GMM 聚类算法实现代码 | 第56-59页 |
| 附录B SVM 实现国际国际公认数据集IRIS 分类代码 | 第59-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及研究成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 详细摘要 | 第64-72页 |