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基于海量数据挖掘的居民用电行为分析与互动方法研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第9-14页
    1.1 课题背景及研究的目的和意义第9-10页
    1.2 用电行为分析及“网-荷”互动化相关理论的发展概况第10-12页
        1.2.1 国外研究现状第10-11页
        1.2.2 国内研究现状第11-12页
    1.3 课题研究主要内容第12页
    1.4 本论文结构第12-14页
第2章 售电侧改革下用户用电行为理论与应用场景分析第14-21页
    2.1 智能电网用户用电行为分析框架第14-15页
    2.2 居民用户用电特征提取及用户分类方法第15-20页
        2.2.1 居民用户静态与动态用电特征提取方法第16-19页
        2.2.2 智能电网用户分类方法第19-20页
    2.3 “网-荷”互动化模式下的用电行为应用需求分析第20页
    2.4 本章小结第20-21页
第3章 居民用户用电行为分层聚类方法第21-31页
    3.1 基于自适应k-medoids算法的第一层聚类第21-23页
        3.1.1 原始数据来源第21页
        3.1.2 自适应k-medoids聚类算法第21-23页
    3.2 基于差异化负荷特性分析的第二层聚类第23-24页
        3.2.1 用电行为多变用户的甩电总量特征提取第24页
        3.2.2 用电行为规律用户的峰值分布特征提取第24页
    3.3 用户分层聚类结果与分析第24-29页
    3.4 本章小结第29-31页
第4章 典型居民用户“网-荷”互动模式研究第31-42页
    4.1 “网-荷”互动化实施技术架构第31-33页
    4.2 传统居民用户与电网的“网-荷”互动模式第33-36页
        4.2.1 用户套餐推荐方法第33-34页
        4.2.2 实例分析第34-36页
    4.3 新型居民用户与电网的“源-网-荷”互动模式第36-41页
        4.3.1 集群控制下的“源-网-荷”互动分层控制模型第36-37页
        4.3.2 用户公平售电竞价策略第37-40页
        4.3.3 仿真分析第40-41页
    4.4 本章小结第41-42页
第5章 结论与展望第42-44页
    5.1 结论第42页
    5.2 展望第42-44页
参考文献第44-47页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第47-48页
攻读硕士学位期间参加的科研工作第48-49页
致谢第49页

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