面向工业园区能效管理的数据挖掘技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 工业园区企业用电现状 | 第9-10页 |
| 1.3 园区用电能效管理现存问题 | 第10-12页 |
| 1.4 数据挖掘聚类算法比较 | 第12-15页 |
| 1.4.1 分割的聚类方法 | 第12-13页 |
| 1.4.2 层次聚类方法 | 第13-14页 |
| 1.4.3 基于密度的聚类方法 | 第14页 |
| 1.4.4 基于网格的聚类方法 | 第14-15页 |
| 1.4.5 基于模型的聚类方法 | 第15页 |
| 1.5 主要研究的问题与创新点 | 第15-17页 |
| 第2章 能效管理框架 | 第17-21页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 发展现状 | 第17-18页 |
| 2.3 各模块功能介绍 | 第18-19页 |
| 2.3.1 能源监测 | 第18页 |
| 2.3.2 能效分析 | 第18-19页 |
| 2.3.3 决策 | 第19页 |
| 2.3.4 诊断 | 第19页 |
| 2.3.5 用户反馈 | 第19页 |
| 2.3.6 信息管理 | 第19页 |
| 2.4 面向工业园区能效管理框架 | 第19-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 精细化用电负荷挖掘算法研究 | 第21-30页 |
| 3.1 数据挖掘技术 | 第21页 |
| 3.2 数据预处理方法 | 第21-25页 |
| 3.2.1 非正常数识别 | 第22-23页 |
| 3.2.2 数据归一化处理 | 第23-25页 |
| 3.2.3 数据加权处理 | 第25页 |
| 3.3 精细化用电负荷挖掘算法 | 第25-29页 |
| 3.3.1 系统聚类算法 | 第25-26页 |
| 3.3.2 最小最大k均值聚类算法 | 第26-28页 |
| 3.3.3 精细化负荷聚类挖掘算法 | 第28-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 精细化用电负荷挖掘分析实例 | 第30-50页 |
| 4.1 同一企业一年中每日负荷点聚类 | 第31-41页 |
| 4.1.1 某元件生产企业 | 第31-34页 |
| 4.1.2 某纺织企业 | 第34-37页 |
| 4.1.3 某电器制造企业 | 第37-39页 |
| 4.1.4 某轻工业生产企业 | 第39-41页 |
| 4.2 不同企业同日负荷点聚类 | 第41-49页 |
| 4.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 结论 | 第50-51页 |
| 5.2 展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
