| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 引言 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 负荷预测的分类 | 第14-15页 |
| 1.2.2 空间负荷预测概述 | 第15-16页 |
| 1.2.3 主变负荷预测方法研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 本文主要工作及创新点 | 第18-19页 |
| 第二章 主变负荷变化趋势特点分析 | 第19-37页 |
| 2.1 主变负荷预测的基础数据准备 | 第19-23页 |
| 2.1.1 N-1 转移负荷还原 | 第19-20页 |
| 2.1.2 错避峰负荷还原 | 第20-22页 |
| 2.1.3 基础数据预处理流程 | 第22-23页 |
| 2.2 主变负荷变化趋势的影响因素 | 第23-36页 |
| 2.2.1 气象因素与主变负荷变化趋势的关系 | 第23-29页 |
| 2.2.2 负荷性质与主变负荷变化趋势的关系 | 第29-33页 |
| 2.2.3 主变间负荷割接与主变负荷变化趋势的关系 | 第33-36页 |
| 2.3 主变负荷预测的特殊性 | 第36页 |
| 2.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 季节性时间序列方法在主变负荷预测中的应用 | 第37-51页 |
| 3.1 季节性时间序列方法 | 第37-41页 |
| 3.1.1 月份系数法 | 第37-38页 |
| 3.1.2 趋势比率法 | 第38-39页 |
| 3.1.3 环比法 | 第39-41页 |
| 3.1.4 增幅法 | 第41页 |
| 3.1.5 倍比法 | 第41页 |
| 3.2 各方法适用性分析 | 第41-44页 |
| 3.3 主变最佳预测算法选择的决策树方法 | 第44-50页 |
| 3.3.1 决策树概要 | 第44-45页 |
| 3.3.2 最佳算法选择的决策树法 | 第45-46页 |
| 3.3.3 决策树特征属性的选择 | 第46-47页 |
| 3.3.4 决策树算法的选取 | 第47-48页 |
| 3.3.5 实例分析 | 第48-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 考虑季节性负荷割接的主变负荷预测方法 | 第51-66页 |
| 4.1 LTC 方法概述 | 第51-54页 |
| 4.2 LTC 法在主变负荷预测中的拓展应用 | 第54-64页 |
| 4.2.1 远景负荷的预测 | 第55-56页 |
| 4.2.2 LTC 方法拓展 | 第56-57页 |
| 4.2.3 实例分析 | 第57-64页 |
| 4.3 本章小结 | 第64-66页 |
| 第五章 考虑非季节性负荷割接的主变负荷预测方法 | 第66-74页 |
| 5.1 主变负荷预测的最小二乘方法 | 第66-68页 |
| 5.1.1 方法的基本思想 | 第66-68页 |
| 5.1.2 主变负荷预测模型 | 第68页 |
| 5.2 实例分析 | 第68-72页 |
| 5.2.1 预测结果及误差分析 | 第69-70页 |
| 5.2.2 与季节性时间序列法的对比分析 | 第70-72页 |
| 5.2.3 基础数据时间跨度对预测精度的影响 | 第72页 |
| 5.3 本章小结 | 第72-74页 |
| 第六章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第74-75页 |
| 6.2 研究展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第81页 |