| 致谢 | 第9-10页 |
| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第18-30页 |
| 1.1 研究问题的提出 | 第18-21页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第21页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第21-28页 |
| 1.3.1 电力负荷预测分类 | 第21-22页 |
| 1.3.2 电力负荷预测模型选择基本原则 | 第22-23页 |
| 1.3.3 电力负荷预测方法 | 第23-27页 |
| 1.3.4 电力负荷预测应用 | 第27-28页 |
| 1.4 本文主要研究内容及论文结构安排 | 第28-30页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第28-29页 |
| 1.4.2 论文章节安排 | 第29-30页 |
| 第二章 基于多模型优化的短期电力负荷预测方法 | 第30-44页 |
| 2.1 引言 | 第30-31页 |
| 2.2 基于NSGAⅡ-CV-SVR模型的短期电力负荷预测方法 | 第31-32页 |
| 2.3 NSGAⅡ-CV-SVR模型构建 | 第32-40页 |
| 2.3.1 SVR预测算法 | 第32-36页 |
| 2.3.2 带精英策略的非支配排序遗传算法 | 第36-39页 |
| 2.3.3 NSGAⅡ-CV-SVR短期电力负荷预测模型 | 第39-40页 |
| 2.4 实验及结果分析 | 第40-43页 |
| 2.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第三章 基于负荷模式匹配的短期电力负荷预测方法 | 第44-60页 |
| 3.1 引言 | 第44页 |
| 3.2 基于无监督聚类算法的负荷曲线分类 | 第44-49页 |
| 3.2.1 负荷曲线分类模型 | 第44-46页 |
| 3.2.2 负荷曲线聚类算法 | 第46-48页 |
| 3.2.3 负荷曲线分类数目的确定 | 第48-49页 |
| 3.3 基于负荷模式相似匹配的短期负荷曲线预测 | 第49-51页 |
| 3.4 实验与结果分析 | 第51-58页 |
| 3.4.1 实验数据集 | 第51-52页 |
| 3.4.2 负荷曲线分类结果 | 第52-58页 |
| 3.4.3 基于负荷曲线分类的负荷预测 | 第58页 |
| 3.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 第四章 考虑多影响因素的中长期电力负荷预测方法 | 第60-80页 |
| 4.1 引言 | 第60-62页 |
| 4.2 遗传优化的改进神经网络模型 | 第62-72页 |
| 4.2.1 人工神经元 | 第62-64页 |
| 4.2.2 BP神经网络模型 | 第64-66页 |
| 4.2.3 遗传算法 | 第66-68页 |
| 4.2.4 遗传优化的改进BP神经网络算法 | 第68-72页 |
| 4.3 改进的灰色预测模型 | 第72-75页 |
| 4.3.1 传统灰色模型 | 第72-73页 |
| 4.3.2 灰色模型的改进 | 第73-75页 |
| 4.4 实验与结果分析 | 第75-79页 |
| 4.5 本章小结 | 第79-80页 |
| 第五章 基于Liferay的电力负荷预测原型系统 | 第80-100页 |
| 5.1 引言 | 第80-82页 |
| 5.2 智能用电体系框架和Liferay Portal技术 | 第82-86页 |
| 5.2.1 智能用电体系框架 | 第82-83页 |
| 5.2.2 基于Portal的门户和Portlet组件 | 第83-85页 |
| 5.2.3 Liferay Portal的工作原理 | 第85-86页 |
| 5.3 电力负荷预测原型系统的总体设计 | 第86-89页 |
| 5.3.1 原型系统的数据访问设计 | 第86-87页 |
| 5.3.2 原型系统的体系结构设计 | 第87-88页 |
| 5.3.3 原型系统的功能架构划分 | 第88-89页 |
| 5.4 电力负荷预测原型系统详细设计 | 第89-92页 |
| 5.4.1 系统功能设计 | 第89-90页 |
| 5.4.2 原型系统的数据库设计 | 第90-92页 |
| 5.5 电力负荷预测原型系统的实现 | 第92-99页 |
| 5.5.1 数据准备模块 | 第92-95页 |
| 5.5.2 数据异常告警模块 | 第95-96页 |
| 5.5.3 数据分析展示模块 | 第96-97页 |
| 5.5.4 电力数据负荷预测模块 | 第97-99页 |
| 5.6 本章小结 | 第99-100页 |
| 第六章 总结与展望 | 第100-103页 |
| 6.1 总结 | 第100-101页 |
| 6.2 展望 | 第101-103页 |
| 参考文献 | 第103-108页 |
| 攻读博士学位期间的学术活动及成果情况 | 第108页 |
