| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13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 |
| 1.2.3 目前存在的问题 | 第12-13页 |
| 1.3 本文工作安排 | 第13-15页 |
| 第2章 需求侧负荷动态控制理论 | 第15-26页 |
| 2.1 需求侧负荷调控关键支撑技术 | 第15-19页 |
| 2.1.1 先进计量技术 | 第15-16页 |
| 2.1.2 远程通信技术 | 第16-18页 |
| 2.1.3 智能控制技术 | 第18-19页 |
| 2.2 需求侧负荷调控策略研究概述 | 第19-23页 |
| 2.2.1 需求侧负荷调控策略简介 | 第19-20页 |
| 2.2.2 需求侧负荷调控架构模型 | 第20-21页 |
| 2.2.3 需求侧负荷调控策略研究 | 第21-23页 |
| 2.3 动态控制理论 | 第23-25页 |
| 2.3.1 以LA为中间商的动态负荷控制 | 第23页 |
| 2.3.2 云模型在动态调控的应用 | 第23-25页 |
| 2.3.3 云模型在动态控制中的必要性 | 第25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于云模型的用户群负荷调控算法 | 第26-34页 |
| 3.1 平衡风电波动的二维云任务发生器的设计 | 第26-28页 |
| 3.2 用户群负荷调控算法 | 第28-30页 |
| 3.3 仿真实验与分析 | 第30-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 计及延时补偿的云模型负荷群动态调控算法 | 第34-41页 |
| 4.1 计及延时补偿的云模型负荷动态调控模型 | 第34-36页 |
| 4.1.1 用户负荷群调控模型调控架构及其延时分析 | 第34-35页 |
| 4.1.2 需求侧负荷模型 | 第35-36页 |
| 4.1.3 LS-SVM超短期负荷预测 | 第36页 |
| 4.2 计及延时补偿的云模型负荷动态调控算法 | 第36-38页 |
| 4.3 仿真实验与分析 | 第38-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 结论与展望 | 第41-43页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第41-42页 |
| 5.2 进一步研究工作 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-46页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47页 |