| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 负荷建模技术研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 负荷曲线聚类方法 | 第13-14页 |
| 1.2.3 负荷模型聚合方法 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的主要工作和章节安排 | 第15-18页 |
| 第2章 负荷建模的基本理论 | 第18-29页 |
| 2.1 负荷建模方法 | 第18-22页 |
| 2.1.1 统计综合法 | 第18-19页 |
| 2.1.2 总体测辨法 | 第19-21页 |
| 2.1.3 故障仿真法 | 第21-22页 |
| 2.2 负荷模型结构 | 第22-26页 |
| 2.2.1 静态负荷模型 | 第22-23页 |
| 2.2.2 动态负荷模型 | 第23-26页 |
| 2.3 负荷曲线聚类与负荷模型聚合 | 第26-28页 |
| 2.3.1 技术路线 | 第26-27页 |
| 2.3.2 关键研究问题 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于奇异值分解的日负荷曲线降维聚类方法 | 第29-41页 |
| 3.1 方法基础 | 第29-32页 |
| 3.1.1 奇异值分解的基本思想 | 第29-31页 |
| 3.1.2 奇异值分解的数学理论 | 第31-32页 |
| 3.1.3 降维指标及其权重 | 第32页 |
| 3.2 基于奇异值分解的聚类算法 | 第32-35页 |
| 3.2.1 数据预处理 | 第32-33页 |
| 3.2.2 确定降维指标的数目 | 第33-34页 |
| 3.2.3 加权K-means聚类 | 第34页 |
| 3.2.4 聚类有效性检验 | 第34-35页 |
| 3.3 算例分析 | 第35-40页 |
| 3.3.1 实际日负荷曲线聚类 | 第35-38页 |
| 3.3.2 降维聚类数目的验证 | 第38-39页 |
| 3.3.3 奇异值下降趋势相似性的验证 | 第39-40页 |
| 3.4 本章小节 | 第40-41页 |
| 第4章 计及静态临界稳定特性的感应电动机群聚合等值方法 | 第41-58页 |
| 4.1 感应电动机负荷模型 | 第41-44页 |
| 4.1.1 等效电路 | 第42-43页 |
| 4.1.2 静态临界稳定特性 | 第43-44页 |
| 4.2 感应电动机群负荷聚合等值方法 | 第44-49页 |
| 4.2.1 电动机负荷分组方法 | 第44页 |
| 4.2.2 聚合方法的原则 | 第44-45页 |
| 4.2.3 感应电动机群负荷的初始求解 | 第45-46页 |
| 4.2.4 聚合方法计算步骤 | 第46-49页 |
| 4.3 算例分析 | 第49-57页 |
| 4.3.1 感应电动机群负荷分组及聚合参数 | 第49-51页 |
| 4.3.2 聚合等值结果 | 第51-56页 |
| 4.3.3 适用性验证 | 第56-57页 |
| 4.4 本章小节 | 第57-58页 |
| 第5章 结论与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 本文总结 | 第58-59页 |
| 5.2 研究展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 附录:攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第64页 |