摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第11-19页 |
1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
1.2 研究目标 | 第12页 |
1.3 国内外电力系统研究进展 | 第12-17页 |
1.3.1 国外研究现状 | 第13-15页 |
1.3.2 国内研究现状 | 第15-17页 |
1.4 论文的组织结构 | 第17-19页 |
第2章 气象灾害对电力运行的影响 | 第19-23页 |
2.1 热带气旋危害 | 第19-20页 |
2.2 强风主要的危害 | 第20页 |
2.3 微风危害 | 第20页 |
2.4 雷电危害 | 第20-21页 |
2.5 冰雪灾害危害 | 第21-22页 |
2.6 雾霾污闪危害 | 第22页 |
2.7 寒潮危害 | 第22页 |
2.8 本章小结 | 第22-23页 |
第3章 电力气象预报预警系统设计基础 | 第23-35页 |
3.1 电力气象预报预警系统构建原则 | 第23-24页 |
3.2 电力气象预报预警系统数据库设计原则 | 第24-25页 |
3.3 电力气象预报预警系统接口设计原则 | 第25页 |
3.4 电力气象预报预警系统设计思路 | 第25-26页 |
3.5 电力气象预报预警系统总体网络构架设计 | 第26-27页 |
3.5.1 服务器与应用的部署 | 第27页 |
3.6 电力气象预报预警系统总体逻辑架构设计 | 第27-28页 |
3.7 电力气象预报预警系统总体业务流程设计 | 第28-30页 |
3.8 开发技术路线 | 第30-32页 |
3.8.1 采用基于J2EE技术分层式架构 | 第30-31页 |
3.8.2 采用RIA技术的B/S结构软件 | 第31页 |
3.8.3 基于SOA的应用系统架构设计 | 第31-32页 |
3.8.4 JDBC&WEB SERVICE接口技术 | 第32页 |
3.9 电力气象预报预警系统软硬件环境 | 第32-33页 |
3.9.1 软件环境 | 第32-33页 |
3.9.2 硬件环境 | 第33页 |
3.10 本章小结 | 第33-35页 |
第4章 面向电力气象预报预警系统的神经网络算法 | 第35-43页 |
4.1 电力及气象数据集 | 第35-36页 |
4.1.1 原始气象数据及电力事故数据 | 第35页 |
4.1.2 数据清洗及归一化处理 | 第35-36页 |
4.2 基于神经网络的电力气象预报预警模型 | 第36-41页 |
4.2.1 BP神经网络模型 | 第36-39页 |
4.2.2 训练参数设置 | 第39页 |
4.2.3 网络训练方法 | 第39-41页 |
4.3 BP算法改进 | 第41-42页 |
4.3.1 改进思路 | 第41-42页 |
4.4 本章小结 | 第42-43页 |
第5章 电力气象预报预警系统建设内容 | 第43-49页 |
5.1 平台简介 | 第43页 |
5.2 制作端 | 第43-48页 |
5.2.1 需求概要 | 第43页 |
5.2.2 开发内容 | 第43-48页 |
5.3 数据传输和分发 | 第48页 |
5.3.1 开发内容 | 第48页 |
5.4 本章小结 | 第48-49页 |
第6章 电力气象预报预警系统应用成果及实验测试 | 第49-64页 |
6.1 气象信息采集与处理 | 第49页 |
6.1.1 数据采集的方式 | 第49页 |
6.2 综合气象信息显示查询 | 第49-53页 |
6.3 数据监控报警 | 第53-54页 |
6.4 服务产品制作 | 第54-55页 |
6.5 数据传输分发 | 第55页 |
6.5.1 分布对象管理 | 第55页 |
6.5.2 发布结果展示 | 第55页 |
6.6 数据统计计算 | 第55-57页 |
6.7 数据管理 | 第57-60页 |
6.7.1 日志管理 | 第57-58页 |
6.7.2 基础数据管理 | 第58页 |
6.7.3 配置信息管理 | 第58页 |
6.7.4 数据库管理 | 第58页 |
6.7.5 用户及权限管理 | 第58-60页 |
6.8 实验及结果分析 | 第60-62页 |
6.9 算法优化后性能对比 | 第62-63页 |
6.10 本章小结 | 第63-64页 |
结论 | 第64-65页 |
参考文献 | 第65-68页 |
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第68-69页 |
致谢 | 第69-70页 |
个人简历 | 第70页 |