基于.Net平台上的电力消耗预测系统的设计和实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 选题依据和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 电力消耗预测系统研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 电力消耗预测方法的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 用电量预测支持系统研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 智能决策系统的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 论文的主要内容与安排 | 第15-16页 |
| 第2章 预测相关理论研究与系统需求 | 第16-25页 |
| 2.1 短期用电量预测模型 | 第16-18页 |
| 2.1.1 多元线性回归法 | 第16页 |
| 2.1.2 时间序列法 | 第16-17页 |
| 2.1.3 人工神经网络法 | 第17-18页 |
| 2.2 月度预测理论 | 第18-20页 |
| 2.2.1 月度负荷的变化特点 | 第18-19页 |
| 2.2.2 总量配比法 | 第19页 |
| 2.2.3 月间相关法 | 第19页 |
| 2.2.4 春节移位修正法 | 第19-20页 |
| 2.3 长期用电量预测模型 | 第20-21页 |
| 2.3.1 组合分析法 | 第21页 |
| 2.4 用电量预测系统分析 | 第21-25页 |
| 2.4.1 电力营销系统（DSS）的总体设计 | 第21-22页 |
| 2.4.2 用电量预测的需求分析 | 第22-23页 |
| 2.4.3 用电量预测的可行性 | 第23页 |
| 2.4.4 功能需求 | 第23页 |
| 2.4.5 性能指标 | 第23-25页 |
| 第3章 系统结构与数据库设计 | 第25-32页 |
| 3.1 用电量预测总体框架 | 第25-26页 |
| 3.2 数据的获取与处理 | 第26-29页 |
| 3.2.1 数据采集的内容 | 第26-27页 |
| 3.2.2 数据的采集 | 第27-28页 |
| 3.2.4 数据预处理技术 | 第28-29页 |
| 3.3 数据库设计 | 第29-32页 |
| 3.3.1 数据库与编程语言 | 第29-30页 |
| 3.3.2 系统架构 | 第30页 |
| 3.3.3 ADO.net 技术访问数据库 | 第30-31页 |
| 3.3.4 数据表设计 | 第31-32页 |
| 第4章 用电量预测系统实现 | 第32-42页 |
| 4.1 账号管理系统与系统主界面 | 第32-33页 |
| 4.2 数据采集与管理 | 第33-34页 |
| 4.3 数据校验与修复模块 | 第34-35页 |
| 4.4 用电量预测模块的开发 | 第35-41页 |
| 4.4.1 年度用电量模块 | 第35-37页 |
| 4.4.2 月度负荷预测 | 第37-38页 |
| 4.4.3 日度负荷预测模块 | 第38-39页 |
| 4.4.4 软件模块的开发 | 第39-41页 |
| 4.5 结果处理和显示 | 第41-42页 |
| 第5章 需电量预测系统测试 | 第42-47页 |
| 5.1 预测软件的在日用电量中的应用 | 第42-44页 |
| 5.1.1 日用电量预测 | 第42-43页 |
| 5.1.2 时段用电量预测 | 第43-44页 |
| 5.2 月功耗的比较 | 第44-45页 |
| 5.3 年用电量预测 | 第45-47页 |
| 第6章 结论与建议 | 第47-49页 |
| 6.1 结论 | 第47页 |
| 6.2 建议 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 攻硕士期间发表的学术论文及其他成果 | 第53-54页 |
| 附录 | 第54-58页 |
