中长期负荷预测模型研究及系统实现
| 中文摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-11页 |
| ·问题的提出 | 第6页 |
| ·电力系统负荷预测的特点和难点 | 第6-7页 |
| ·电力系统中长期负荷预测研究的现状 | 第7-10页 |
| ·本论文的主要工作 | 第10-11页 |
| 第二章 负荷历史数据预处理 | 第11-19页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·常用预处理方法分析 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第12页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第12-13页 |
| ·联合数据挖掘技术的设计 | 第13-15页 |
| ·首先建立负荷特性的影响因素模糊分类器 | 第13-14页 |
| ·运用灰色关联分析选定预测所需负荷历史数据 | 第14-15页 |
| ·灰色关联分析理论 | 第14-15页 |
| ·预测建模所需历史负荷序列的确定 | 第15页 |
| ·电力负荷优选组合预测模型 | 第15-17页 |
| ·优选组合预测概念 | 第16页 |
| ·四种预测模型的建立 | 第16页 |
| ·优选组合预测模型 | 第16-17页 |
| ·研究算例 | 第17页 |
| ·本章小结 | 第17-19页 |
| 第三章 月度负荷预测模型 | 第19-31页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·综合最优预测模型 | 第19-25页 |
| ·有关概念 | 第19-21页 |
| ·综合最优预测模型 | 第21-22页 |
| ·综合最优预测模型的求解 | 第22-24页 |
| ·近似的综合最优预测模型 | 第24-25页 |
| ·综合最优灰色神经网络负荷预测模型 | 第25-29页 |
| ·灰色GM(1, 1) 负荷预测模型的建模 | 第25-26页 |
| ·人工神经网络ANN 负荷预测模型的建模 | 第26-28页 |
| ·综合最优灰色神经网络预测模型的建模 | 第28-29页 |
| ·研究算例 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 多层递阶回归分析方法 | 第31-42页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·多层递阶预测方法 | 第31-33页 |
| ·建模思想 | 第31页 |
| ·线性单输出系统预测模型 | 第31-33页 |
| ·多层递阶回归分析 | 第33-39页 |
| ·建模思路 | 第33-34页 |
| ·回归分析方法要点 | 第34-36页 |
| ·基本数学模型 | 第36-37页 |
| ·建模步骤 | 第37-39页 |
| ·研究算例 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 系统实现 | 第42-47页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·软件开发思路 | 第42-44页 |
| ·选择尽可能多的预测方法 | 第42页 |
| ·包含尽可能多的电力系统负荷指标 | 第42-43页 |
| ·选择合理的开发工具和支持软件 | 第43页 |
| ·合理设计数据库结构 | 第43页 |
| ·合理规划软件整体结构 | 第43-44页 |
| ·系统简介 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 结束语 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第52页 |
