基于负荷特性的电力用户风险预警模型及系统构建研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第9页 |
| 1.1.2 研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 电力用户分类理论研究 | 第10-11页 |
| 1.2.2 电力风险管理理论研究 | 第11-13页 |
| 1.3 本文研究内容及思路 | 第13-15页 |
| 第2章 基于负荷特性的电力用户风险预警体系构建 | 第15-24页 |
| 2.1 电力负荷特性概述 | 第15-16页 |
| 2.2 风险预警体系的定义及构成 | 第16-17页 |
| 2.3 电力用户风险预警体系构建 | 第17-23页 |
| 2.3.1 构建原则 | 第17-18页 |
| 2.3.2 体系构成 | 第18-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于模糊聚类的综合型负荷模式风险预警模型 | 第24-37页 |
| 3.1 模糊C均值算法及云模型 | 第25-27页 |
| 3.1.1 模糊C均值算法 | 第25页 |
| 3.1.2 聚类效果检验函数的比选 | 第25-26页 |
| 3.1.3 云模型理论 | 第26-27页 |
| 3.2 基于改进FCM算法的负荷模式提取 | 第27-34页 |
| 3.2.1 算法步骤 | 第27-31页 |
| 3.2.2 算例分析 | 第31-34页 |
| 3.3 综合型负荷模式风险预警流程 | 第34-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 基于波动分析的单值型负荷特性风险预警模型 | 第37-46页 |
| 4.1 改进多重分形去趋势波动分析算法 | 第37-39页 |
| 4.2 基于SMF-DFA算法的负荷风险阈值提取 | 第39-43页 |
| 4.2.1 算法步骤 | 第39-40页 |
| 4.2.2 SMF-DFA算法有效性验证 | 第40-42页 |
| 4.2.3 算例分析 | 第42-43页 |
| 4.3 单值型负荷特性风险预警流程 | 第43-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 电力用户风险预警系统分析与设计 | 第46-59页 |
| 5.1 系统需求分析 | 第46-50页 |
| 5.1.1 系统应用范围 | 第46-47页 |
| 5.1.2 功能性需求 | 第47-48页 |
| 5.1.3 非功能性需求 | 第48-50页 |
| 5.2 系统框架设计 | 第50-55页 |
| 5.2.1 系统技术原则 | 第50-51页 |
| 5.2.2 系统部署方案 | 第51-52页 |
| 5.2.3 系统分层关系 | 第52-53页 |
| 5.2.4 系统组件关联设计 | 第53-54页 |
| 5.2.5 系统数据流 | 第54-55页 |
| 5.3 系统功能模块设计 | 第55-57页 |
| 5.4 风险应对机制 | 第57-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 研究成果和结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
