母线负荷预测系统的研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究动态 | 第13-16页 |
| ·短期负荷预测 | 第13-15页 |
| ·母线负荷预测 | 第15-16页 |
| ·系统的总体原则和规范标准 | 第16-17页 |
| ·建设原则 | 第16页 |
| ·系统性能 | 第16页 |
| ·精度指标 | 第16-17页 |
| ·规范标准 | 第17页 |
| ·本文的主要工作 | 第17-19页 |
| 第2章 母线负荷预测研究 | 第19-39页 |
| ·负荷预测的综述 | 第19-24页 |
| ·负荷预测的定义 | 第19-20页 |
| ·负荷预测的基本原则 | 第20-21页 |
| ·负荷预测的分类 | 第21-24页 |
| ·母线负荷的定义 | 第24页 |
| ·母线负荷的构成 | 第24-25页 |
| ·母线负荷的特点 | 第25-28页 |
| ·母线负荷预测的方法 | 第28-31页 |
| ·基于系统负荷分配的预测方法 | 第28-30页 |
| ·基于节点负荷自身变化规律的预测方法 | 第30-31页 |
| ·母线负荷预测思路 | 第31页 |
| ·母线负荷预测的难点 | 第31-32页 |
| ·母线负荷预测的实际应用 | 第32页 |
| ·数据的预处理 | 第32-34页 |
| ·坏数据的检测和处理 | 第33页 |
| ·缺损数据的处理 | 第33-34页 |
| ·其它处理方法 | 第34页 |
| ·关联度分析方法 | 第34-35页 |
| ·预测的误差分析 | 第35-38页 |
| ·偏差分析 | 第35-36页 |
| ·残差分析 | 第36页 |
| ·回归差分析 | 第36页 |
| ·相对误差分析 | 第36页 |
| ·拟合精度分析 | 第36-37页 |
| ·利用灰色理论进行误差分析 | 第37-38页 |
| ·模型的显著性分析 | 第38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 第3章 母线负荷预测方法的研究 | 第39-55页 |
| ·综述 | 第39页 |
| ·神经网络模型 | 第39-45页 |
| ·神经网络概述 | 第39-40页 |
| ·神经网络的基本特性 | 第40-41页 |
| ·BP网络原理及算法 | 第41-45页 |
| ·粒子群算法介绍 | 第45-47页 |
| ·粒子群算法概述 | 第45-46页 |
| ·粒子群算法原理 | 第46-47页 |
| ·粒子群算法基本步骤和流程 | 第47页 |
| ·粒子群优化的BP神经网络预测方法 | 第47-54页 |
| ·粒子群神经网络的设计思路 | 第47-48页 |
| ·粒子群BP神经网络的设计步骤 | 第48-49页 |
| ·粒子群BP母线负荷预测的预测样本选择 | 第49页 |
| ·负荷模型的选取 | 第49-51页 |
| ·算例分析 | 第51-54页 |
| ·结论及分析 | 第54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 第4章 母线负荷预测系统的设计与实现 | 第55-73页 |
| ·综述 | 第55页 |
| ·系统设计 | 第55-64页 |
| ·系统开发原则 | 第55-56页 |
| ·系统开发方法 | 第56-57页 |
| ·系统设计体系结构 | 第57-60页 |
| ·系统的功能设计 | 第60-61页 |
| ·数据库设计 | 第61-62页 |
| ·安全性设计 | 第62-63页 |
| ·接口设计 | 第63-64页 |
| ·系统实现 | 第64-72页 |
| ·系统开发环境 | 第64-66页 |
| ·系统运行环境 | 第66页 |
| ·系统表现层的实现 | 第66-67页 |
| ·系统的功能模块 | 第67-71页 |
| ·系统特点 | 第71-72页 |
| ·小结 | 第72-73页 |
| 结论 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第80-81页 |
| 附录B 攻读学位期间所参加的科研项目目录 | 第81页 |
