| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-15页 |
| ·选题背景及其意义 | 第12页 |
| ·国内外文献综述及其研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文主要工作及其创新点 | 第13-15页 |
| 第2章 电力市场常用预测方法 | 第15-20页 |
| ·前言 | 第15页 |
| ·常用预测方法 | 第15-20页 |
| ·基于统计方法的预测模型 | 第15-17页 |
| ·基于灰色理论的预测模型 | 第17-18页 |
| ·基于神经网络的预测模型 | 第18-19页 |
| ·基于小波理论的预测模型 | 第19页 |
| ·基于组合理论的预测模型 | 第19-20页 |
| 第3章 电力需求预测模型构建及实证研究 | 第20-34页 |
| ·前言 | 第20-21页 |
| ·基于ARMA 的叠加预测模型构建及实证研究 | 第21-27页 |
| ·年用电量基本特征 | 第21-22页 |
| ·数据分析与模型识别 | 第22-24页 |
| ·模型的评价与预测 | 第24-26页 |
| ·结论 | 第26-27页 |
| ·基于PLS 的电力需求影响因素分析 | 第27-34页 |
| ·影响电力需求的主要因素 | 第27-28页 |
| ·偏最小二乘回归的原理和方法 | 第28-30页 |
| ·实证研究 | 第30-32页 |
| ·结论 | 第32-34页 |
| 第4章 电力负荷预测模型构建及实证研究 | 第34-45页 |
| ·前言 | 第34页 |
| ·电力负荷的影响因素分析 | 第34-37页 |
| ·周期型预测模型构建及其应用 | 第37-45页 |
| ·ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)~S 乘积模型 | 第38-39页 |
| ·灰色GM(1,1)改进模型 | 第39-40页 |
| ·ARIMA-GM 叠加预测模型构建 | 第40-41页 |
| ·实证研究 | 第41-44页 |
| ·结论 | 第44-45页 |
| 第5章 电价预测模型构建及实证研究 | 第45-62页 |
| ·前言 | 第45-47页 |
| ·电价特点分析 | 第47-49页 |
| ·电价预测的影响因素分析 | 第49-50页 |
| ·基于ADL-GARCH 的短期电价预测模型构建及其应用 | 第50-62页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·ADL 与GARCH 模型的理论方法 | 第50-51页 |
| ·ARMA-GARCH 短期电价预测模型的建立 | 第51-56页 |
| ·预测结果分析 | 第56-58页 |
| ·模型的改进与评价 | 第58-61页 |
| ·结论 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录 | 第67-68页 |
| 附录B 偏最小二乘回归的MATLAB 程序设计 | 第68-74页 |
| 附录C 残差子序列GM(1,1)改进模型的MATLAB 程序 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |