| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 电力负荷预测定义和作用 | 第9页 |
| 1.3 电力负荷预测研究现状 | 第9-16页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第二章 电力负荷预测的概述 | 第17-24页 |
| 2.1 电力负荷预测的特点 | 第17页 |
| 2.2 电力负荷预测的基本原理 | 第17-19页 |
| 2.3 电力负荷预测的分类 | 第19-20页 |
| 2.4 影响电力负荷预测因素 | 第20-21页 |
| 2.5 电力负荷预测基本程序 | 第21-24页 |
| 第三章 标准粒子群算法的原理及应用 | 第24-35页 |
| 3.1 粒子群算法提出 | 第24-25页 |
| 3.2 粒子群算法的介绍与应用 | 第25-27页 |
| 3.3 粒子群算法的基本原理 | 第27-35页 |
| 第四章 改进粒子群算法 | 第35-40页 |
| 4.1 惯性权重的改进 | 第35-37页 |
| 4.2 学习因子的改进 | 第37-38页 |
| 4.3 进化公式的改进 | 第38页 |
| 4.4 多样性的改进 | 第38页 |
| 4.5 与其它算法相结合的改进 | 第38-40页 |
| 第五章 改进粒子群算法在电力负荷组合预测中的应用研究 | 第40-58页 |
| 5.1 电力负荷组合预测概述 | 第40-43页 |
| 5.2 组合预测模型权重的确定 | 第43-45页 |
| 5.3 基于改进粒子群算法的电力组合预测模型 | 第45-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 全文的总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 总结 | 第58-59页 |
| 6.2 展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士学位期间主要工作 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |