| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 人工经验法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 相似日选择法 | 第11-12页 |
| 1.2.3 优化模型法 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 电网规划与运行方式 | 第15-22页 |
| 2.1 电网规划 | 第15-18页 |
| 2.1.1 电网规划的分类 | 第15-16页 |
| 2.1.2 电网规划的步骤 | 第16-18页 |
| 2.2 运行方式 | 第18-21页 |
| 2.2.1 运行方式的分类 | 第18-19页 |
| 2.2.2 运行方式编制的步骤 | 第19-20页 |
| 2.2.3 存在的问题 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 电网规划交流方式数据自动生成模型 | 第22-28页 |
| 3.1 电网规划交流方式生成典型场景 | 第22-23页 |
| 3.2 模型框架 | 第23页 |
| 3.3 基于通用基本方式库的生成模块 | 第23-24页 |
| 3.4 基于历史数据方式库的生成模块 | 第24-25页 |
| 3.5 模型的求解流程 | 第25-27页 |
| 3.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第4章 基于历史数据的交流方式生成算法 | 第28-41页 |
| 4.1 聚类理论概述 | 第28-30页 |
| 4.1.1 定义 | 第28页 |
| 4.1.2 聚类分析的要求 | 第28-29页 |
| 4.1.3 常用的聚类分析算法 | 第29-30页 |
| 4.2 K-means聚类算法 | 第30-35页 |
| 4.2.1 概述 | 第31页 |
| 4.2.2 模型与算法 | 第31-33页 |
| 4.2.3 优缺点分析 | 第33页 |
| 4.2.4 算法的改进 | 第33-35页 |
| 4.3 基于历史数据的交流方式数据生成算法 | 第35-40页 |
| 4.3.1 运行方式特征量的选取 | 第36-37页 |
| 4.3.2 节点的分类 | 第37-38页 |
| 4.3.3 基于K-means聚类算法的历史数据运行方式提取 | 第38-39页 |
| 4.3.4 运行方式匹配及交流潮流方式数据生成 | 第39-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 算例分析 | 第41-53页 |
| 5.1 算例概述 | 第41页 |
| 5.2 采用通用基本方式库生成 | 第41-44页 |
| 5.2.1 数据准备 | 第41页 |
| 5.2.2 通用基本方式库调用 | 第41-42页 |
| 5.2.3 生成结果 | 第42-44页 |
| 5.3 采用历史数据方式库生成 | 第44-51页 |
| 5.3.1 数据准备 | 第44-45页 |
| 5.3.2 特征量的选取 | 第45页 |
| 5.3.3 基于K-means算法的运行方式提取和匹配 | 第45-49页 |
| 5.3.4 生成结果 | 第49-51页 |
| 5.4 生成结果综合剖析 | 第51-53页 |
| 第6章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 总结 | 第53页 |
| 6.2 展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |