| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-17页 |
| 1.2.1 中长期电力负荷特性分析方法的研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.2 中长期电力负荷预测方法的研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.3 中长期负荷曲线预测方法的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 本文主要工作和章节安排 | 第17-19页 |
| 第二章 中长期电力负荷特性指标及分析 | 第19-36页 |
| 2.1 现有负荷特性指标及分类 | 第19-23页 |
| 2.1.1 负荷特性指标的解释 | 第19-22页 |
| 2.1.2 负荷特性指标的分类 | 第22-23页 |
| 2.2 负荷特性指标的作用 | 第23-24页 |
| 2.2.1 年负荷特性指标 | 第23-24页 |
| 2.2.2 月负荷特性指标 | 第24页 |
| 2.2.3 日负荷特性指标 | 第24页 |
| 2.3 中长期电力负荷特性指标体系 | 第24-25页 |
| 2.4 H 区域电网负荷特性分析 | 第25-35页 |
| 2.4.1 H 区域总体经济发展情况 | 第25-27页 |
| 2.4.2 H 区域电力消费情况 | 第27-28页 |
| 2.4.3 H 电网年用电负荷特性分析 | 第28-31页 |
| 2.4.4 H 电网月用电负荷特性分析 | 第31-32页 |
| 2.4.5 H 电网典型日负荷特性分析 | 第32-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于函数性数据分析的中长期负荷特性分析方法 | 第36-54页 |
| 3.1 函数性数据分析方法 | 第36-39页 |
| 3.1.1 函数性数据分析的特点 | 第36-37页 |
| 3.1.2 函数性数据分析的步骤 | 第37-39页 |
| 3.2 函数性数据的平滑方法 | 第39-41页 |
| 3.2.1 基函数展开法 | 第39-40页 |
| 3.2.2 系数向量的估计 | 第40-41页 |
| 3.3 函数性主成分分析 | 第41-46页 |
| 3.3.1 经典多元主成分分析 | 第41-43页 |
| 3.3.2 函数性主成分分析 | 第43-46页 |
| 3.4 算例分析 | 第46-53页 |
| 3.4.1 负荷特性的动态特征分析 | 第46-50页 |
| 3.4.2 负荷特性的函数性主成分分析 | 第50-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 基于支持向量机理论的最大负荷预测方法研究 | 第54-72页 |
| 4.1 支持向量机的理论基础 | 第54-60页 |
| 4.1.1 统计学习理论 | 第54-56页 |
| 4.1.2 最优分类平面与支持向量 | 第56-59页 |
| 4.1.3 支持向量回归机 | 第59-60页 |
| 4.2 模糊支持向量回归及改进 | 第60-65页 |
| 4.2.1 模型的建立 | 第60-63页 |
| 4.2.2 粒子群优化算法 | 第63-64页 |
| 4.2.3 模型参数与预测结果的优化 | 第64-65页 |
| 4.3 基于模糊支持向量回归的最大负荷预测流程 | 第65-67页 |
| 4.4 算例分析 | 第67-71页 |
| 4.4.1 训练样本的构成 | 第67-69页 |
| 4.4.2 算例介绍及预测结果分析 | 第69-71页 |
| 4.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 基于分形理论的典型日负荷曲线预测方法研究 | 第72-87页 |
| 5.1 分形预测理论 | 第72-75页 |
| 5.1.1 迭代函数系与吸引子 | 第72-73页 |
| 5.1.2 分形拼贴定理 | 第73-74页 |
| 5.1.3 分形插值方法 | 第74-75页 |
| 5.2 电力负荷的持久性分析 | 第75-77页 |
| 5.2.1 持久性与 R/S 分析 | 第75-76页 |
| 5.2.2 持久性与分形特性的关系 | 第76-77页 |
| 5.3 分形预测应用于典型日负荷曲线时存在的问题 | 第77页 |
| 5.4 分形预测方法的改进 | 第77-82页 |
| 5.4.1 调整向量的优化 | 第77-79页 |
| 5.4.2 迭代初始点的选取 | 第79-82页 |
| 5.5 算例分析 | 第82-86页 |
| 5.5.1 电力负荷的持久性分析 | 第82-83页 |
| 5.5.2 典型日负荷曲线的预测 | 第83-86页 |
| 5.6 本章小结 | 第86-87页 |
| 第六章 总结与展望 | 第87-89页 |
| 6.1 总结 | 第87-88页 |
| 6.2 展望 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-95页 |
| 致谢 | 第95-96页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第96-99页 |
| 附件 | 第99页 |