| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 售电公司运营模式概述 | 第12-15页 |
| 1.2.1 售电公司运营模式汇总 | 第12-13页 |
| 1.2.2 购售电交易模式 | 第13-14页 |
| 1.2.3 我国售电公司发展前景 | 第14-15页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3.1 负荷曲线聚类 | 第15-16页 |
| 1.3.2 电力客户评价 | 第16页 |
| 1.3.3 售电公司购售电策略 | 第16-17页 |
| 1.4 本文所做的主要工作 | 第17-19页 |
| 第2章 基于改进谱多流形聚类的负荷曲线分类研究 | 第19-32页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 基于非参数核密度估计的典型日负荷曲线提取方法 | 第19-21页 |
| 2.2.1 负荷指标提取 | 第19-20页 |
| 2.2.2 基于非参数核密度估计的概率密度拟合 | 第20页 |
| 2.2.3 典型日负荷曲线提取流程 | 第20-21页 |
| 2.3 用于曲线聚类的SMMC算法改进策略 | 第21-23页 |
| 2.3.1 时间翘曲距离 | 第21-22页 |
| 2.3.2 相似性矩阵 | 第22-23页 |
| 2.3.3 改进SMMC算法流程 | 第23页 |
| 2.4 聚类评价指标 | 第23-24页 |
| 2.4.1 最优聚类数的确定 | 第23-24页 |
| 2.4.2 基于时间翘曲距离的聚类效果评价指标 | 第24页 |
| 2.5 算例分析 | 第24-31页 |
| 2.5.1 基于非参数核密度拟合的典型日负荷曲线提取 | 第25-26页 |
| 2.5.2 基于改进SMMC算法的负荷曲线聚类 | 第26-28页 |
| 2.5.3 聚类效果评价 | 第28-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于用电特征挖掘的最优用户选择研究 | 第32-45页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 电力用户多维度特征挖掘 | 第32-36页 |
| 3.2.1 基于改进谱多流形聚类的负荷曲线划分 | 第32-33页 |
| 3.2.2 用户需求响应能力评估 | 第33-34页 |
| 3.2.3 用户经济价值评估 | 第34页 |
| 3.2.4 用户信用等级评估 | 第34-35页 |
| 3.2.5 用户电量可预测性评估 | 第35-36页 |
| 3.3 指标量化与权重计算 | 第36-39页 |
| 3.3.1 指标量化 | 第36-37页 |
| 3.3.2 指标权重计算 | 第37-39页 |
| 3.3.3 用户特性指标向量 | 第39页 |
| 3.4 售电公司优质用户优化组合模型 | 第39-41页 |
| 3.4.1 目标函数 | 第39-40页 |
| 3.4.2 约束条件 | 第40-41页 |
| 3.5 算例分析 | 第41-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 计及用户需求响应的购售电模型研究 | 第45-56页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 售电公司购售电模型 | 第45-47页 |
| 4.2.1 购电成本建模 | 第45-46页 |
| 4.2.2 售电收益建模 | 第46页 |
| 4.2.3 需求响应合同建模 | 第46-47页 |
| 4.3 用户用电满意度模型 | 第47-49页 |
| 4.4 多目标优化决策模型 | 第49-51页 |
| 4.4.1 目标函数 | 第49页 |
| 4.4.2 约束条件 | 第49-50页 |
| 4.4.3 模型求解 | 第50-51页 |
| 4.5 算例分析 | 第51-55页 |
| 4.5.1 参数设置 | 第51-52页 |
| 4.5.2 优化结果 | 第52-55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 结论与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 结论 | 第56-57页 |
| 5.2 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第63-65页 |
| 发表的学术论文 | 第63-64页 |
| 申请的发明专利 | 第64页 |
| 申请的软件著作权 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |