| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第3-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-8页 |
| 第二章 系统基本概述 | 第8-17页 |
| 2．1 电力负荷预测的概念和原理 | 第8页 |
| 2．2 我国电力负荷预测的发展现状 | 第8-10页 |
| 2．3 电力负荷预测分类及其开发原则 | 第10-12页 |
| 2．4 电力负荷预测系统研究并实现的主要功能 | 第12-17页 |
| 第三章 电力负荷预测系统中主要数学模型及其原理的研究和应用 | 第17-30页 |
| 3．1 系统中负荷数据的基本类型分析 | 第17页 |
| 3．2 线性回归模型的研究和应用 | 第17-22页 |
| 3．2．1 线性回归模型的基本思想 | 第17-18页 |
| 3．2．2 线性回归模型的程序实现 | 第18-22页 |
| 3．3 灰色预测技术的研究和应用 | 第22-27页 |
| 3．3．1 灰色系统理论介绍 | 第22-24页 |
| 3．3．2 灰色预测技术的基本思想 | 第24-25页 |
| 3．3．3 灰色预测模型的程序实现 | 第25-27页 |
| 3．4 利用优选组合预测技术进行优选 | 第27-28页 |
| 3．5 倍比预测的程序实现 | 第28-30页 |
| 第四章 系统实现过程中的难点实现 | 第30-38页 |
| 4．1 采用VB的数据库编程方式 | 第30-32页 |
| 4．2 使用数据控件来实现数据的操作 | 第32-34页 |
| 4．3 数据打印功能的实现 | 第34-38页 |
| 4．3．1 利用报表设计器实现数据的打印 | 第34-36页 |
| 4．3．2 直接调用EXCEL来实现数据的打印 | 第36-38页 |
| 第五章 负荷预测系统的智能化特点 | 第38-45页 |
| 5．1 负荷数据采集的智能化 | 第38页 |
| 5．2 负荷数据的超前预测 | 第38-40页 |
| 5．3 具有周期特征的负荷数据的预测 | 第40-41页 |
| 5．4 具有气象特征的负荷数据的预测 | 第41-42页 |
| 5．5 历史负荷数据的预处理 | 第42-43页 |
| 5．6 负荷预测结果的智能化干预修正 | 第43-45页 |
| 第六章 实例 | 第45-48页 |
| 第七章 结论与建议 | 第48-52页 |
| 7．1 结论 | 第48页 |
| 7．2 专家系统的研究和应用 | 第48-50页 |
| 7．3 神经网络的研究和应用 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第55页 |