| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第10-11页 |
| 1.2.1 国外研究综述 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究综述 | 第11页 |
| 1.3 短期负荷预测的常用方法 | 第11-13页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 母线负荷预测问题概述 | 第15-24页 |
| 2.1 母线负荷预测相关概念 | 第15-19页 |
| 2.1.1 母线负荷的定义 | 第15-16页 |
| 2.1.2 母线负荷的特点 | 第16页 |
| 2.1.3 母线负荷预测的一般方法 | 第16-18页 |
| 2.1.4 母线负荷预测的难点 | 第18-19页 |
| 2.2 母线负荷预测与系统负荷预测的关系 | 第19-21页 |
| 2.2.1 两种负荷预测的区别 | 第19页 |
| 2.2.2 误差组成分析 | 第19-21页 |
| 2.2.3 负荷基数分析 | 第21页 |
| 2.3 母线负荷预测考核指标 | 第21-22页 |
| 2.4 小结 | 第22-24页 |
| 第三章 基于改进FCM算法的母线聚类分析 | 第24-37页 |
| 3.1 聚类负荷概念 | 第24-26页 |
| 3.1.1 聚类负荷思想 | 第24页 |
| 3.1.2 模糊特征量选取 | 第24-26页 |
| 3.1.3 利用聚类负荷进行预测的意义 | 第26页 |
| 3.2 基于减法聚类改进的FCM算法 | 第26-33页 |
| 3.2.1 模糊C均值聚类 | 第28-31页 |
| 3.2.2 减法聚类 | 第31-32页 |
| 3.2.3 基于减法聚类改进的模糊C均值聚类算法(SUB-FCM) | 第32-33页 |
| 3.3 算例分析 | 第33-36页 |
| 3.3.1 SUB-FCM算法有效性验证 | 第33-35页 |
| 3.3.2 聚类算例分析 | 第35-36页 |
| 3.4 小结 | 第36-37页 |
| 第四章 面向聚类负荷的母线负荷预测 | 第37-56页 |
| 4.1 本文建模思路 | 第37页 |
| 4.2 数据处理策略 | 第37-44页 |
| 4.2.1 类型一：数据双向对比法 | 第38-41页 |
| 4.2.2 类型二、三：置信区间法 | 第41页 |
| 4.2.3 类型四：小波阀值去噪法 | 第41-44页 |
| 4.3 最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型 | 第44-48页 |
| 4.3.1 LS-SVM的优点 | 第45页 |
| 4.3.2 LS-SVM预测原理 | 第45-47页 |
| 4.3.3 预测参数选择 | 第47-48页 |
| 4.4 配比模型 | 第48-49页 |
| 4.5 算例分析 | 第49-56页 |
| 4.5.1 母线负荷的预测分析 | 第49-53页 |
| 4.5.2 地区总负荷的预测分析 | 第53-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 本文总结 | 第56-57页 |
| 5.2 研究展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表和录用的学术论文 | 第61页 |