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基于无线通信的电力需求侧能耗信息反馈和预测的研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 前言第7-14页
    1.1 研究背景及意义第7-9页
    1.2 国内外研究现状第9-11页
        1.2.1 电力需求侧能源反馈的研究现状第9-11页
        1.2.2 电力需求侧能耗预测的研究现状第11页
    1.3 课题来源及本人工作第11-12页
    1.4 论文研究的组织结构第12-14页
第二章 相关理论及方法第14-20页
    2.1 引言第14页
    2.2 电力需求侧能源直接反馈方法第14-16页
        2.2.1 完整采集准确反馈方法第14-15页
        2.2.2 单一采集估值反馈方法第15页
        2.2.3 特殊采集反馈方法第15-16页
    2.3 电力需求侧能耗预测建模的常用算法第16-17页
        2.3.1 BP神经网络第16-17页
        2.3.2 SVM回归算法第17页
    2.4 能耗信息采集和传输的常见方法第17-19页
        2.4.1 电力能耗数据的采集方式第18-19页
        2.4.2 电力能耗数据传输方式第19页
    2.5 本章小节第19-20页
第三章 基于ZigBee通信的电力需求侧能耗采集系统设计第20-34页
    3.1 引言第20页
    3.2 基于ZigBee能耗采集系统的总体设计第20-22页
        3.2.1 基于ZigBee通信的能耗采集系统的网络架构图第21-22页
        3.2.2 能耗采集系统实现的功能及工作流程第22页
    3.3 ZigBee采集节点的硬件设计第22-26页
        3.3.1 采集模块设计第23-24页
        3.3.2 处理器模块设计第24-25页
        3.3.3 ZigBee模块电路设计第25-26页
        3.3.4 PCB图和实物图第26页
    3.4 ZigBee采集节点的软件设计第26-31页
    3.5 网关的设计第31-33页
    3.6 本章小节第33-34页
第四章 基于WiFi和ZigBee通信的能耗反馈系统的设计第34-52页
    4.1 引言第34页
    4.2 基于WiFi和ZigBee通信的能耗采集系统的整体架构第34-36页
    4.3 WiFi能耗采集节点的硬件设计第36-42页
        4.3.1 处理器模块硬件设计第37-38页
        4.3.2 采集模块硬件设计第38-39页
        4.3.3 WiFi模块硬件设计第39页
        4.3.4 电源模块电路设计第39-40页
        4.3.5 JTAG接口设计第40-41页
        4.3.6 PCB图及实物图第41-42页
    4.4 WiFi能耗采集节点的软件设计第42-45页
        4.4.1 STM8S单片机与ADS1013模数转换器之间通信程序的设计第42-43页
        4.4.2 STM8S单片机与WiFi模块之间通信程序的设计第43-45页
    4.5 能耗管理系统的设计第45-51页
        4.5.1 能耗管理系统开发的关键技术第46-47页
        4.5.2 能耗管理系统的设计与实现第47-51页
    4.6 本章小节第51-52页
第五章 基于核极限学习机的电力能耗预测的研究第52-61页
    5.1 引言第52-53页
    5.2 核极限学习机第53-55页
        5.2.1 核极限学习机概述第53-55页
        5.2.2 核极限学习机建立预测模型的过程第55页
    5.3 核极限学习机的改进算法第55-57页
        5.3.1 遗传算法介绍第56-57页
        5.3.2 将遗传算法应用在核极限学习机参数的选取中第57页
    5.4 实验仿真和效果分析第57-60页
        5.4.1 数据选取及预处理第57-58页
        5.4.2 实验仿真分析第58-59页
        5.4.3 和BP神经网络和SVM回归的进行仿真比较第59-60页
    5.5 本章小节第60-61页
第六章 总结与展望第61-63页
    6.1 总结第61-62页
    6.2 下一步工作与展望第62-63页
参考文献第63-68页
致谢第68-69页
作者简介第69页
    攻读学位期间学习情况第69页
    作者攻读学位期间发表的学术论文第69页
    作者攻读学位期间取得的其他学术成果第69页

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