| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 | 第10-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 用电量和负荷特性预测基本方法 | 第14-15页 |
| 1.4 本章小结 | 第15-17页 |
| 第二章 影响用电量和负荷特性变化的主要因素分析 | 第17-23页 |
| 2.1 宏观经济走势 | 第17-18页 |
| 2.2 产业结构特点 | 第18页 |
| 2.3 重点用电行业发展 | 第18-19页 |
| 2.4 气候变化 | 第19-21页 |
| 2.5 需求侧管理 | 第21页 |
| 2.6 本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 城市用电量需求单项预测模型 | 第23-43页 |
| 3.1 回归模型预测技术 | 第23-27页 |
| 3.1.1 构建一元线性回归模型 | 第23-25页 |
| 3.1.2 检验一元线性回归模型 | 第25-26页 |
| 3.1.3 一元线性回归模型的用电量预测与误差分析 | 第26-27页 |
| 3.2 产业产值单耗模型预测技术 | 第27-31页 |
| 3.2.1 构建产业产值单耗模型 | 第27-28页 |
| 3.2.2 产业产值单耗模型的分析与预测 | 第28-30页 |
| 3.2.3 产业产值单耗模型的误差分析 | 第30-31页 |
| 3.3 大用户递增模型预测技术 | 第31-35页 |
| 3.3.1 构建大用户递增模型 | 第32页 |
| 3.3.2 大用户递增模型的分析与预测 | 第32-34页 |
| 3.3.3 大用户递增模型的误差分析 | 第34-35页 |
| 3.4 气候模型预测技术 | 第35-41页 |
| 3.4.1 构建气候与用电量模型 | 第35-40页 |
| 3.4.2 气候与用电量模型的预测与误差分析 | 第40-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 城市用电量需求组合预测模型优化 | 第43-54页 |
| 4.1 组合预测模型技术 | 第43-44页 |
| 4.2 组合预测模型权值求取方法 | 第44-46页 |
| 4.2.1 利用等权平均组合预测法求权值 | 第44页 |
| 4.2.2 利用方差-协方差组合预测法求权值 | 第44-45页 |
| 4.2.3 利用回归组合预测法求权值 | 第45-46页 |
| 4.2.4 利用智能算法求组合预测模型权值 | 第46页 |
| 4.3 进化算法 | 第46-49页 |
| 4.3.1 进化算法 | 第46-47页 |
| 4.3.2 差分进化算法和可行性准则 | 第47-49页 |
| 4.3.3 约束优化进化算法的设计 | 第49页 |
| 4.4 约束优化进化算法在用电量组合预测模型中的运用 | 第49-53页 |
| 4.4.1 利用约束优化进化算法计算权值 | 第49-50页 |
| 4.4.2 实例计算与分析 | 第50-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 城市负荷特性分析 | 第54-61页 |
| 5.1 年负荷特性曲线分析 | 第54-56页 |
| 5.2 月负荷特性曲线分析 | 第56-57页 |
| 5.3 日负荷特性曲线分析 | 第57-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 2015-2020年城市用电量与负荷特性预测实例分析 | 第61-70页 |
| 6.1 2015-2020年城市全社会用电量预测实例分析 | 第61-65页 |
| 6.1.1 利用一元线性回归模型进行用电量预测 | 第61页 |
| 6.1.2 利用产业产值单耗模型进行用电量预测 | 第61-63页 |
| 6.1.3 利用大用户递增模型进行用电量预测 | 第63-64页 |
| 6.1.4 利用气候模型进行用电量预测 | 第64-65页 |
| 6.1.5 利用组合模型进行用电量预测 | 第65页 |
| 6.2 2015-2020年城市电力负荷特性指标预测实例分析 | 第65-69页 |
| 6.2.1 最大负荷利用小时数预测 | 第65-66页 |
| 6.2.2 2015-2020年最大负荷及月最大负荷预测 | 第66-67页 |
| 6.2.3 2015-2020年季不均衡系数预测 | 第67页 |
| 6.2.4 2015-2020年平均日负荷率预测 | 第67-68页 |
| 6.2.5 2015-2020年最小日负荷率预测 | 第68页 |
| 6.2.6 2015-2020年春夏秋冬典型日负荷曲线预测 | 第68-69页 |
| 6.3 本章小结 | 第69-70页 |
| 第七章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 7.1 全文总结 | 第70页 |
| 7.2 后续工作展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
