| 第1章 前言 | 第1-10页 |
| 1．1 引言 | 第7-8页 |
| 1．2 短期负荷预测技术的发展历程 | 第8-9页 |
| 1．3 本文所做的工作 | 第9-10页 |
| 第2章 短期负荷预测基本模型 | 第10-14页 |
| 2．1 影响负荷的各种因素 | 第10-11页 |
| 2．1．1 经济因素 | 第10页 |
| 2．1．2 时间因素 | 第10-11页 |
| 2．1．3 天气因素 | 第11页 |
| 2．1．4 随机因素 | 第11页 |
| 2．2 短期负荷预测基本模型 | 第11-14页 |
| 第3章 短期负荷预测基本方法 | 第14-24页 |
| 3．1 引言 | 第14页 |
| 3．2 各种预测方法简介 | 第14-22页 |
| 3．2．1 线性外推法 | 第14-15页 |
| 3．2．2 多元线性回归法 | 第15-16页 |
| 3．2．3 指数平滑法 | 第16页 |
| 3．2．4 时间序列法 | 第16-17页 |
| 3．2．5 状态空间法 | 第17-18页 |
| 3．2．6 专家系统方法 | 第18-20页 |
| 3．2．7 人工神经网络方法 | 第20-21页 |
| 3．2．8 模糊推理法 | 第21-22页 |
| 3．3 小结 | 第22-24页 |
| 第4章 本文的预测方法 | 第24-33页 |
| 4．1 引言 | 第24-25页 |
| 4．2 预测日类型的确定 | 第25页 |
| 4．3 通过人工神经网络预测负荷归一化曲线 | 第25-27页 |
| 4．4 通过模糊推理策略预测日负荷最大值和最小值 | 第27-30页 |
| 4．5 预测过程 | 第30-31页 |
| 4．6 算例分析 | 第31-33页 |
| 第5章 短期负荷预测技术的实用化 | 第33-35页 |
| 5．1 引言 | 第33页 |
| 5．2 不良负荷数据的检测和剔除 | 第33-34页 |
| 5．3 负荷数据类型的转换 | 第34-35页 |
| 5．3．1 电流数据到功率数据的转换 | 第34-35页 |
| 第6章 基于组件技术和IEC 61970标准的短期负荷预测软件的设计 | 第35-44页 |
| 6．1 短期负荷预测软件的功能 | 第35页 |
| 6．2 现有短期负荷预测软件存在的问题 | 第35-36页 |
| 6．3 对短期负荷预测软件提出的新要求 | 第36-37页 |
| 6．4 短期负荷预测软件的设计 | 第37-42页 |
| 6．5 小结 | 第42-44页 |
| 第七章 总结 | 第44-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-47页 |