电力需求侧用能优化决策支持系统研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第12-13页 |
| 第2章 用能优化决策支持系统相关技术 | 第13-24页 |
| 2.1 数据处理与分析技术 | 第13-14页 |
| 2.1.1 数据处理技术概述 | 第13页 |
| 2.1.2 数据挖掘技术 | 第13页 |
| 2.1.3 数据挖掘的应用领域 | 第13-14页 |
| 2.2 决策支持技术 | 第14-15页 |
| 2.3 SVM与SVR | 第15-23页 |
| 2.3.1 SVM概述 | 第15-16页 |
| 2.3.2 SVM算法 | 第16-20页 |
| 2.3.3 SVR | 第20-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 用能数据采集 | 第24-32页 |
| 3.1 典型高载能行业用能特点 | 第24-26页 |
| 3.1.1 钢铁行业用能特点 | 第24-25页 |
| 3.1.2 纺织行业用能特点 | 第25-26页 |
| 3.1.3 电解铝行业用能特点 | 第26页 |
| 3.2 需求侧用能优化企业选取标准 | 第26-27页 |
| 3.3 需求侧用能数据采集 | 第27-30页 |
| 3.3.1 需求侧用能数据采集子系统架构 | 第27-29页 |
| 3.3.2 本地通信 | 第29页 |
| 3.3.3 无线远程通信 | 第29-30页 |
| 3.3.4 用能数据采集方式及内容 | 第30页 |
| 3.4 数据存储与备份 | 第30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 第4章 用能优化决策支持系统的研究 | 第32-46页 |
| 4.1 需求侧用能预测 | 第32-37页 |
| 4.1.1 基于SVR的需求侧用能预测 | 第33-35页 |
| 4.1.2 用能预测模型的训练 | 第35页 |
| 4.1.3 需求侧用能预测结果分析 | 第35-37页 |
| 4.2 需求响应 | 第37-40页 |
| 4.2.1 需求响应及其分类 | 第37-38页 |
| 4.2.2 用能峰谷平时段的划分 | 第38-39页 |
| 4.2.3 需求响应特征量选取 | 第39-40页 |
| 4.3 需求响应预测 | 第40-42页 |
| 4.4 需求响应策略制定 | 第42-43页 |
| 4.5 需求响应的实施 | 第43-45页 |
| 4.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 用能优化决策支持系统的实现 | 第46-53页 |
| 5.1 系统设计原则 | 第46页 |
| 5.2 系统架构设计 | 第46-47页 |
| 5.3 系统环境及软件配置 | 第47页 |
| 5.4 系统总体功能设计 | 第47-52页 |
| 5.4.1 用能采集功能 | 第48-50页 |
| 5.4.2 用能预测功能 | 第50-51页 |
| 5.4.3 需求响应预测功能 | 第51-52页 |
| 5.5 系统测试 | 第52页 |
| 5.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 结论与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 研究成果与结论 | 第53页 |
| 6.2 后续工作与展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
