| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 配电网规划中电力需求预测的内容及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 配电网规划中电力需求预测研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 总量负荷预测研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 空间负荷预测研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 配电网规划电力需求预测 | 第17-30页 |
| 2.1 电力需求预测的相关因素概述 | 第17页 |
| 2.2 总量负荷预测相关因素分析 | 第17-19页 |
| 2.2.1 地区负荷增长特性 | 第17-18页 |
| 2.2.2 地区分类负荷预测 | 第18-19页 |
| 2.3 空间负荷预测相关因素分析 | 第19-25页 |
| 2.3.1 小区划分和小区面积 | 第19-21页 |
| 2.3.2 负荷曲线和同时率 | 第21-22页 |
| 2.3.3 小区用地类型分类 | 第22页 |
| 2.3.4 小区负荷增长特性 | 第22-23页 |
| 2.3.5 负荷密度指标 | 第23-25页 |
| 2.4 电力需求预测异常数据辨识 | 第25-28页 |
| 2.4.1 异常数据的含义及形成原因 | 第25页 |
| 2.4.2 异常数据的辨识方法介绍 | 第25-28页 |
| 2.5 配电网规划电力需求预测基本流程 | 第28-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于 WPLSR 分析的年用电量预测 | 第30-46页 |
| 3.1 多元线性回归的局限性 | 第30-34页 |
| 3.1.1 多元线性回归分析 | 第30-31页 |
| 3.1.2 多重相关性问题 | 第31-34页 |
| 3.2 偏最小二乘回归分析模型 | 第34-38页 |
| 3.2.1 主成分分析 | 第34-35页 |
| 3.2.2 典型相关分析 | 第35-36页 |
| 3.2.3 偏最小二乘回归 | 第36-38页 |
| 3.3 加权偏最小二乘回归分析模型 | 第38-40页 |
| 3.3.1 样本相似离度判定法 | 第38-39页 |
| 3.3.2 基于 WPLSR 的年用电量预测模型 | 第39-40页 |
| 3.4 实例分析 | 第40-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于 GRA-LSSVM 负荷密度法的空间负荷预测 | 第46-58页 |
| 4.1 最小二乘支持向量机 | 第46-52页 |
| 4.1.1 支持向量机理论 | 第46-48页 |
| 4.1.2 最小二乘支持向量机 | 第48-50页 |
| 4.1.3 基于混沌 PSO 算法的 LSSVM 参数优化 | 第50-52页 |
| 4.2 基于灰色关联度的训练样本选择 | 第52-53页 |
| 4.2.1 灰色关联度分析理论 | 第52-53页 |
| 4.2.2 基于灰色关联度的训练样本选择 | 第53页 |
| 4.3 基于 GRA- LSSVM 负荷密度法的空间负荷预测基本步骤 | 第53-55页 |
| 4.4 实例分析 | 第55-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论与展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 附录 A 攻读硕士学位期间所发表的主要学术论文目录 | 第64-65页 |
| 附录 B 攻读学位期间所参加的科研项目目录 | 第65页 |
