| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·课题研究的意义和目的 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-16页 |
| ·负荷预测的国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·负荷预测的国内研究现状 | 第11-12页 |
| ·负荷预测常见方法分析 | 第12-16页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第16-18页 |
| 第二章 电力负荷预测研究 | 第18-28页 |
| ·电力负荷预测概念 | 第18-19页 |
| ·电力负荷预测的特点和原理 | 第19-21页 |
| ·电力负荷预测的特点 | 第19-20页 |
| ·电力负荷预测的原理 | 第20-21页 |
| ·电力负荷预测的分类 | 第21-22页 |
| ·电力负荷预测的特性分析 | 第22-24页 |
| ·电力负荷预测的影响因素及误差分析 | 第24-27页 |
| ·电力负荷预测的影响因素 | 第24-25页 |
| ·电力负荷预测的误差分析 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 RBF神经网络 | 第28-37页 |
| ·人工神经网络简介 | 第28-29页 |
| ·RBF神经网络结构分析 | 第29-35页 |
| ·RBF神经网络的结构与模型 | 第29-31页 |
| ·RBF神经网络的准则与学习算法 | 第31-35页 |
| ·RBF神经网络的优势 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 模糊控制原理与模糊控制器的设计 | 第37-46页 |
| ·模糊控制的基本思想 | 第38-39页 |
| ·模糊控制器的设计 | 第39-45页 |
| ·模糊控制器输入变量和输出变量的确定 | 第40-41页 |
| ·模糊控制器的设计原则 | 第41-42页 |
| ·模糊逻辑控制的知识库 | 第42-43页 |
| ·模糊推理与模糊判决 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 基于RBF神经网络和模糊控制的电力系统短期负荷预测 | 第46-66页 |
| ·典型负荷分量分析 | 第46-48页 |
| ·RBF神经网络的建立 | 第48-50页 |
| ·RBF神经网络训练 | 第50-54页 |
| ·负荷数据预处理 | 第50-53页 |
| ·神经网络输入数据的归一化处理 | 第53-54页 |
| ·模糊控制在电力负荷预测上的应用 | 第54-57页 |
| ·语言变量及其论域和隶属函数的确定 | 第54-56页 |
| ·模糊控制规则的确定 | 第56页 |
| ·模糊规则查询表的建立 | 第56-57页 |
| ·RBF神经网络与模糊理论的结合 | 第57-58页 |
| ·预测结果与分析 | 第58-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 结论与展望 | 第66-68页 |
| ·本文工作总结 | 第66页 |
| ·展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 在学期间发表的论文 | 第73页 |