重庆长寿电网负荷特性分析与负荷预测研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 需解决的技术问题及研究思路 | 第12页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第2章 电网负荷预测基础知识 | 第14-24页 |
| 2.1 电网负荷预测概述 | 第14-16页 |
| 2.1.1 电力系统负荷预测的特点 | 第14页 |
| 2.1.2 电力系统负荷预测的需求 | 第14-15页 |
| 2.1.3 电力系统负荷预测的主要影响因素 | 第15页 |
| 2.1.4 电力系统负荷预测的基本原理 | 第15-16页 |
| 2.2 电网负荷预测的指标和步骤 | 第16-17页 |
| 2.2.1 电网负荷预测的指标 | 第16页 |
| 2.2.2 电力系统负荷预测的步骤 | 第16-17页 |
| 2.3 负荷预测的误差分析 | 第17-19页 |
| 2.3.1 产生预测误差原因 | 第17-18页 |
| 2.3.2 预测误差分析 | 第18-19页 |
| 2.4 负荷预测的相关影响因素 | 第19-23页 |
| 2.4.1 负荷数据源带来的影响 | 第19-21页 |
| 2.4.2 负荷类型的影响 | 第21-22页 |
| 2.4.3 气象因素与类型的影响 | 第22页 |
| 2.4.4 其他因素 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 数据挖掘技术与负荷特性分析 | 第24-37页 |
| 3.1 数据挖掘定义 | 第24页 |
| 3.2 数据挖掘过程 | 第24-25页 |
| 3.3 数据挖掘常用方法及特点 | 第25-29页 |
| 3.4 负荷特性指标选取 | 第29页 |
| 3.5 负荷特性指标体系分类 | 第29-30页 |
| 3.6 分析负荷特性的传统方法 | 第30-33页 |
| 3.7 数据挖掘中的负荷特性分析方法 | 第33-35页 |
| 3.8 本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 负荷预测方法 | 第37-48页 |
| 4.1 经典负荷预测方法 | 第37-44页 |
| 4.1.1 弹性系数法 | 第37页 |
| 4.1.2 产值单耗法 | 第37-38页 |
| 4.1.3 负荷密度法 | 第38页 |
| 4.1.4 人均用电水平法 | 第38页 |
| 4.1.5 回归分析法 | 第38-39页 |
| 4.1.6 灰色预测法 | 第39-41页 |
| 4.1.7 移动平均法 | 第41-42页 |
| 4.1.8 线性回归法 | 第42-43页 |
| 4.1.9 指数平滑法 | 第43页 |
| 4.1.10 负荷趋势法 | 第43-44页 |
| 4.2 新发展的预测方法 | 第44-46页 |
| 4.2.1 专家系统预测法 | 第44页 |
| 4.2.2 神经网络预测法 | 第44-45页 |
| 4.2.3 优选组合预测法 | 第45-46页 |
| 4.3 预测方法的比较 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 重庆长寿电网负荷特性分析及其负荷预测 | 第48-61页 |
| 5.1 长寿电网情况 | 第48-49页 |
| 5.2 长寿供电分公司负荷特性分析 | 第49-53页 |
| 5.3 长寿供电分公司负荷预测 | 第53-61页 |
| 5.3.1 负荷预测流程 | 第53-54页 |
| 5.3.2 选取相似日 | 第54-58页 |
| 5.3.3 负荷预测结果 | 第58-61页 |
| 第6章 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
