| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 数据挖掘技术的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 城市微气象的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 智能用电策略的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的主要研究内容与工作 | 第13-16页 |
| 第2章 基于聚类分析的数据挖掘算法研究 | 第16-22页 |
| 2.1 聚类分析方法及其原理 | 第16-19页 |
| 2.1.1 系统聚类法 | 第16-17页 |
| 2.1.2 动态聚类法 | 第17-19页 |
| 2.2 基于聚类分析的数据挖掘算法设计 | 第19-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于数据深度挖掘的行业用电时间分布特征研究 | 第22-34页 |
| 3.1 行业用电分类 | 第22-23页 |
| 3.2 行业用电的日分布特征 | 第23-25页 |
| 3.3 行业用电的年分布特征 | 第25-32页 |
| 3.3.1 行业年用电模式分析 | 第26-29页 |
| 3.3.2 行业开停工状态分析 | 第29-31页 |
| 3.3.3 行业节假日敏感分析 | 第31-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第4章 迎峰型行业用户负荷与气温的关联分析研究 | 第34-46页 |
| 4.1 城市微气象机理研究 | 第34-37页 |
| 4.1.1 温湿效应 | 第34-35页 |
| 4.1.2 气温累积效应 | 第35-37页 |
| 4.2 计及城市微气象影响的气温修正研究 | 第37-41页 |
| 4.3 迎峰型行业用户负荷与修正气温的关联分析 | 第41-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第5章 迎峰型行业用户的智慧用电策略研究 | 第46-62页 |
| 5.1 基于消费者心理学的基准峰谷分时电价制定研究 | 第46-51页 |
| 5.1.1 消费者心理学用户响应模型机理 | 第46-48页 |
| 5.1.2 基准峰谷分时电价制定研究 | 第48-51页 |
| 5.2 叠加电价模型研究 | 第51-52页 |
| 5.3 用电套餐的量身定制研究 | 第52-60页 |
| 5.3.1 节假日敏感用户用电套餐制定 | 第53-55页 |
| 5.3.2 气温敏感用户用电套餐制定 | 第55-57页 |
| 5.3.3 节假日及气温均不敏感用户用电套餐制定 | 第57-58页 |
| 5.3.4 用电套餐实际效益分析 | 第58-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 总结 | 第62-63页 |
| 6.2 展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 在攻读工程硕士学位期间发表的论文和参加科研情况 | 第70页 |