| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| ·电力系统负荷预测的研究背景及意义 | 第9页 |
| ·电力系统负荷预测的发展和研究现状 | 第9页 |
| ·电力负荷分类及影响电力负荷的主要因素 | 第9-10页 |
| ·当前电力系统负荷预测中主要存在的问题 | 第10页 |
| ·本文所做的主要研究工作 | 第10-12页 |
| 第2章 经验模式分解基本理论及其在负荷分析中的应用 | 第12-20页 |
| ·经验模式分解(EMD)理论 | 第12-17页 |
| ·经验模式分解(EMD)概述 | 第12页 |
| ·特征时间尺度 | 第12-13页 |
| ·Hilbert变换及瞬时频率 | 第13-14页 |
| ·固有模态函数(IMF) | 第14-15页 |
| ·经验模式分解原理 | 第15-17页 |
| ·经验模式分解在电力系统负荷分析中的应用 | 第17-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 神经网络简述 | 第20-26页 |
| ·人工神经网络简介 | 第20-22页 |
| ·人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)的基本概念 | 第20页 |
| ·神经元模型 | 第20-22页 |
| ·BP神经网络原理 | 第22-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第4章 负荷分析与预测模型 | 第26-40页 |
| ·分析与预测所用数据的选取 | 第26页 |
| ·EMD分解日负荷曲线及各个IMF分量的物理意义 | 第26-31页 |
| ·气象因素相关分析 | 第31-33页 |
| ·日负荷分析气象因素选取 | 第31-32页 |
| ·日负荷IMF分量与气象因素的相关分析 | 第32-33页 |
| ·训练BP神经网络 | 第33-39页 |
| ·本章总结 | 第39-40页 |
| 第5章 预测实例 | 第40-47页 |
| ·负荷预测误差指标 | 第40页 |
| ·负荷分析与预测实例 | 第40-46页 |
| ·本章总结 | 第46-47页 |
| 第6章 总结与展望 | 第47-49页 |
| ·总结 | 第47页 |
| ·有待进一步研究的问题 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第54页 |