| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-22页 |
| ·课题背景及来源 | 第9-11页 |
| ·电力负荷预测概述 | 第11-18页 |
| ·电力负荷预测特点 | 第11页 |
| ·电力负荷预测分类 | 第11-12页 |
| ·电力负荷负荷预测的基本原则 | 第12-14页 |
| ·电力负荷预测的基本要求 | 第14-15页 |
| ·电力负荷预测流程 | 第15-16页 |
| ·电力负荷预测技术方法简介 | 第16-18页 |
| ·国内外负荷预测技术研究现状 | 第18-20页 |
| ·本文主要研究工作及章节安排 | 第20-22页 |
| 第二章 县级电力负荷研究及短期负荷预测整体方案设计 | 第22-36页 |
| ·县级电力负荷的分类和特性 | 第22-27页 |
| ·负荷的分类 | 第22-23页 |
| ·电力负荷的特点 | 第23-26页 |
| ·电力负荷组成分析 | 第26-27页 |
| ·短期负荷预测整体方案设计 | 第27-35页 |
| ·数据预处理方案设计 | 第28-30页 |
| ·特征参数的提取方案设计 | 第30-31页 |
| ·短期负荷预测方案设计 | 第31-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 负荷预测算法研究 | 第36-55页 |
| ·数据预处理 | 第36-41页 |
| ·异常数据处理的基本思想 | 第36-37页 |
| ·异常数据的分类处理 | 第37-41页 |
| ·特征参数的提取 | 第41-42页 |
| ·小波分析法的数学原理 | 第41-42页 |
| ·多分辨率分析 | 第42页 |
| ·BP神经网络算法 | 第42-49页 |
| ·神经元模型 | 第43-44页 |
| ·传输函数 | 第44页 |
| ·BP网络模型描述 | 第44-46页 |
| ·BP算法推导 | 第46-48页 |
| ·BP算法步骤 | 第48-49页 |
| ·BP神经网络改进算法 | 第49-54页 |
| ·变步长算法 | 第49页 |
| ·加入动量项 | 第49-50页 |
| ·OBP算法 | 第50-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 调度系统软件及预测算法仿真研究 | 第55-65页 |
| ·县调度系统软件 | 第55页 |
| ·基本BP算法模型仿真 | 第55-62页 |
| ·数据预处理 | 第58-59页 |
| ·相关参数的确定 | 第59-60页 |
| ·仿真及误差分析 | 第60-62页 |
| ·OBP算法仿真 | 第62-64页 |
| ·初始化参数 | 第62页 |
| ·仿真及误差分析 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·研究工作的总结 | 第65页 |
| ·进一步的工作展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第73页 |