智能电网负荷特性分析与短期负荷预测研究

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智能电网负荷特性分析与短期负荷预测研究

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智能电网负荷特性分析与短期负荷预测研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-14页
1.1 研究背景及意义	第10页
1.1.1 课题研究背景和意义	第10页
1.1.2 课题来源	第10页
1.2 研究内容及成果	第10-12页
1.3 论文结构安排	第12-14页
第二章智能电网数据挖掘研究综述	第14-26页
2.1 智能电网数据	第14-16页
2.1.1 智能电网数据特征	第14页
2.1.2 智能电网数据分析应用领域	第14-16页
2.2 数据挖掘技术	第16-18页
2.2.1 数据挖掘概念	第16页
2.2.2 数据挖掘过程	第16-17页
2.2.3 数据挖掘常用方法	第17-18页
2.3 数据挖掘方法在智能电网负荷特性分析与预测中的应用	第18-25页
2.3.1 负荷特性分析	第18-21页
2.3.2 负荷预测	第21-25页
2.4 本章小结	第25-26页
第三章基于自适应加权FCM聚类的负荷特性分析研究	第26-40页
3.1 引言	第26页
3.2 负荷聚类步骤	第26-28页
3.3 自适应加权FCM聚类算法	第28-35页
3.3.1 主成分分析法	第28-29页
3.3.2 模糊C均值算法	第29-31页
3.3.3 PCA-WFCM算法	第31-34页
3.3.4 聚类有效性函数	第34-35页
3.4 仿真结果及分析	第35-39页
3.4.1 仿真数据及参数设置	第35-36页
3.4.2 仿真结果分析	第36-39页
3.5 本章小结	第39-40页
第四章基于改进RBF神经网络的短期负荷预测研究	第40-54页
4.1 引言	第40-41页
4.2 负荷曲线分析	第41-42页
4.3 改进RBF神经网络预测算法	第42-45页
4.3.1 RBF神经网络	第42-44页
4.3.2 RBF-PCA-WFCM预测算法	第44-45页
4.4 基于用户聚类的RBF-PCA-WFCM预测方法	第45-47页
4.5 仿真结果及分析	第47-53页
4.5.1 仿真数据及参数设置	第47-48页
4.5.2 仿真结果分析	第48-53页
4.6 本章小结	第53-54页
第五章总结与展望	第54-56页
5.1 论文工作总结	第54-55页
5.2 未来工作展望	第55-56页
缩略语索引	第56-58页
参考文献	第58-62页
致谢	第62-64页
攻读硕士学位期间研究成果	第64页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。

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