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电力网理论线损管理系统的设计实现
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电力网理论线损管理系统的设计实现
论文目录
 
中文摘要第1-3 页
英文摘要第3-8 页
第1章 绪论第8-13 页
　　1．1 选题的意义及背景第8-9 页
　　1．2 电力负荷预测第9-10 页
　　1．3 遗传算法概述第10-12 页
　　1．4 本课题的主要工作第12-13 页
第2章 电力网理论线损管理系统第13-37 页
　　2．1 理论线损概念第13 页
　　2．2 系统开发设计第13-24 页
　　　　2．2．1 Oracle7．3网络数据库第14-16 页
　　　　2．2．2 PowerBuilder6．5语言及开发第16-17 页
　　　　2．2．3 系统开发管理范围第17 页
　　　　2．2．4 系统软件流程图及功能模块第17-19 页
　　　　2．2．5 数据库的设计及PB语言应用第19-24 页
　　2．3 理论线损的计算第24-34 页
　　　　2．3．1 理论线损的计算原理第24-33 页
　　　　2．3．2 理论线损中高、低压线损的处理第33 页
　　　　2．3．3 代表日线损的处理第33-34 页
　　2．4 理论线损的降损分析第34-35 页
　　　　2．4．1 线路结构替换分析第34 页
　　　　2．4．2 线路间切换分析第34-35 页
　　2．5 理论线损预测第35 页
　　　　2．5．1 理论线损预测的意义第35 页
　　　　2．5．2 通过电力负荷的预测进而预测理论线损第35 页
　　2．6 本章小结第35-37 页
第3章 应用灰色系统预测电力系统负荷第37-54 页
　　3．1 电力系统负荷预测概述第37-39 页
　　　　3．1．1 负荷预测的基本原理第37-38 页
　　　　3．1．2 负荷预测的特点第38 页
　　　　3．1．3 负荷预测的方法第38-39 页
　　3．2 灰色系统理论及灰色生成第39-42 页
　　　　3．2．1 灰色系统理论的形成第39 页
　　　　3．2．2 灰色预测的分类第39-40 页
　　　　3．2．3 灰色生成第40-42 页
　　3．3 灰色建模过程第42-45 页
　　　　3．3．1 灰色GM模型的建模机理第42-43 页
　　　　3．3．2 GM（1，1）模型的建立第43-45 页
　　3．4 负荷预测的模型精度判定第45-47 页
　　　　3．4．1 后验差检验第46-47 页
　　　　3．4．2 后验差检验指标判定标准第47 页
　　3．5 应用研究第47-50 页
　　3．6 改进的指数加权GM（1，1）灰色预测模型第50-53 页
　　　　3．6．1 改进的必要性第50 页
　　　　3．6．2 灰色预测改进方法第50-51 页
　　　　3．6．3 应用改进预测模型进行预测第51-53 页
　　3．7 本章小结第53-54 页
第4章 应用遗传算法寻优预测模型参数第54-62 页
　　4．1 遗传算法概述第54-55 页
　　4．2 遗传算法的基本流程和原理第55-58 页
　　　　4．2．1 遗传算法的基本流程第55-56 页
　　　　4．2．2 遗传算法的原理第56-58 页
　　4．3 遗传算法本身参数的确定第58 页
　　4．4 应用遗传算法寻优预测模型参数第58-60 页
　　　　4．4．1 寻优预测模型参数的流程图第59 页
　　　　4．4．2 寻优预测模型参数的具体实施第59-60 页
　　4．5 应用研究第60-61 页
　　4．6 本章小结第61-62 页
结论第62-63 页
参考文献第63-66 页
攻读硕士学位期间所发表的论文第66-67 页
致谢第67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。
 
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