声明
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 研究内容和方法
1.3.1 研究主要内容
1.3.2 研究方法
2 负荷预测技术介绍
2.1 负荷预测模型介绍
2.1.1 SVM模型介绍
2.1.2 ANN模型介绍
2.2 优化算法介绍
2.2.1 FOA
2.2.2Grid Search
2.2.3 PCA、KPCA
2.3 本章小结
3 负荷特性分析
3.1 总负荷工况分析
3.1.1 月工况分析
3.1.2 日工况分析
3.1.3 小时工况分析
3.2 各类用户日负荷特性分析
3.2.1 居民用户日负荷特性分析
3.2.2 工业用户日负荷特性分析
3.2.3 公服用户日负荷特性分析
3.3 各类用户小时高峰负荷特性分析
3.4 本章小结
4 负荷预测技术研究
4.1 日负荷跟踪预测研究
4.1.1 KPCA-FOA-LSSVM日负荷跟踪预测
4.1.2 FOA-LSSVM日负荷跟踪预测
4.1.3 GridSearch-SVR日负荷跟踪预测
4.1.4 BPANN日负荷跟踪预测
4.1.5 模型预测效果对比分析
4.2 节假日日负荷预测研究
4.3 小时高峰负荷预测研究
4.4 本章小结
5 负荷预测软件的开发
5.1 负荷预测GUI总体设计
5.2 GUI Callback编码
5.3 GUI预测和软件打包
5.4 本章小结
6 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
致谢
参考文献
附录1（攻读硕士学位期间发表的论文及参加项目情况）
