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目录
引 言
1 绪论
1.1 课题的目的和意义
1.2 国内外研究现状
1.3 短期负荷预测模型的发展趋势
1.4 本文的工作
2 电力负荷预测概述
2.1 电力负荷的分类及特点
2.2 电力负荷预测的分类
2.3 短期电力负荷特性分析
2.4 本章小结
3 面向短期负荷预测的支持向量机方法
3.1 三种预测方法的比较
3.2 支持向量机回归算法原理简介
3.3 SVM 应用于短期负荷预测的步骤
3.4 仿真分析
3.5 本章小结
4 考虑温度累积效应的负荷相似日选取算法
4.1 累积效应及温度修正公式
4.2 基于遗传算法的参数优选
4.3 温度修正结果
4.4 考虑温度累积效应的相似日选取算法
4.5 本章小结
5 基于改进相似日选取算法和 SVM 的短期负荷预测
5.1 算法特点分析
5.2 相似日的选取
5.3 支持向量机算法的训练
5.4 仿真分析
5.5 本章小结
6 总结和展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
后 记
附录:攻读硕士期间发表的学术论文