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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--典型负荷用电行为模式分析方法及其应用研究
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典型负荷用电行为模式分析方法及其应用研究
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第12-17页
    1.1 课题背景与研究意义第12-13页
    1.2 国内外发展现状第13-15页
        1.2.1 电力大数据第13-14页
        1.2.2 负荷用电行为分析第14页
        1.2.3 需求响应第14-15页
    1.3 本文的主要工作第15-17页
第二章 典型负荷用电模式研究方法概述第17-26页
    2.1 用电模式定义第17-18页
    2.2 大数据环境下电力负荷数据深度挖掘技术第18-21页
        2.2.1 电力大数据环境下负荷用能数据分析架构第18-19页
        2.2.2 大数据环境下电力负荷用能数据处理与数据挖掘的关键技术第19-21页
    2.3 电力负荷用电特性分析第21-24页
        2.3.1 工业用户负荷用电特性分析第21页
        2.3.2 商业用户负荷用电特性分析第21-23页
        2.3.3 智能家居负荷用电特性分析第23-24页
    2.4 小结第24-26页
第三章 基于大数据技术的用电行为模式辅助分析方法研究第26-46页
    3.1 基于大数据技术的用电行为特征辅助分析仪总体架构第26-27页
    3.2 电力用户用电行为特征分析第27-34页
        3.2.1 负荷分类方法及负荷特性研究第27-28页
        3.2.2 电力用户用电行为模式分析第28-32页
        3.2.3 电力用电行为模式的影响因素和影响机理分析第32-33页
        3.2.4 负荷用电行为特征分析第33-34页
    3.3 基于负荷特性分析和需求响应的高级应用第34-35页
        3.3.1 需求响应潜力分析模块第34页
        3.3.2 电力用户需求响应基线计算模块第34页
        3.3.3 电力用户需求响应效果评估模块第34页
        3.3.4 特定事件下的负荷预测模块第34-35页
    3.4 算例分析第35-44页
        3.4.1 基于聚类技术和关联技术的负荷特性研究第35-36页
        3.4.2 基于聚类分析技术的用户用电行为模式分析第36-39页
        3.4.3 基于贝叶斯分类的电力用电行为模式的影响因素和影响机理分析第39-41页
        3.4.4 客户用电行为特征分析第41-42页
        3.4.5 客户用电行为特征分析方法的高级应用第42-44页
    3.5 小结第44-46页
第四章 空调负荷需求响应资源的用电模式及应用第46-55页
    4.1 家庭环境分析及人体舒适理论基础第46-47页
        4.1.1 环境因素第46页
        4.1.2 节能因素第46-47页
    4.2 空调负荷的用电模式分析第47-48页
    4.3 基于空调用电模式优化的自动需求响应分析第48页
    4.4 算例分析第48-54页
        4.4.1 仿真实验参数设置第48-49页
        4.4.2 仿真结果分析第49-54页
    4.5 小结第54-55页
第五章 总结和展望第55-57页
致谢第57-58页
参考文献第58-61页
攻读硕士期间发表的论文和参与的课题第61页

 
 
论文编号BS3125212,这篇论文共61
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