基于PSO-ESN的线损模拟预测方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第9-10页 |
| 1.3 研究现状及本文工作 | 第10-12页 |
| 第2章 线损及线损计算 | 第12-17页 |
| 2.1 线损的基本概念及组成 | 第12-13页 |
| 2.1.1 线损的定义 | 第12页 |
| 2.1.2 线损率相关概念 | 第12-13页 |
| 2.2 线损的计算方法 | 第13-16页 |
| 2.3 小结 | 第16-17页 |
| 第3章 线损预测方案 | 第17-25页 |
| 3.1 引言 | 第17页 |
| 3.2 配电网定义 | 第17页 |
| 3.3 配电网特点 | 第17-18页 |
| 3.4 预测方案介绍 | 第18-24页 |
| 3.4.1 基于等值电阻法的预测方案 | 第18-20页 |
| 3.4.2 基于电量预测的线损预测方案 | 第20-23页 |
| 3.4.3 基于智能电表数据采集的线损预测方案 | 第23-24页 |
| 3.5 小结 | 第24-25页 |
| 第4章 预测电量模型研究及算法选取 | 第25-36页 |
| 4.1 引言 | 第25页 |
| 4.2 BP神经网络算法 | 第25-27页 |
| 4.3 回声状态网络算法 | 第27-31页 |
| 4.3.1 回声状态网络结构 | 第27-28页 |
| 4.3.2 回声状态网络的建立流程 | 第28-30页 |
| 4.3.3 回声状态网络关键参数 | 第30-31页 |
| 4.4 电量预测试验对比及算法选取 | 第31-35页 |
| 4.4.1 指标选取及数据准备 | 第31-32页 |
| 4.4.2 数据预处理 | 第32-33页 |
| 4.4.3 试验对比 | 第33-35页 |
| 4.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第5章 PSO-ESN线损预测模型及系统实现 | 第36-47页 |
| 5.1 引言 | 第36页 |
| 5.2 粒子群优化算法 | 第36-37页 |
| 5.3 PSO-ESN线损预测模型建立 | 第37-39页 |
| 5.4 算例实证及结果分析 | 第39-42页 |
| 5.5 预测系统实现 | 第42-46页 |
| 5.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第6章 结论与展望 | 第47-49页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第47-48页 |
| 6.2 论文工作展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
