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基于广义SVM-CA理论的电力负荷空间分布预测

中文摘要第1页
英文摘要第4-7页
第一章 绪论第7-11页
   ·研究背景及其意义第7-8页
   ·电力负荷空间分布预测的发展现状第8-9页
   ·本文的主要工作第9-11页
第二章 基于 SVM-CA 理论的电力负荷时空预测模型第11-29页
   ·电力负荷预测的基本原则第11-12页
   ·元胞自动机理论第12-15页
     ·元胞自动机定义第12页
     ·元胞自动机构成第12-14页
     ·元胞自动机特点第14-15页
   ·支持向量机理论与算法第15-23页
     ·机器学习问题第15-18页
     ·支持向量机原理第18-19页
     ·核函数方法第19-20页
     ·软间隔优化第20-21页
     ·广义支持向量机模型第21-22页
     ·实现技术第22-23页
   ·电力负荷空间分布预测算法模型第23-28页
     ·广义 SVM-CA 模型在电力负荷预测中的适用性第23-24页
     ·电力负荷元胞的定义第24-25页
     ·基于广义SVM理论的CA转换规则第25-28页
   ·本章小结第28-29页
第三章 配电网规划GIS系统第29-37页
   ·概述第29-31页
     ·地理信息系统的发展历史第29-30页
     ·GIS系统的构成第30页
     ·GIS系统的工作原理第30页
     ·GIS系统的功能第30-31页
   ·GIS系统在配电网规划中的应用第31-36页
     ·GIS的优越性第31-32页
     ·GIS平台及开发语言介绍第32-33页
     ·对地理信息的图形处理第33页
     ·GIS数据存储结构第33-35页
     ·GIS用于空间负荷预测功能第35-36页
   ·本章小结第36-37页
第四章 电力负荷空间分布预测算法的实现第37-51页
   ·研究区域概述第37页
   ·元胞的属性及转换规则第37-40页
   ·算法实现及流程框图第40-43页
   ·算例分析第43-49页
     ·结果分析第43-45页
     ·误差分析第45-46页
     ·模拟结果可重复性分析第46页
     ·阙值对计算结果影响分析第46-49页
   ·本章小结第49-51页
第五章 结论与展望第51-53页
参考文献第53-56页
致谢第56-57页
在学期间发表的学术论文和参加科研情况第57页

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