基于改进人工神经网络法的短期负荷预测
| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第3-6页 |
| 第一章 前言 | 第6-12页 |
| ·电力短期负荷预测的意义和任务 | 第6-7页 |
| ·负荷预测的意义 | 第6-7页 |
| ·负荷预测的任务 | 第7页 |
| ·国内外短期负荷预测研究现状 | 第7-10页 |
| ·电力系统负荷预测的传统方法 | 第8-9页 |
| ·电力系统负荷预测的新方法 | 第9-10页 |
| ·本论文主要研究内容 | 第10-12页 |
| 第二章 电力负荷预测概论 | 第12-19页 |
| ·负荷预测的概念和原理 | 第12-13页 |
| ·负荷预测的概念 | 第12页 |
| ·负荷预测的基本原理 | 第12-13页 |
| ·电力负荷预测的分类 | 第13-14页 |
| ·按时间分类 | 第13-14页 |
| ·按行业分类 | 第14页 |
| ·按特性分类 | 第14页 |
| ·负荷预测的步骤 | 第14-16页 |
| ·负荷预测误差分析 | 第16-19页 |
| ·误差产生原因 | 第16-17页 |
| ·误差分析及模型校验 | 第17-19页 |
| 第三章 人工神经网络 | 第19-38页 |
| ·人工神经网络的概述 | 第19-22页 |
| ·人工神经网络在国内外的发展状况 | 第19-21页 |
| ·人工神经网络的基本特征 | 第21页 |
| ·人工神经网络在电力系统负荷预测中的应用 | 第21-22页 |
| ·人工神经网络的模型及互连模式 | 第22-24页 |
| ·单神经元数学模型 | 第22-23页 |
| ·神经元的互连模式 | 第23-24页 |
| ·多层前向人工神经网络的改进算法 | 第24-30页 |
| ·多层前向人工神经网络的基本算法 | 第24-27页 |
| ·标准BP 算法存在的缺陷 | 第27-29页 |
| ·标准BP 算法的改进 | 第29-30页 |
| ·神经网络模型的设计 | 第30-38页 |
| 第四章 负荷预测软件的编制及算例分析 | 第38-49页 |
| ·软件开发环境的选择 | 第38-39页 |
| ·短期负荷预测软件的设计过程 | 第39-46页 |
| ·系统需求分析 | 第39-40页 |
| ·系统总体设计 | 第40-43页 |
| ·系统详细设计 | 第43页 |
| ·代码实现和调试 | 第43-46页 |
| ·算例分析 | 第46-49页 |
| ·人工神经网络模型中的基本构成单元 | 第46页 |
| ·误差评价指标 | 第46页 |
| ·结果分析 | 第46-49页 |
| 第五章 结论与展望 | 第49-51页 |
| ·结论 | 第49页 |
| ·展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第54页 |
