宁陵县中长期电力负荷预测
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-11页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第10-11页 |
| 第2章 电力负荷预测理论 | 第11-19页 |
| 2.1 负荷预测概述 | 第11-12页 |
| 2.1.1 负荷预测概念及分类 | 第11-12页 |
| 2.1.2 负荷预测方法 | 第12页 |
| 2.2 负荷预测特点及影响因素 | 第12-15页 |
| 2.2.1 负荷预测特点 | 第12-13页 |
| 2.2.2 负荷预测影响因素 | 第13-15页 |
| 2.3 负荷预测的基本要求 | 第15页 |
| 2.4 负荷预测的步骤 | 第15-17页 |
| 2.5 负荷预测误差分析 | 第17-18页 |
| 2.5.1 误差产生原因 | 第17页 |
| 2.5.2 分析误差的指标和方法 | 第17-18页 |
| 2.6 本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 BP 神经网络理论 | 第19-28页 |
| 3.1 BP 神经网络概念及基本原理 | 第19-22页 |
| 3.1.1 人工神经元网络 | 第19-20页 |
| 3.1.2 BP 神经网络基本原理 | 第20-22页 |
| 3.2 BP 神经网络学习规则 | 第22-27页 |
| 3.2.1 BP 神经网络的学习过程 | 第22页 |
| 3.2.2 BP 神经网络学习参数的选取 | 第22-24页 |
| 3.2.3 BP 神经网络的学习算法 | 第24-27页 |
| 3.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第4章 宁陵县配电网电力负荷预测 | 第28-43页 |
| 4.1 宁陵县配电网负荷特性分析 | 第28-30页 |
| 4.2 宁陵县电力市场分析 | 第30-34页 |
| 4.2.1 电力市场环境分析 | 第30-31页 |
| 4.2.2 电力供需形势分析 | 第31-32页 |
| 4.2.3 电力销售市场分析 | 第32-34页 |
| 4.3 基于时间序列方法宁陵县负荷预测 | 第34-37页 |
| 4.3.1 时间序列预测模型 | 第34-36页 |
| 4.3.2 负荷预测结果 | 第36-37页 |
| 4.4 基于 BP 神经网络方法宁陵县负荷预测 | 第37-40页 |
| 4.4.1 BP 神经网络模型的建立 | 第37-39页 |
| 4.4.2 负荷预测结果 | 第39-40页 |
| 4.5 结果对比与宁陵县未来负荷预测 | 第40-42页 |
| 4.5.1 结果对比 | 第40-41页 |
| 4.5.2 宁陵县配电网负荷预测 | 第41-42页 |
| 4.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 结论与展望 | 第43-44页 |
| 5.1 结论 | 第43页 |
| 5.2 展望 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48页 |
