基于时间序列的短期电力负荷预测模型研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-13页 |
| ·电力负荷预测的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·电力负荷预测的分类 | 第10-11页 |
| ·短期电力负荷预测的研究意义 | 第11-13页 |
| ·国内外研究状况 | 第13-14页 |
| ·国外研究现状 | 第13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文组织结构 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-17页 |
| 第二章 电力负荷预测相关理论知识 | 第17-27页 |
| ·电力负荷预测方法 | 第17-21页 |
| ·各种预测方法 | 第17-20页 |
| ·各种预测方法的分析比较 | 第20-21页 |
| ·电力负荷预测的基本程序 | 第21-23页 |
| ·短期负荷预测的特点 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-27页 |
| 第三章 电力负荷特性分析及时间序列模型 | 第27-43页 |
| ·电力负荷的影响因数 | 第27-29页 |
| ·电力负荷的变化特点 | 第29-32页 |
| ·电力负荷的特点 | 第29-30页 |
| ·电力负荷的规律 | 第30-32页 |
| ·聚类分析 | 第32-38页 |
| ·聚类方法分类 | 第33-35页 |
| ·相似性度量 | 第35-37页 |
| ·分析步骤 | 第37-38页 |
| ·时间序列模型 | 第38-42页 |
| ·时间序列相关概念 | 第38-40页 |
| ·三种常用的时间序列模型 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于属性分类的时间序列模型 | 第43-63页 |
| ·电力负荷时序的非平稳性 | 第43-45页 |
| ·建立属性分类机制 | 第45-54页 |
| ·属性集合定义 | 第45-52页 |
| ·属性量化规则 | 第52页 |
| ·数据格式 | 第52-53页 |
| ·基于属性分类的电力负荷规律 | 第53-54页 |
| ·预测任务分解规则 | 第54-55页 |
| ·获取样本 | 第55-56页 |
| ·样本空间筛选规则 | 第55页 |
| ·训练规则 | 第55-56页 |
| ·模型识别 | 第56-59页 |
| ·模型识别规则 | 第56页 |
| ·自相关函数和偏相关函数的计算 | 第56-58页 |
| ·"截尾"性和"拖尾"性的判定方法 | 第58-59页 |
| ·参数估计 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第五章 仿真实验 | 第63-71页 |
| ·实验准备 | 第63-64页 |
| ·收集历史数据 | 第63页 |
| ·Matlab程序设计 | 第63-64页 |
| ·任务描述 | 第64-66页 |
| ·已知条件 | 第64-65页 |
| ·预测目标 | 第65-66页 |
| ·预测流程 | 第66-67页 |
| ·基于属性分类的时序模型 | 第67-68页 |
| ·试验结果及分析 | 第68-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| ·本文总结 | 第71-72页 |
| ·未来展望 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 附录A: 硕士期间发表论文 | 第79页 |
