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基于DKF算法的微电网群短期功率预测的研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-17页
   ·课题背景与意义第10-11页
   ·课题研究的发展现状第11-15页
     ·功率预测发展现状第11-12页
     ·分布式预测发展现状第12-15页
   ·目前存在的问题第15页
   ·本文主要工作和创新成果第15-17页
第二章 微电网群的研究概述第17-27页
   ·微电网主要特征第17-23页
     ·微电网的组成第17-18页
     ·微电网的运行第18-22页
     ·微电网的基本特点第22-23页
   ·微电网群主要特征第23-25页
     ·微电网群的组成第23-24页
     ·微电网群的基本特点第24-25页
   ·本章小结第25-27页
第三章 预测算法的研究第27-40页
   ·卡尔曼滤波预测算法第27-30页
     ·传统的卡尔曼滤波预测算法第27-29页
     ·改进的卡尔曼滤波预测算法第29-30页
   ·分布式卡尔曼滤波预测算法第30-38页
     ·一致性算法第30-31页
     ·一致性问题的表述第31-33页
     ·一致性协议的分析第33-36页
     ·分布式卡尔曼滤波预测算法的原理第36-37页
     ·分布式卡尔曼滤波预测算法模型的建立第37-38页
   ·本章小结第38-40页
第四章 基于DKF算法的微电网群短期功率预测建模第40-50页
   ·历史数据的处理第40-42页
   ·建立预测模型的基本原则第42-43页
   ·功率预测模型第43-49页
     ·微电网群图的模型第43-47页
     ·微电网群预测算法的模型第47-49页
   ·本章小结第49-50页
第五章 基于DKF算法的微电网群短期功率预测的实现第50-68页
   ·数据来源第50页
   ·数据处理第50-58页
   ·算法检验指标的定义第58-59页
   ·预测结果及分析第59-67页
   ·本章小结第67-68页
第六章 结论与展望第68-70页
   ·论文结论第68-69页
   ·课题研究展望第69-70页
参考文献第70-77页
致谢第77-78页
攻读硕士学位期间研究成果第78页

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