迁安市供电公司短期电力负荷预测研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 短期电力负荷预测的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 论文结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 短期电力负荷预测的理论基础 | 第16-34页 |
| 2.1 电力负荷预测的一般理论 | 第16-24页 |
| 2.1.1 电力负荷预测的特征 | 第16-17页 |
| 2.1.2 电力负荷预测的基本原理 | 第17-19页 |
| 2.1.3 电力负荷预测的分类 | 第19-20页 |
| 2.1.4 电力负荷预测的基本方法 | 第20-24页 |
| 2.2 短期电力负荷预测的基本理论 | 第24-30页 |
| 2.2.1 短期电力负荷预测的影响因素 | 第24-26页 |
| 2.2.2 短期电力负荷预测的主要步骤 | 第26-28页 |
| 2.2.3 短期电力负荷预测的意义 | 第28-29页 |
| 2.2.4 短期电力负荷预测的特殊性 | 第29-30页 |
| 2.3 县级区域电力负荷预测的特殊性 | 第30-32页 |
| 2.3.1 县级区域电力负荷特性分析 | 第30-31页 |
| 2.3.2 县级区域电力负荷预测的特点 | 第31-32页 |
| 2.3.3 县级区域电力负荷预测的意义 | 第32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第3章 短期电力负荷组合预测模型的构建 | 第34-44页 |
| 3.1 组合预测的必要性 | 第34页 |
| 3.2 数据的选择和处理 | 第34-36页 |
| 3.2.1 数据的选择 | 第34-35页 |
| 3.2.2 数据的处理 | 第35-36页 |
| 3.3 单一预测方法选择 | 第36-39页 |
| 3.3.1 选取原则 | 第36-37页 |
| 3.3.2 一元自回归法 | 第37页 |
| 3.3.3 趋势移动平均法 | 第37-38页 |
| 3.3.4 RBF神经网络法 | 第38-39页 |
| 3.4 组合预测模型建立 | 第39-41页 |
| 3.4.1 组合预测权重系数的求解 | 第40-41页 |
| 3.4.2 组合预测模型的建立 | 第41页 |
| 3.5 误差分析 | 第41-43页 |
| 3.5.1 误差原因 | 第41-42页 |
| 3.5.2 误差计算 | 第42-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 迁安市短期电力负荷组合预测研究 | 第44-54页 |
| 4.1 迁安市电力负荷特性分析 | 第44-46页 |
| 4.1.1 迁安市概况 | 第44-45页 |
| 4.1.2 迁安电网现状 | 第45页 |
| 4.1.3 迁安历史负荷特性分析 | 第45-46页 |
| 4.2 数据处理 | 第46-47页 |
| 4.2.1 缺失数据处理 | 第46-47页 |
| 4.2.2 基础数据的选择 | 第47页 |
| 4.3 迁安市短期电力负荷的单一预测 | 第47-51页 |
| 4.3.1 一元自回归预测 | 第47-49页 |
| 4.3.2 趋势移动平均法时间序列预测 | 第49-50页 |
| 4.3.3 RBF神经网络预测 | 第50-51页 |
| 4.4 迁安市短期电力负荷组合预测 | 第51-53页 |
| 4.4.1 短期电力负荷组合预测误差分析 | 第51-52页 |
| 4.4.2 短期电力负荷组合预测结果 | 第52页 |
| 4.4.3 单一预测结果和组合预测结果误差对比 | 第52-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 研究成果和结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
