变电站母线负荷预测研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 母线负荷预测的常用方法 | 第10-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第14-15页 |
| 第二章 南宁地区典型母线负荷特性分析 | 第15-25页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 变电站母线负荷预测的定义及特点 | 第15-16页 |
| 2.3 母线负荷预测考核指标 | 第16-18页 |
| 2.3.1 负荷预测准确率 | 第16-17页 |
| 2.3.2 负荷特性指标 | 第17-18页 |
| 2.4 母线负荷特性分析 | 第18-21页 |
| 2.5 气象因素影响分析 | 第21-24页 |
| 2.6 小结 | 第24-25页 |
| 第三章 BP神经网络基本理论 | 第25-32页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 人工神经网络 | 第25-27页 |
| 3.3 BP神经网络工作原理 | 第27-29页 |
| 3.4 模糊神经网络的基本原理 | 第29-31页 |
| 3.5 小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于神经网络的母线负荷预测方法研究 | 第32-45页 |
| 4.1 引言 | 第32页 |
| 4.2 母线负荷预测影响因素 | 第32-35页 |
| 4.3 母线负荷预测的难点 | 第35页 |
| 4.4 母线负荷预测流程 | 第35-36页 |
| 4.5 样本负荷数据的预处理 | 第36-41页 |
| 4.5.1 样本数据的预处理方法 | 第37-39页 |
| 4.5.2 样本数据预处理实例 | 第39页 |
| 4.5.3 影响因素的量化 | 第39-41页 |
| 4.6 基于BP神经网络的负荷预测模型设计 | 第41-42页 |
| 4.7 基于模糊神经网络的母线负荷预测模型设计 | 第42-44页 |
| 4.7.1 基于模糊神经网络的母线负荷预测方法 | 第42-43页 |
| 4.7.2 影响因素的模糊化处理 | 第43-44页 |
| 4.8 小结 | 第44-45页 |
| 第五章 基于神经网络的母线负荷预测实例分析 | 第45-56页 |
| 5.1 引言 | 第45页 |
| 5.2 工作日母线负荷预测 | 第45-51页 |
| 5.2.1 工作日母线负荷预测实例 | 第45-50页 |
| 5.2.2 工作日的母线负荷预测效果分析 | 第50-51页 |
| 5.3 休息日类型的母线负荷预测 | 第51-53页 |
| 5.3.1 休息日的母线负荷预测实例 | 第51-52页 |
| 5.3.2 休息日的母线负荷预测效果分析 | 第52-53页 |
| 5.4 基于小波分解的模糊网络母线负荷预测 | 第53-55页 |
| 5.5 小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
