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高随机性电力负荷分析与预测方法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
目录第8-11页
插图索引第11-13页
附表索引第13-14页
第1章 绪论第14-21页
    1.1 研究背景及意义第14-16页
    1.2 国内外研究现状以及存在的问题第16-20页
        1.2.1 随机序列预测方法国内外研究现状第16-17页
        1.2.2 风电功率预测国内外研究现状第17-18页
        1.2.3 母线负荷预测国内外研究现状第18-19页
        1.2.4 高铁负荷预测国内外研究现状第19-20页
    1.3 课题来源第20页
    1.4 本文的主要工作第20-21页
第2章 随机序列分析与预测方法第21-35页
    2.1 随机序列分析的理论基础第21-27页
        2.1.1 随机序列的概念第21页
        2.1.2 随机序列的统计描述第21-22页
        2.1.3 随机序列预测的基本原理第22-23页
        2.1.4 随机序列预测分类第23-24页
        2.1.5 随机序列预测基本流程第24-25页
        2.1.6 随机序列预测误差分析第25-27页
    2.2 随机序列预测算法概述第27-34页
        2.2.1 传统预测方法第27-30页
        2.2.2 智能预测方法第30-34页
    2.3 本章小结第34-35页
第3章 电力负荷随机性分析第35-45页
    3.1 风电功率随机性分析第35-37页
        3.1.1 典型日负荷分析第35-36页
        3.1.2 周负荷周期性分析第36-37页
    3.2 母线负荷随机性分析第37-41页
        3.2.1 典型日负荷分析第38-39页
        3.2.2 周负荷周期性分析第39-41页
    3.3 高速电气化铁路牵引负荷随机性分析第41-44页
        3.3.1 典型日负荷分析第41-43页
        3.3.2 周负荷周期性分析第43-44页
    3.4 本章小结第44-45页
第4章 基于回声状态网络的风电功率预测第45-56页
    4.1 引言第45页
    4.2 风电功率的影响因素分析第45-47页
        4.2.1 风速及风电功率特性第45-46页
        4.2.2 不同高度风速与风向第46-47页
    4.3 基于回声状态网络模型的预测方法第47-50页
        4.3.1 回声状态网络第47-48页
        4.3.2 遗传算法第48-49页
        4.3.3 遗传算法优化回声状态网络第49-50页
    4.4 算例分析第50-55页
        4.4.1 基于历史功率数据的风电功率实时预测第50-52页
        4.4.2 基于测风塔数据的风电场输出功率提前 1h 预测第52-55页
    4.5 本章小结第55-56页
第5章 基于多神经网络的母线负荷混沌优化组合预测第56-69页
    5.1 引言第56页
    5.2 数据的预处理第56-59页
        5.2.1 不良数据的分类第57页
        5.2.2 缺失数据的补全第57-58页
        5.2.3 坏数据处理第58页
        5.2.4 数据的归一化第58-59页
    5.3 相似日的选取第59-61页
        5.3.1 基于灰色关联度分析的相似日选取方法第59-61页
    5.4 基于神经网络的混沌优化组合预测模型第61-65页
        5.4.1 三种神经网络简介第61-63页
        5.4.2 神经网络混沌优化组合预测模型第63-65页
    5.5 算例分析第65-67页
    5.6 本章小结第67-69页
第6章 高速电气化铁路牵引负荷概率性区间预测第69-76页
    6.1 引言第69页
    6.2 确定值预测法在高铁负荷预测的局限性第69-72页
    6.3 置信区间非参数估计第72-74页
        6.3.1 预测误差经验分布第72页
        6.3.2 概率性区间估计第72-74页
    6.4 算例分析第74-75页
    6.5 本章小结第75-76页
结论第76-78页
参考文献第78-82页
致谢第82-83页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录第83-84页
附录B 攻读学位期间所参加的科研项目目录第84页

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