基于分形理论的短期电力负荷预测
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·负荷预测的概念及意义 | 第9页 |
| ·负荷预测的概念 | 第9页 |
| ·负荷预测的意义 | 第9页 |
| ·负荷预测的分类及影响因素 | 第9-11页 |
| ·负荷预测分类 | 第9-10页 |
| ·负荷预测的影响因素 | 第10-11页 |
| ·短期负荷预测的方法 | 第11-15页 |
| ·传统的预测法 | 第11-12页 |
| ·现代的预测方法 | 第12-15页 |
| ·负荷预测的基本流程 | 第15页 |
| ·负荷预测的误差 | 第15-17页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 分形理论及其可行性分析 | 第19-25页 |
| ·分形理论概述 | 第19-23页 |
| ·分形的含义 | 第19-20页 |
| ·分形的特性 | 第20页 |
| ·分维数 | 第20-23页 |
| ·电力负荷特性分形分析的可行性 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 短期负荷预测中相似日的选取 | 第25-34页 |
| ·影响相似日选取的主要因素 | 第25-27页 |
| ·日类型 | 第25-26页 |
| ·时间因素 | 第26页 |
| ·气象因素 | 第26-27页 |
| ·灰色关联度分析法确定相似日 | 第27-29页 |
| ·灰色关联度理论的基本原理 | 第27-28页 |
| ·基于灰色关联法的相似日选取 | 第28-29页 |
| ·负荷数据的预处理 | 第29-32页 |
| ·异常负荷数据的分类 | 第30页 |
| ·异常负荷数据的处理 | 第30-32页 |
| ·相似日负荷的修正 | 第32-33页 |
| ·基于日类型的相似日负荷修正 | 第32-33页 |
| ·基于时间因素的相似日负荷修正 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 分形插值算法的研究 | 第34-51页 |
| ·分形基础知识 | 第34-36页 |
| ·数学原理 | 第34-35页 |
| ·迭代函数系统 | 第35-36页 |
| ·分形插值理论 | 第36-38页 |
| ·垂直尺度因子的求法 | 第38-47页 |
| ·几何法 | 第38-39页 |
| ·解析法 | 第39-40页 |
| ·随机因子法 | 第40页 |
| ·粒子群优化算法 | 第40-41页 |
| ·基本的遗传优化算法 | 第41-44页 |
| ·改进的遗传优化算法 | 第44-47页 |
| ·分形迭代算法及其改进 | 第47-50页 |
| ·分形迭代算法 | 第47-49页 |
| ·改进的分形迭代算法 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 短期负荷预测的模型建立及算例分析 | 第51-73页 |
| ·整体分形预测模型的建立 | 第51-52页 |
| ·整体分形基本预测模型的建立 | 第51-52页 |
| ·整体分形改进预测模型的建立 | 第52页 |
| ·分时段分形预测模型的建立 | 第52-55页 |
| ·分时段分形基本预测模型的建立 | 第53-54页 |
| ·分时段分形改进预测模型的建立 | 第54-55页 |
| ·灰色预测模型的建立 | 第55-58页 |
| ·灰色建模 | 第55-57页 |
| ·模型精度的检验 | 第57-58页 |
| ·算例与误差分析 | 第58-72页 |
| ·算例的分析 | 第58-69页 |
| ·误差的分析 | 第69-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第6章 结论与展望 | 第73-75页 |
| ·结论 | 第73-74页 |
| ·展望 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 附录A 五种预测模型的预测值与实际值 | 第80-83页 |
| 附录B 五种预测模型下的96个点的相对误差 | 第83-86页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第86页 |
