小波分析在电力系统短期负荷预测中的应用研究
| 第一章 绪论 | 第1-16页 |
| 1．1 短期负荷预测的意义和目的 | 第6-7页 |
| 1．2 国内外短期负荷预测研究情况综述 | 第7-13页 |
| 1．3 电力系统负荷预测存在的主要问题 | 第13-14页 |
| 1．3．1 负荷历史数据的坏数据处理 | 第13-14页 |
| 1．3．2 节假日的负荷预测 | 第14页 |
| 1．4 小波分析用于负荷预测的研究现状 | 第14-15页 |
| 1．5 本文工作 | 第15-16页 |
| 第二章 电力系统负荷特性分析 | 第16-25页 |
| 2．1 负荷预测的分类及特性 | 第16-18页 |
| 2．1．1 负荷预测的分类 | 第16-18页 |
| 2．1．2 负荷的特点 | 第18页 |
| 2．2 短期负荷特性分析 | 第18-22页 |
| 2．2．1 负荷特性概述 | 第19页 |
| 2．2．2 典型负荷分量的特性 | 第19-22页 |
| 2．3 负荷预测的特点和原理 | 第22-25页 |
| 2．3．1 负荷预测的特点 | 第22-23页 |
| 2．3．2 负荷预测的原理 | 第23-25页 |
| 第三章 小波分析理论 | 第25-41页 |
| 3．1 从傅立叶变换到小波分析 | 第25-29页 |
| 3．1．1 傅立叶变换 | 第25-26页 |
| 3．1．2 短时傅立叶变换 | 第26页 |
| 3．1．3 小波分析 | 第26-28页 |
| 3．1．4 小波分析与傅立叶变换的比较 | 第28-29页 |
| 3．2 小波变换 | 第29-32页 |
| 3．2．1 连续小波变换 | 第29页 |
| 3．2．2 离散小波变换 | 第29-30页 |
| 3．2．3 框架与小波框架 | 第30-31页 |
| 3．2．4 离散小波变换的逆变换 | 第31-32页 |
| 3．2．5 二进小波变换 | 第32页 |
| 3．3 常用小波函数及性质 | 第32-34页 |
| 3．3．1 DaubechieS(dbN)小波系 | 第33-34页 |
| 3．3．2 Morlet小波 | 第34页 |
| 3．3．3 B样条小波 | 第34页 |
| 3．4 多分辨分析 | 第34-36页 |
| 3．5 二尺度方程及多分辨分析滤波器组 | 第36-38页 |
| 3．6 MALLAT算法 | 第38-40页 |
| 3．7 小波分析在电力系统中的应用现状 | 第40-41页 |
| 第四章 小波分析法奇异性检测原理基础 | 第41-44页 |
| 4．1 李普希兹(Lipschitz)指数 | 第41-42页 |
| 4．2 奇异点位置检测 | 第42-44页 |
| 第五章 小波分析在电力系统短期负荷预测中的应用 | 第44-66页 |
| 5．1 小波函数的选取 | 第44-47页 |
| 5．1．1 选取标准 | 第44-45页 |
| 5．1．2 最大李氏指数检测 | 第45-47页 |
| 5．2 基于时间序列的小波多尺度分解 | 第47-52页 |
| 5．2．1 时间序列法模型 | 第47-49页 |
| 5．2．2 基于小波的时间序列法 | 第49-50页 |
| 5．2．3 基于db4小波的时间序列多尺度分解 | 第50-52页 |
| 5．3 基于模极大值的伪数据处理 | 第52-55页 |
| 5．4 自周期回归(PAR)模型 | 第55-61页 |
| 5．4．1 基于小波的负荷预测的基本思想 | 第55-58页 |
| 5．4．2 周期自回归(PAR)模型及其参数估计 | 第58-60页 |
| 5．4．3 对各子序列的不同预测 | 第60-61页 |
| 5．5 预测实例及结果 | 第61-63页 |
| 5．6 预测结果的边界问题 | 第63-66页 |
| 5．6．1 误差来源及范围 | 第63页 |
| 5．6．2 误差消除手段和结果修正 | 第63-66页 |
| 第六章 结论和展望 | 第66-67页 |
| 6．1 结论 | 第66页 |
| 6．2 有待研究的问题 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第72页 |
