基于神经网络的短期负荷预测的研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·短期负荷预测的意义 | 第8页 |
| ·国内外短期负荷预测研究的发展与现状 | 第8-12页 |
| ·短期负荷预测方法的发展 | 第8-9页 |
| ·短期负荷预测主要方法与模型 | 第9-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12-14页 |
| 第二章 电力负荷预测概述 | 第14-26页 |
| ·负荷预测组成及作用 | 第14-18页 |
| ·电力负荷的分类 | 第14-16页 |
| ·电力负荷预测的分类 | 第16-17页 |
| ·负荷预测的作用 | 第17-18页 |
| ·电力负荷特性分析 | 第18-25页 |
| ·电力负荷组成分析 | 第18-19页 |
| ·负荷周期性及季节性分析 | 第19-23页 |
| ·气温与负荷相关特性分析 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于BP神经网络的短期负荷预测 | 第26-38页 |
| ·人工神经网络 | 第26-27页 |
| ·人工神经网络的结构 | 第26-27页 |
| ·人工神经网络的特性 | 第27页 |
| ·BP神经网络 | 第27-33页 |
| ·标准BP算法 | 第28-31页 |
| ·BP算法的改进 | 第31-33页 |
| ·BP网络预测的具体问题 | 第33-37页 |
| ·短期负荷预测模型设计 | 第33-35页 |
| ·负荷数据预处理 | 第35-36页 |
| ·负荷数据归一化处理 | 第36页 |
| ·气温数据的量化 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 负荷预测的软件实现及结果分析 | 第38-48页 |
| ·软件功能介绍 | 第38-40页 |
| ·负荷统计与分析 | 第39页 |
| ·短期负荷预测 | 第39页 |
| ·数据查询与负荷报表 | 第39页 |
| ·小水电管理 | 第39页 |
| ·考核管理 | 第39页 |
| ·系统维护 | 第39-40页 |
| ·数据库设计 | 第40-41页 |
| ·算例分析 | 第41-47页 |
| ·结论 | 第47-48页 |
| 第五章 结束语 | 第48-50页 |
| ·本文研究工作总结 | 第48页 |
| ·后续的研究工作与展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 攻读硕士学位期间完成论文情况 | 第55页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目情况 | 第55页 |
