摘要 | 第1-7页 |
Abstract | 第7-9页 |
目录 | 第9-11页 |
第1章 绪论 | 第11-16页 |
·论文的选题背景及意义 | 第11-12页 |
·国内外研究现状 | 第12-14页 |
·负荷预测研究动态 | 第12-13页 |
·灰色理论研究动态 | 第13-14页 |
·研究内容与技术路线 | 第14-15页 |
·本章小结 | 第15-16页 |
第2章 电力负荷预测理论 | 第16-23页 |
·电力负荷预测基本概念 | 第16-17页 |
·电力负荷预测的分类 | 第17-18页 |
·电力负荷预测的特点 | 第18-19页 |
·电力负荷预测基本程序 | 第19-20页 |
·电力负荷预测技术比较分析 | 第20-22页 |
·经验负荷预测技术 | 第20-21页 |
·经典负荷预测技术 | 第21页 |
·电力负荷预测新技术 | 第21-22页 |
·本章小结 | 第22-23页 |
第3章 传统灰色预测模型缺陷研究 | 第23-29页 |
·灰色系统理论的产生与发展 | 第23-24页 |
·灰色预测理论的基本原理 | 第24-25页 |
·传统GM(1,1)模型 | 第25-27页 |
·GM(1,1)模型预测缺陷分析 | 第27-28页 |
·适用范围分析 | 第27页 |
·冲击扰动系统 | 第27-28页 |
·序列算子 | 第28页 |
·本章小结 | 第28-29页 |
第4章 基于遗传算法优化的灰色幂预测模型构建 | 第29-38页 |
·灰色幂预测模型 | 第29-30页 |
·灰色幂模型预测误差研究 | 第30-31页 |
·历史数据因素 | 第30页 |
·时间响应函数参数C | 第30-31页 |
·灰色幂参数α | 第31页 |
·灰色幂模型数据预处理 | 第31-32页 |
·遗传算法优化灰色幂模型参数 | 第32-35页 |
·遗传算法特点 | 第32-33页 |
·优化流程 | 第33-34页 |
·MATLAB工具箱设置 | 第34-35页 |
·基于GA-NGBM的中长期负荷预测模型 | 第35-37页 |
·本章小结 | 第37-38页 |
第5章 基于GA-NGBM的中长期负荷预测算例分析 | 第38-43页 |
·河北南网负荷概况 | 第38页 |
·历史数据预处理 | 第38页 |
·预测模型参数设置 | 第38-39页 |
·预测结果 | 第39-40页 |
·预测误差分析 | 第40-42页 |
·本章小结 | 第42-43页 |
第6章 结论与展望 | 第43-45页 |
·论文研究工作总结 | 第43页 |
·展望 | 第43-45页 |
参考文献 | 第45-49页 |
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第49-51页 |
致谢 | 第51页 |