电力系统短期负荷预测的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·本课题研究的意义及背景 | 第10-11页 |
| ·目前国内外发展现状 | 第11-13页 |
| ·本文工作的主要内容 | 第13-15页 |
| 第2章 电力负荷的特性分析 | 第15-27页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·电力负荷的分类 | 第15-18页 |
| ·城市民用负荷 | 第15-16页 |
| ·商业用电负荷 | 第16页 |
| ·工业用电负荷 | 第16页 |
| ·农村用电负荷 | 第16-18页 |
| ·电力负荷的内在规律 | 第18-20页 |
| ·电力负荷的周期性 | 第18-20页 |
| ·电力负荷的连续性 | 第20页 |
| ·电力负荷的外在特性 | 第20-25页 |
| ·温度对负荷的影响 | 第21-23页 |
| ·降雨量对负荷的影响 | 第23-24页 |
| ·节假日对负荷的影响 | 第24-25页 |
| ·分时电价对负荷的影响 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 基于人工神经网络的日负荷预测 | 第27-35页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·前向人工神经网络的改进牛顿算法 | 第27-30页 |
| ·一般多元函数优化问题的局部分析 | 第27-29页 |
| ·前向人工神经网络改进牛顿算法的实现 | 第29-30页 |
| ·遗传算法在神经网络中的应用 | 第30-34页 |
| ·隐层节点数的确定 | 第31-32页 |
| ·初始权值的选取 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 考虑气象和电价因素的日负荷预测模型 | 第35-41页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·考虑气象因素与电价因素影响的日负荷预测模型 | 第35-37页 |
| ·基于多因素预测模型的预测步骤 | 第37-38页 |
| ·建立预测模型的步骤 | 第37-38页 |
| ·建模以后的预测过程 | 第38页 |
| ·算例分析 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第5章 带有误差自校正模型的日负荷预测 | 第41-50页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·基于模糊分类与神经网络的纵向负荷预测 | 第42-44页 |
| ·对负荷进行分类处理 | 第42-43页 |
| ·构造ANN预测模型 | 第43-44页 |
| ·评价函数的利用 | 第44页 |
| ·基于自修正灰色理论模型的横向误差校正 | 第44-47页 |
| ·灰色理论模型的建模 | 第44-45页 |
| ·改进的具有自修正功能的灰色理论模型 | 第45-47页 |
| ·算例分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第6章 系统软件实现 | 第50-54页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·系统的功能模块 | 第50-51页 |
| ·系统的实现 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
