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基于LS_SVM的电力系统短期负荷预测研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
Chapter 1 Overview of the research第10-19页
    1.1 Background and meaning of the research第10-11页
    1.2 Domestic and International Research on the topic第11-18页
        1.2.1 Overview第11-12页
        1.2.2 Review of the Literature Reviews第12-13页
        1.2.3 Artificial Intelligence Techniques第13-15页
        1.2.4 Statistical Approaches第15-16页
        1.2.5 SVM and LS-SVM第16-18页
    1.3 Main research of thesis第18-19页
Chapter 2 Overview of the Load Forecasting第19-33页
    2.1 Introduction第19页
    2.2 Load Forecasting Classification第19-22页
    2.3 Important Factors in Load forecasting第22-26页
        2.3.1 Load Periodicity第22-23页
        2.3.2 Customer Class第23-24页
        2.3.3 Economy第24页
        2.3.4 Time第24-25页
        2.3.5 Random disturbances第25页
        2.3.6 Weather第25-26页
    2.4 Some commonly used Load forecasting methods第26-32页
        2.4.1 Time Series第26-27页
        2.4.2 Artificial Neural Network第27-29页
        2.4.3 Support Vector Machines第29-31页
        2.4.4 Expert Systems第31页
        2.4.5 Fuzzy Logic第31-32页
    2.5 Conclusion第32-33页
Chapter 3 Weather Sensitive Short-Term Load Forecasting第33-44页
    3.1 Short term load forecasting第33-37页
        3.1.1 Requirements of STLF第33-35页
        3.1.2 Difficulties in the STLF第35-37页
    3.2 Weather factors infiuencing STLF第37-43页
        3.2.1 Humidity第38页
        3.2.2 Wind Speed第38-39页
        3.2.3 Cloud Cover and Light Intensity第39-40页
        3.2.4 Temperature第40-41页
        3.2.5 Rainfall第41-43页
    3.3 Conclusion第43-44页
Chapter 4 Daily Load Forecasting Based on LS-SVM第44-56页
    4.1 Introduction to LS-SVM第44-46页
    4.2 Comparison between SVM and LS-SVM第46-47页
    4.3 Forecasting Process第47-53页
        4.3.1 Sample data selection第47-48页
        4.3.2 Input data selection第48-49页
        4.3.3 Data Normalization第49页
        4.3.4 Kernel Function Selection第49-51页
        4.3.5 Parameters Selection第51-52页
        4.3.6 Error calculation第52-53页
    4.4 LS-SVM forecasting model第53页
    4.5 Load forecasting after rainfall第53-54页
    4.6 Conclusion第54-56页
Chapter 5 Case study, Results and Analysis第56-61页
    5.1 Introduction第56-57页
    5.2 LS-SVM Model Results第57-59页
    5.3 Forecasting for days after rain第59-61页
Conclusions and Prospects第61-62页
    Conclusions第61页
    Prospects第61-62页
Acknowledgements第62-63页
References第63-67页

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