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电力时间序列的混沌识别与短期预测

摘要第1-7页
Abstract第7-13页
第1章 绪论第13-21页
   ·混沌理论发展概述第13-15页
   ·混沌的特征第15-16页
   ·时间序列的混沌特性识别概述第16-17页
   ·混沌时间序列预测概述第17-19页
     ·时间序列预测的基本原理第17-18页
     ·混沌时间序列预测的发展现状第18页
     ·电力负荷的混沌时间序列预测第18-19页
   ·本文研究的主要内容第19-21页
     ·本文的主要工作第19-20页
     ·本文的章节安排第20-21页
第2章 时间序列的混沌识别方法第21-36页
   ·序言第21-22页
   ·混沌动力系统的特征参数第22-32页
     ·Lyapunov 指数第22-26页
     ·分数维第26-28页
     ·熵第28-32页
   ·替代数据法第32-34页
     ·各种通用的零假设及其替代数据生成算法第32-33页
     ·检验统计量第33-34页
     ·替代数据法的局限第34页
   ·本章小节第34-36页
第3章 基于改进替代数据法的电力负荷混沌识别第36-51页
   ·电力负荷序列的替代数据生成第36-38页
   ·伪周期替代数据法(Pseudo-Periodical Surrogate)第38-40页
     ·PPS 算法及其相关参数第38页
     ·电力负荷序列的PPS 替代数据实例第38-39页
     ·PPS 算法的局限第39-40页
   ·改进的替代数据法第40-42页
     ·改进算法的步骤和原理第40页
     ·Lempel-Ziv 复杂度第40-42页
   ·算例分析第42-49页
     ·假设检验的步骤第42页
     ·电力负荷序列的零假设检验第42-44页
     ·周期及混沌序列的零假设检验第44-49页
   ·本章小节第49-51页
第4章 混沌时间序列预测的理论基础第51-67页
   ·引言第51页
   ·相空间重构理论第51-52页
   ·嵌入维的计算和仿真第52-59页
     ·G-P 算法第52-54页
     ·伪最近邻域法第54-55页
     ·高斯核(Gaussian Kernel Algorism)算法第55-56页
     ·非主观关联维算法第56-57页
     ·Cao 方法第57-58页
     ·平滑法第58-59页
   ·时间延迟的计算与仿真第59-64页
     ·自相关法第59-60页
     ·(去偏)复自相关法第60-61页
     ·互信息法第61-64页
   ·嵌入窗宽的计算第64-66页
     ·C-C 方法第64-66页
   ·本章小结第66-67页
第5章 基于夹角余弦的混沌局域加权线性预测算法第67-84页
   ·引言第67页
   ·混沌时间序列预测引论第67-68页
   ·混沌时间序列预测方法分类第68-69页
   ·常用时间序列预测方法简介第69-74页
     ·全局预测法第69-71页
     ·基于最大Lyapunov 指数的预测算法第71页
     ·局域预测法第71-74页
   ·基于夹角余弦的混沌局域加权线性算法第74-82页
     ·算法原理第74-76页
     ·算法推导第76-78页
     ·算例分析第78-82页
   ·本章小节第82-84页
第6章 售电均价的混沌预测第84-102页
   ·引言第84页
   ·售电均价的计算与影响因素分析第84-86页
     ·售电均价的计算第84-85页
     ·售电均价的影响因素第85-86页
   ·基于市场细分的混沌售电均价预测模型第86-93页
     ·算法推导第87-89页
     ·均价贡献率的预测第89-91页
     ·各细分市场售电均价的估测第91-93页
   ·算例分析第93-96页
     ·各细分市场均价贡献率的预测第93-94页
     ·各细分市场售电均价的估测第94页
     ·预测结果及误差分析第94-96页
   ·软件实现第96-101页
     ·软件功能第96页
     ·使用说明第96-101页
   ·本章小节第101-102页
结论第102-104页
参考文献第104-111页
附录 A 攻读学位期间所有的科研成果汇总第111页

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