基于奇异谱分析的组合模型在电力负荷预测中的应用
| 中文摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究和应用现状 | 第10页 |
| 1.3 电力负荷预测分析 | 第10-15页 |
| 1.3.1 负荷预测的分类和影响因素 | 第10-11页 |
| 1.3.2 负荷预测常用的方法 | 第11-14页 |
| 1.3.3 负荷预测的基本步骤 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的主要研究内容及章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 组合预测基本理论 | 第17-24页 |
| 2.1 组合预测的发展历史 | 第17-18页 |
| 2.2 组合预测模型基本原理 | 第18页 |
| 2.3 组合预测模型权重系数的确定 | 第18-19页 |
| 2.4 组合预测模型的方法 | 第19-24页 |
| 2.4.1 最优组合预测方法 | 第19-20页 |
| 2.4.2 等权平均组合法 | 第20页 |
| 2.4.3 方差-协方差法（MV法） | 第20-22页 |
| 2.4.4 回归组合预测法 | 第22-24页 |
| 第三章 单项预测模型在负荷预测中的应用 | 第24-33页 |
| 3.1 奇异谱分析(SSA)算法 | 第24-25页 |
| 3.2 BP神经网络 | 第25-27页 |
| 3.2.1 BP理论 | 第25-27页 |
| 3.2.2 BP网络算法的特点 | 第27页 |
| 3.3 极限学习机理论 | 第27-29页 |
| 3.4 回声状态网络 | 第29-33页 |
| 3.4.1 回声状态网络理论 | 第29-31页 |
| 3.4.2 影响ESN性能的储备池参数 | 第31-33页 |
| 第四章 组合预测模型的设计与实现 | 第33-48页 |
| 4.1 组合预测模型的建立 | 第33-35页 |
| 4.1.1 原始数据的预处理 | 第33页 |
| 4.1.2 影响组合模型建立的因素分析 | 第33-34页 |
| 4.1.3 预测性能评价标准 | 第34页 |
| 4.1.4 组合预测模型的建立 | 第34-35页 |
| 4.2 组合预测模型的仿真及结果分析 | 第35-48页 |
| 4.2.1 组合预测模型的仿真环境 | 第35页 |
| 4.2.2 实例仿真过程及结果分析 | 第35-48页 |
| 第五章 结论与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 论文主要工作及结果 | 第48页 |
| 5.2 研究展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 在学期间的研究成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
