面向配网的母线负荷预测研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本课题研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第12页 |
| 1.5 本章小结 | 第12-13页 |
| 第2章 相关理论介绍 | 第13-18页 |
| 2.1 支持向量机 | 第13-14页 |
| 2.2 小波变换 | 第14-15页 |
| 2.3 灰色关联度 | 第15-17页 |
| 2.3.1 邓氏关联度 | 第15-16页 |
| 2.3.2 绝对关联度 | 第16页 |
| 2.3.3 斜率关联度 | 第16-17页 |
| 2.3.4 T型关联度 | 第17页 |
| 2.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 第3章 构造分组样本方法的研究 | 第18-25页 |
| 3.1 负荷间邓氏相关度计算 | 第18-19页 |
| 3.2 基于邓氏相关度的负荷数据序列分组 | 第19-21页 |
| 3.2.1 构造相关度矩阵 | 第19-20页 |
| 3.2.2 负荷分组 | 第20-21页 |
| 3.3 训练样本的选取 | 第21-23页 |
| 3.3.1 计算负荷变化率 | 第22页 |
| 3.3.2 计算拟合方差 | 第22-23页 |
| 3.4 实例验证 | 第23-24页 |
| 3.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第4章 基于小波分解的SVR预测模型的研究 | 第25-35页 |
| 4.1 理想小波分解模型 | 第25-29页 |
| 4.1.1 基于理想小波第一阶段分解模型 | 第27-28页 |
| 4.1.2 基于理想小波第二阶段分解模型 | 第28-29页 |
| 4.2 引入相关性分析的分解模型 | 第29-33页 |
| 4.2.1 基于灰色理论第一阶段分解模型 | 第30-31页 |
| 4.2.2 基于灰色理论第二阶段分解模型 | 第31-32页 |
| 4.2.3 阈值确认方法的研究 | 第32-33页 |
| 4.3 实验结果 | 第33-34页 |
| 4.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第5章 快速母线负荷预测模型的研究 | 第35-50页 |
| 5.1 数据分析 | 第35-43页 |
| 5.1.1 历史负荷数据分析 | 第36-38页 |
| 5.1.2 历史温度数据分析 | 第38-43页 |
| 5.2 快速负荷预测模型建立 | 第43-46页 |
| 5.3 实例应用 | 第46-49页 |
| 5.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第6章 结论与展望 | 第50-51页 |
| 6.1 论文的主要成果 | 第50页 |
| 6.2 论文的工作不足 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
