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考虑积温效应的短期负荷组合预测方法研究

摘要第1-5页
Abstract第5-6页
目录第6-8页
1 绪论第8-16页
   ·本课题的研究目的与意义第8-9页
   ·负荷预测的研究现状第9-15页
   ·论文的主要研究内容第15-16页
2 负荷特性分析第16-26页
   ·引言第16页
   ·电力负荷的构成分类第16-17页
     ·城市居民用电负荷第16页
     ·工业用电负荷第16-17页
     ·商业用电负荷第17页
     ·农业用电负荷第17页
   ·负荷的各种影响因素第17-22页
     ·经济社会因素第18页
     ·电力供需因素第18-19页
     ·气候因素第19-22页
   ·负荷的外在特性第22-24页
     ·负荷曲线的年周期性第22-23页
     ·负荷曲线的周周期性第23页
     ·负荷曲线的日周期性第23-24页
   ·负荷的内在特性第24-25页
     ·负荷内在特性的宏观特性第25页
     ·负荷内在特性的微观特性第25页
   ·本章小结第25-26页
3 基于小波分析的负荷曲线规律性研究第26-35页
   ·引言第26页
   ·小波变换的基本知识第26-29页
     ·小波分析的容许性条件第26页
     ·连续小波变换第26-27页
     ·离散小波变换第27-29页
   ·多分辨分析与Mallat算法第29-30页
     ·多分辨分析第29页
     ·Mallat算法第29-30页
   ·小波变换模型的选择方法第30-32页
     ·小波函数的选取第30-32页
     ·分解尺度的选取第32页
   ·小波分解在负荷预测中的应用方法研究第32-34页
     ·利用小波分析进行历史数据预处理第32-33页
     ·利用小波变换进行负荷曲线特性分析第33-34页
   ·本章小结第34-35页
4 基于神经网络(ANN)的负荷预测方法第35-43页
   ·引言第35页
   ·神经网络的基本原理第35-38页
     ·神经网络的概念和特点第35-36页
     ·神经元模型的结构组成第36-38页
   ·神经网络模型分类第38-40页
   ·BP神经网络及其算法第40-41页
   ·基于神经网络的负荷预测方法第41-42页
   ·本章小结第42-43页
5 考虑积温效应的小波变换与神经网络(ANN)负荷组合预测模型第43-55页
   ·引言第43页
   ·积温效应的考虑第43-47页
     ·积温效应现象及其原因第43-45页
     ·不同地域的温度积累效应差异第45-46页
     ·温度积累效应的量化方法第46-47页
   ·考虑积温效应的小波变换和神经网络组合负荷预测模型第47-52页
     ·基本步骤第47-49页
     ·实例建模第49页
     ·预测结果分析第49-52页
   ·三种预测方法的比较第52-54页
   ·本章小结第54-55页
6 结论第55-56页
参考文献第56-59页
致谢第59-60页
攻读硕士学位期间完成的论文第60页

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