电力市场电价预测模型及算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第10-11页 |
| ·课题背景 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第13-15页 |
| 第2章 电力市场及其电价预测 | 第15-20页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·电力市场下的电价形成及其特点 | 第15-17页 |
| ·电力市场中电价的核心作用 | 第15-16页 |
| ·电价的形成 | 第16页 |
| ·电价的影响因素 | 第16-17页 |
| ·电价时间序列的特点 | 第17页 |
| ·电价预测的概念及难点 | 第17-19页 |
| ·电价预测的概念 | 第17-18页 |
| ·电价预测的分类 | 第18页 |
| ·短期电价预测的难点 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 粒子群神经网络 | 第20-33页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·人工神经网络模型 | 第20-21页 |
| ·BP神经网络 | 第21-25页 |
| ·BP网络简介 | 第21-22页 |
| ·BP网络的前馈计算 | 第22-23页 |
| ·BP网络权值调整规则 | 第23-25页 |
| ·BP网络学习算法计算步骤 | 第25页 |
| ·基于粒子群优化的BP神经网络 | 第25-28页 |
| ·BP算法存在的缺点 | 第26页 |
| ·粒子群优化算法简介 | 第26-27页 |
| ·粒子群神经网络模型 | 第27-28页 |
| ·预测实例及结果分析 | 第28-32页 |
| ·数据预处理 | 第28-29页 |
| ·预测模型的建立 | 第29-30页 |
| ·网络训练 | 第30-31页 |
| ·预测结果分析 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 混沌理论及电价序列的混沌特性分析 | 第33-43页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·混沌理论基础 | 第33-35页 |
| ·混沌的概念 | 第33-34页 |
| ·奇异吸引子 | 第34页 |
| ·混沌时间序列 | 第34-35页 |
| ·混沌时间序列的判别 | 第35-37页 |
| ·功率谱方法 | 第35页 |
| ·Lyapunov指数法 | 第35-36页 |
| ·关联维数法 | 第36-37页 |
| ·混沌时间序列重构相空间 | 第37-39页 |
| ·重构相空间及Takens定理 | 第37-38页 |
| ·相空间重构参数的确定 | 第38-39页 |
| ·电价时间序列的混沌特性分析实例 | 第39-42页 |
| ·电价序列数据归一化处理 | 第39页 |
| ·电价序列的混沌特性判别 | 第39-41页 |
| ·电价序列的相空间重构 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 基于混沌与粒子群神经网络的电价预测模型 | 第43-49页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·混沌时间序列的神经网络预测模型 | 第43-44页 |
| ·基于混沌的粒子群神经网络预测模型 | 第44-45页 |
| ·误差评价公式 | 第45-46页 |
| ·预测实例及结果分析 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第6章 结论与展望 | 第49-51页 |
| ·结论 | 第49页 |
| ·本文不足与展望 | 第49-51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 |
