基于人工神经网络BP算法的乌海电网负荷预测分析研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-11页 |
| 第二章 内蒙古电网及乌海地区用电情况研究 | 第11-29页 |
| ·内蒙古电网用电情况简介 | 第11-15页 |
| ·乌海地区电网概况及用电情况 | 第15-29页 |
| 第三章 电力负荷预测方法研究 | 第29-45页 |
| ·电力负荷预测概述 | 第29-31页 |
| ·电力需求预测的种类 | 第29-30页 |
| ·电量预测 | 第29-30页 |
| ·负荷预测 | 第30页 |
| ·电力负荷预测分类 | 第30-31页 |
| ·电力负荷预测按时间分类 | 第30-31页 |
| ·电力负荷预测按特性分类 | 第31页 |
| ·预测方法研究 | 第31-40页 |
| ·时间序列预测模型 | 第31-35页 |
| ·概述 | 第31页 |
| ·时间序列的特征 | 第31-33页 |
| ·时间序列预测方法 | 第33页 |
| ·时间回归模型 | 第33-35页 |
| ·灰色预测技术的研究和应用 | 第35-40页 |
| ·灰色系统理论介绍 | 第35-38页 |
| ·灰色预测技术的基本思想 | 第38-40页 |
| ·神经网络法 | 第40-45页 |
| ·反向传播(BP)网络 | 第40-41页 |
| ·BP网络模型特点 | 第41-42页 |
| ·BP网络学习算法 | 第42页 |
| ·信息的正向传递 | 第42-43页 |
| ·利用梯度下降法求权值变化及误差的反向传播 | 第43页 |
| ·网络的训练过程 | 第43-45页 |
| 第四章 BP算法的改进 | 第45-48页 |
| ·附加动量法 | 第45-46页 |
| ·网络的设计 | 第46-48页 |
| ·网络的层数 | 第46-47页 |
| ·隐含层的神经元数 | 第47页 |
| ·初始权值的选取 | 第47页 |
| ·学习速率 | 第47-48页 |
| 第五章 预测系统的软件实现 | 第48-58页 |
| ·预测软件特点及功能 | 第48-49页 |
| ·软件设计思想与原则 | 第49-50页 |
| ·VB简介 | 第50-53页 |
| ·面向对象的程序设计 | 第53-58页 |
| 第六章 实行峰谷电价，促进调荷节电 | 第58-63页 |
| ·峰谷电价的杠杆作用 | 第58-59页 |
| ·实施峰谷电价效果不明显的原因 | 第59-61页 |
| ·在利益均衡下确定峰谷电价 | 第61-63页 |
| 第七章 乌海地区负荷调整分析 | 第63-76页 |
| ·调整负荷-提高负荷率 | 第63-66页 |
| ·乌海地区实施 DSM进行调荷的现实必要性 | 第66-67页 |
| ·几种 DSM措施在乌海地区的应用研究 | 第67-76页 |
| ·高效照明技术在乌海地区调荷的应用研究 | 第67-73页 |
| ·乌海地区照明情况分析 | 第67-68页 |
| ·主要照明节电技术介绍 | 第68-69页 |
| ·应用高效照明技术措施调荷节电的成本分析 | 第69-73页 |
| ·热水器蓄热技术 | 第73-76页 |
| ·电热水器在乌海地区的应用现状 | 第73-74页 |
| ·采用电热水器的效益分析 | 第74-75页 |
| ·实施方案建议 | 第75-76页 |
| 第八章 结束语 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
