基于智能控制的短期电力负荷预测方法研究与应用
| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-11页 |
| ·短期负荷预测的意义 | 第6页 |
| ·负荷预测的概念和分类 | 第6-7页 |
| ·电力系统负荷预测的概念 | 第6-7页 |
| ·电力系统负荷预测的分类 | 第7页 |
| ·国内外短期负荷预测的研究现状 | 第7-9页 |
| ·传统的电力系统负荷预测方法 | 第7-8页 |
| ·新兴的电力系统负荷预测方法 | 第8-9页 |
| ·本文的主要工作 | 第9-11页 |
| 第二章 电力负荷特性分析 | 第11-19页 |
| ·我国电力负荷特性概述 | 第11-12页 |
| ·我国电力负荷特性的特点 | 第11页 |
| ·影响我国电力负荷特性的主要因素 | 第11-12页 |
| ·我国各行业的电力负荷特性 | 第12-15页 |
| ·巴盟地区电力负荷特性分析 | 第15-19页 |
| ·负荷变化的周期性分析 | 第15-17页 |
| ·负荷变化的随机性分析 | 第17-19页 |
| 第三章 人工神经网络 | 第19-35页 |
| ·人工神经网络的概述 | 第19-21页 |
| ·人工神经网络的概念 | 第19页 |
| ·人工神经网络在国内外的发展状况 | 第19-20页 |
| ·人工神经网络在电力系统负荷预测中的应用 | 第20-21页 |
| ·多层前向人工神经网络的算法 | 第21-26页 |
| ·多层前向人工神经网络的基本算法 | 第21-23页 |
| ·基本算法存在的缺陷及改进思路 | 第23-26页 |
| ·神经网络模型的建立 | 第26-35页 |
| 第四章 异常数据预测修正法 | 第35-45页 |
| ·异常数据的影响和分类 | 第35-37页 |
| ·异常数据的影响 | 第35-36页 |
| ·异常数据的分类 | 第36-37页 |
| ·异常数据预测修正法的概念及其修正原理 | 第37-39页 |
| ·异常数据预测修正法的概念 | 第37页 |
| ·异常数据预测修正法与传统修正方法的区别 | 第37-38页 |
| ·异常数据预测修正法的修正原理 | 第38-39页 |
| ·异常数据预测修正法的应用实例 | 第39-45页 |
| ·异常数据的修正 | 第39-42页 |
| ·对预测日预测时刻后至当日24 时未知负荷的补足 | 第42-45页 |
| 第五章 负荷预测软件的编制及算例分析 | 第45-53页 |
| ·开发工具的选择 | 第45页 |
| ·负荷预测软件的设计思路 | 第45-51页 |
| ·系统需求分析 | 第45-46页 |
| ·系统总体设计 | 第46-49页 |
| ·系统详细设计 | 第49页 |
| ·用户界面图 | 第49-51页 |
| ·算例分析 | 第51-53页 |
| ·算例中神经网络模型的基本组成要素 | 第51页 |
| ·误差评价指标 | 第51页 |
| ·预测结果分析 | 第51-53页 |
| 第六章 结论及展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第59页 |
