基于负荷组合预测的配电网供电能力方法研究及其应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 配电网供电能力的国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第11-13页 |
| 第二章 供电能力计算方法及电力系统负荷预测介绍 | 第13-28页 |
| 2.1 供电能力基本概念 | 第13-15页 |
| 2.1.1 供电能力模型 | 第13页 |
| 2.1.2 供电能力模型的求解 | 第13-15页 |
| 2.2 单项预测 | 第15-24页 |
| 2.2.1 回归分析预测模型 | 第15-18页 |
| 2.2.2 灰色模型法 | 第18-21页 |
| 2.2.3 指数平滑法 | 第21-24页 |
| 2.3 组合预测 | 第24-27页 |
| 2.3.1 组合预测模型 | 第24-25页 |
| 2.3.2 等权平均组合预测 | 第25页 |
| 2.3.3 方差-协方差组合预测法 | 第25-26页 |
| 2.3.4 递归等权组合预测 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于粒子群蚁群优化的负荷组合预测 | 第28-46页 |
| 3.1 粒子群优化算法 | 第28-32页 |
| 3.1.1 算法基本原理 | 第28-29页 |
| 3.1.2 相关参数说明 | 第29-30页 |
| 3.1.3 粒子群优化算法的流程 | 第30-31页 |
| 3.1.4 粒子群算法的不足 | 第31-32页 |
| 3.1.5 粒子群优化算法的改进 | 第32页 |
| 3.2 蚁群算法及其改进 | 第32-40页 |
| 3.2.1 蚁群算法行为描述 | 第32-33页 |
| 3.2.2 蚁群算法机制原理 | 第33-34页 |
| 3.2.3 蚁群算法模型 | 第34-38页 |
| 3.2.4 蚁群算法的改进 | 第38-40页 |
| 3.3 粒子群蚁群算法的实施步骤 | 第40-42页 |
| 3.4 负荷组合预测权值确定及应用 | 第42-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于负荷组合预测的配电网供电能力计算 | 第46-55页 |
| 4.1 配电网供电能力的计算模型 | 第46-47页 |
| 4.2 模型的求解 | 第47-49页 |
| 4.2.1 单个负荷点的组合预测模型 | 第47页 |
| 4.2.2 全部负荷点组合预测的叠加模型 | 第47-48页 |
| 4.2.3 重复潮流法求解供电能力 | 第48-49页 |
| 4.3 配电网供电能力计算的算法流程 | 第49-50页 |
| 4.4 基于负荷组合预测的供电能力计算的应用 | 第50-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 发表文章目录 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
