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基于神经网络的电力系统短期负荷预测研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第9-17页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外现状第10-15页
    1.3 本文的主要工作第15-17页
2 电力负荷特性分析与预测概论第17-26页
    2.1 电力负荷的构成第17-18页
    2.2 负荷的影响因素第18-19页
    2.3 历史负荷数据预处理第19-22页
    2.4 负荷预测误差分析与考核标准第22-25页
    2.5 本章小结第25-26页
3 基于神经网络的短期负荷预测第26-44页
    3.1 人工神经网络概述第26-28页
    3.2 BP神经网络第28-31页
    3.3 Elman神经网络第31-32页
    3.4 RBF神经网络第32-34页
    3.5 小波神经网络第34-35页
    3.6 基于四类神经网络的短期负荷预测模型第35-38页
    3.7 算例分析第38-43页
    3.8 本章小结第43-44页
4 基于改进的蚁群神经网络的短期负荷预测第44-69页
    4.1 蚁群算法第44-46页
    4.2 蚁群神经网络第46-48页
    4.3 改进的蚁群神经网络第48-59页
    4.4 基于改进的蚁群神经网络的短期负荷预测模型第59-61页
    4.5 算例分析第61-67页
    4.6 本章小结第67-69页
5 结论与展望第69-71页
致谢第71-72页
参考文献第72-78页
附录第78-89页

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