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电力系统负荷预测方法研究及应用

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-20页
   ·负荷预测的概念第10页
   ·负荷预测的分类第10-12页
   ·负荷预测的作用和意义第12-13页
   ·负荷预测的特点第13页
   ·负荷预测的基本原理第13-14页
   ·负荷预测的步骤第14-15页
   ·误差分析第15-17页
     ·产生误差的原因第16页
     ·分析预测误差的指标和方法第16-17页
   ·负荷预测的现状及存在的问题第17-18页
   ·本文的工作内容第18-19页
   ·本章小结第19-20页
第2章 电力系统负荷特性分析第20-25页
   ·负荷的分类第20-21页
   ·负荷的特点第21页
   ·负荷的影响因素第21-22页
   ·电力细分市场负荷特性分析第22-23页
     ·大工业负荷特性第22页
     ·非、普工业负荷特性第22页
     ·农业生产负荷特性第22-23页
     ·照明负荷特性第23页
     ·趸售负荷特性第23页
   ·电力细分市场负荷的构成第23-24页
     ·典型负荷分量第23页
     ·天气敏感负荷分量第23-24页
     ·异常或特殊事件负荷分量第24页
     ·随机负荷分量第24页
   ·本章小结第24-25页
第3章 电力系统负荷预测常用方法分析第25-46页
   ·负荷预测经验技术与经典技术第25-28页
     ·专家预测法第25-26页
     ·单耗法第26页
     ·负荷密度法第26-27页
     ·比例系数增长法第27页
     ·弹性系数法第27-28页
   ·多元回归模型第28页
   ·一般指数平滑模型第28-29页
   ·时间序列预测技术第29-34页
     ·时间序列的概念第29-30页
     ·时间序列的线性模型第30-32页
     ·线性模型的自相关函数第32-33页
     ·时间序列模型预测步骤第33-34页
   ·神经网络预测技术第34-37页
     ·神经网络方法的基本理论第34-35页
     ·BP 算法第35-36页
     ·人工神经网络在电力负荷预测中的应用第36-37页
   ·小波分析方法第37-45页
     ·小波分析的发展历史第37-38页
     ·从傅立叶变换到小波分析第38-41页
     ·小波变换第41-42页
     ·常用小波函数及性质第42-43页
     ·MALLAT 算法第43-44页
     ·小波选取标准第44-45页
     ·小波分析在电力系统负荷预测的应用第45页
   ·本章小结第45-46页
第4章 基于电力细分市场的组合预测方法第46-57页
   ·优选组合预测的概念第46页
   ·传统组合预测方法第46-48页
     ·等权平均组合预测方法第46-47页
     ·方差优选组合预测法第47-48页
     ·传统组合预测方法存在的不足第48页
   ·基于电力细分市场的组合预测模型第48-56页
     ·大工业负荷预测第49-50页
     ·非、普工业负荷预测第50-51页
     ·农业生产负荷预测第51-53页
     ·照明用电负荷预测第53-54页
     ·趸售电量预测第54-55页
     ·其它负荷预测第55页
     ·综合预测第55-56页
   ·预测结果分析第56页
   ·本章小结第56-57页
第5章 马尔可夫链在负荷预测中的应用研究第57-66页
   ·马尔可夫链的定义第57-58页
   ·指标值序列分组方法第58-59页
     ·样本均值-均方差分组法第58页
     ·有序聚类分组法第58-59页
   ·“马氏性”检验第59页
   ·三种马尔可夫链预测方法第59-62页
     ·基于绝对分布的马尔可夫链预测第59-60页
     ·叠加马尔可夫预测第60-61页
     ·加权马尔可夫链预测第61-62页
   ·加权马尔可夫链对随机负荷的预测第62-65页
   ·应用情况第65页
   ·本章小结第65-66页
结论第66-68页
参考文献第68-71页
附录 A (攻读学位期间所发表的学术论文目录)第71-72页
附录 B (攻读学位期间所参与的研究项目)第72-73页
附录 C (湖南省电力细分市场月售电量数据)第73-77页
致谢第77页

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