时间序列分析在电力负荷预测中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-26页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·课题背景 | 第10-24页 |
| ·电力负荷预测发展状况 | 第10-12页 |
| ·时间序列分析研究状况 | 第12-21页 |
| ·风力发电的发展对负荷预测的影响 | 第21-24页 |
| ·课题研究的意义 | 第24-25页 |
| ·本文的主要工作 | 第25-26页 |
| 第2章 电力负荷预测原理 | 第26-38页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·电力负荷预测原理 | 第26-28页 |
| ·电力负荷预测指导原则 | 第26-28页 |
| ·电力负荷自身的特点 | 第28页 |
| ·电力负荷预测经典方法 | 第28-36页 |
| ·常用的电力负荷预测方法 | 第29-32页 |
| ·电力负荷预测的时间序列法 | 第32-36页 |
| ·电力负荷预测的特点 | 第36-37页 |
| ·电力负荷预测系统设计基本思路 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 电力负荷预测模型的建立 | 第38-52页 |
| ·引言 | 第38-39页 |
| ·电力系统预测模型的定阶 | 第39-41页 |
| ·自相关系数与偏自相关系数 | 第39-40页 |
| ·利用残差方差图确定模型的阶 | 第40页 |
| ·利用AIC 准则函数确定模型的阶 | 第40-41页 |
| ·电力负荷预测模型的参数估计 | 第41-46页 |
| ·矩估计 | 第42-43页 |
| ·极大似然估计 | 第43-44页 |
| ·最小二乘法参数估计 | 第44-46页 |
| ·模型参数的分步整合估计法 | 第46-50页 |
| ·分步整合估计方法 | 第46-49页 |
| ·实例分析与仿真 | 第49-50页 |
| ·电力负荷预测仿真研究 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 电力负荷预测的应用研究 | 第52-73页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·电力负荷时间序列模型 | 第52-61页 |
| ·常用的时序模型 | 第52-53页 |
| ·自回归求和滑动平均模型概念 | 第53-55页 |
| ·自回归求和滑动平均模型性质 | 第55-61页 |
| ·负荷预测模型识别研究 | 第61-64页 |
| ·时间序列负荷预测模型的自相关函数 | 第61-63页 |
| ·时间序列负荷预测模型的偏自相关函数 | 第63-64页 |
| ·负荷预测模型的识别 | 第64页 |
| ·负荷预测模型权重分析分步优化方法 | 第64-70页 |
| ·权重分析函数的建立 | 第65页 |
| ·权重分析初值的确定 | 第65-68页 |
| ·分步优化方法 | 第68-70页 |
| ·电力负荷预测仿真研究 | 第70-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 结论 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-81页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 作者简介 | 第83页 |
