电力负荷预测方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题背景及研究的意义 | 第9页 |
| 1.2 电力负荷预测的国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 电网中的电力负荷 | 第10-17页 |
| 1.3.1 电网规划 | 第10页 |
| 1.3.2 电力负荷的分类 | 第10-11页 |
| 1.3.3 电力负荷系统的影响因素 | 第11-17页 |
| 1.4 本文所做的工作 | 第17-18页 |
| 第2章 电力负荷预测概述 | 第18-29页 |
| 2.1 负荷预测理论及特点 | 第18-19页 |
| 2.1.1 所依据的原理 | 第18页 |
| 2.1.2 负荷预测的特点 | 第18-19页 |
| 2.2 电力负荷预测的分类 | 第19页 |
| 2.3 电力负荷预测的基本步骤 | 第19-20页 |
| 2.4 负荷预测的误差分析及指标 | 第20-21页 |
| 2.4.1 误差产生的原因 | 第20页 |
| 2.4.2 误差指标种类 | 第20-21页 |
| 2.5 电力负荷预测的主要方法 | 第21-28页 |
| 2.5.1 传统预测方法 | 第21-26页 |
| 2.5.2 现代预测方法 | 第26-28页 |
| 2.5.3 综合模型预测法 | 第28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 随机时间序列预测法 | 第29-41页 |
| 3.1 时间序列的平稳性 | 第29-30页 |
| 3.1.1 平稳时间序列 | 第29页 |
| 3.1.2 非平稳时间序列 | 第29-30页 |
| 3.2 随机序列的数字特征 | 第30-31页 |
| 3.3 时间序列法的模型数学描述 | 第31-33页 |
| 3.3.1 随机平稳序列线性模型 | 第31-32页 |
| 3.3.2 指数平滑法的数学描述 | 第32-33页 |
| 3.4 时间序列法分析的具体步骤 | 第33-36页 |
| 3.4.1 随机平稳序列线性模型 | 第33-35页 |
| 3.4.2 指数平滑法 | 第35-36页 |
| 3.5 实例分析 | 第36-40页 |
| 3.5.1 指数平滑法 | 第36页 |
| 3.5.2 平稳时间序列方法 | 第36-38页 |
| 3.5.3 预测结果 | 第38-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 电力负荷预测的BP神经网络法 | 第41-53页 |
| 4.1 BP神经网络的基本概念 | 第41-43页 |
| 4.1.1 BP神经网络的结构 | 第41-42页 |
| 4.1.2 神经网络的基本特征 | 第42页 |
| 4.1.3 神经元的学习方式 | 第42-43页 |
| 4.2 BP神经网络的原理 | 第43页 |
| 4.3 BP算法的数学描述 | 第43-45页 |
| 4.4 BP网络的实现步骤 | 第45-49页 |
| 4.4.1 BP网络结构的设计 | 第45-46页 |
| 4.4.2 数据预处理 | 第46-47页 |
| 4.4.3 BP网络的训练 | 第47页 |
| 4.4.4 BP 算法存在的问题 | 第47-49页 |
| 4.5 预测实例及分析 | 第49-52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 结论与展望 | 第53-54页 |
| 5.1 全文总结 | 第53页 |
| 5.2 今后工作的展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
