地区电网短期负荷预测方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 1 绪论 | 第12-17页 |
| ·短期电力负荷预测的目的和意义 | 第12-13页 |
| ·短期负荷预测的特点 | 第13-14页 |
| ·当前短期电力负荷预测工作的发展现状及研究动向 | 第14-15页 |
| ·本文主要的研究内容 | 第15-17页 |
| 2 负荷预测的基本原理及概念 | 第17-21页 |
| ·负荷预测的基本要求及步骤 | 第17-18页 |
| ·负荷预测应遵循的理念 | 第18-19页 |
| ·短期负荷的分量构成 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 3 电力负荷特性及影响短期负荷的因素分析 | 第21-31页 |
| ·电力负荷特性分析 | 第21-25页 |
| ·电力负荷曲线的周期性分析 | 第21-23页 |
| ·电力负荷特性指标 | 第23-24页 |
| ·行业负荷特性分析 | 第24-25页 |
| ·影响短期负荷的因素分析 | 第25-30页 |
| ·气象因素对负荷的影响 | 第26-28页 |
| ·气温积累效应对短期负荷的影响 | 第28-29页 |
| ·其他因素对短期负荷的影响 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 4 预测模型的建立及实现 | 第31-56页 |
| ·数学模型的概念 | 第31页 |
| ·神经网络在短期负荷预测中的应用 | 第31-39页 |
| ·神经网络的应用方式 | 第31-32页 |
| ·神经网络的拓扑结构 | 第32-33页 |
| ·神经网络的学习方法 | 第33-36页 |
| ·神经网络的数学仿真工具 | 第36-38页 |
| ·神经网络应用的几个关键问题 | 第38-39页 |
| ·利用神经网络的负荷建模 | 第39-46页 |
| ·数据预处理 | 第39-42页 |
| ·ANN网络结构 | 第42-44页 |
| ·训练样本选择策略 | 第44-45页 |
| ·误差指标 | 第45-46页 |
| ·预测模型的实际检验 | 第46-55页 |
| ·夏季考虑温度积累效应的模型检验 | 第46-49页 |
| ·其他季节模型检验 | 第49-50页 |
| ·节假日预测效果检验 | 第50-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 5 短期负荷预测系统的设计 | 第56-63页 |
| ·系统设计概述 | 第56页 |
| ·系统构成 | 第56-59页 |
| ·数据库设计 | 第57-59页 |
| ·系统软件的功能界面设计 | 第59-62页 |
| ·系统主菜单 | 第59-60页 |
| ·历史数据查询 | 第60页 |
| ·预测参数设定 | 第60-61页 |
| ·预测结果界面 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 6 结论和展望 | 第63-65页 |
| ·结论 | 第63-64页 |
| ·展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第69页 |
