基于人工神经网络的电网日负荷预测研究
| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目次 | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| ·负荷预测的重要意义 | 第10页 |
| ·负荷预测的分类 | 第10-12页 |
| ·影响负荷变化的因素 | 第12-13页 |
| ·研究的方法和思路 | 第13-14页 |
| ·温州电网的负荷变化特征 | 第14-15页 |
| ·本文主要工作 | 第15-17页 |
| 2 短期负荷预测常用方法及模型研究 | 第17-25页 |
| ·短期电力负荷预测的基本步骤 | 第17-18页 |
| ·负荷预测的方法 | 第18-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 人工神经网络建模简介 | 第25-33页 |
| ·人工神经网络概述 | 第25页 |
| ·BP神经网络原理 | 第25-27页 |
| ·模型的建立 | 第27-30页 |
| ·BP神经网络优化方法 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 4 温州电网负荷预测 | 第33-47页 |
| ·温州电网负荷影响因素分析 | 第33-38页 |
| ·负荷预测模型的建立 | 第38-40页 |
| ·算例分析 | 第40-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 5 节假日的负荷预测 | 第47-53页 |
| ·灰色GM(1,1)模型 | 第47-49页 |
| ·灰色神经网络模型(GNNM) | 第49-50页 |
| ·算例分析 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 6 考虑降水量的负荷预测修正 | 第53-60页 |
| ·温州地区水电装机概况 | 第53-54页 |
| ·水电厂发电出力预测 | 第54-57页 |
| ·算例分析 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 7 总结和展望 | 第60-62页 |
| ·总结 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 作者简介 | 第66页 |
