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基于人工智能的秦皇岛电网夏季电力日负荷预测

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-16页
    1.1 课题背景及研究的目的和意义第11-12页
    1.2 国内外研究动态第12-14页
        1.2.1 国外研究现状第12-13页
        1.2.2 国内研究现状第13-14页
    1.3 本文研究内容第14-16页
第2章 秦皇岛电网运行情况概述第16-27页
    2.1 秦皇岛地理位置及地区产业结构特点第16-18页
    2.2 秦皇岛总负荷曲线特点第18-20页
        2.2.1 年负荷曲线特性第18-19页
        2.2.2 周负荷曲线特性第19-20页
        2.2.3 日负荷曲线特性第20页
    2.3 秦皇岛典型分类负荷分析第20-25页
        2.3.1 三班制连续生产负荷曲线第21-22页
        2.3.2 日班制负荷曲线特点第22页
        2.3.3 商业负荷曲线特点第22-23页
        2.3.4 电气化铁路负荷曲线特点第23-24页
        2.3.5 居民用电负荷曲线特点第24-25页
        2.3.6 随机波动负荷曲线特点第25页
    2.4 电网调度与电力负荷预测第25-26页
        2.4.1 电网调度业务简介第25页
        2.4.2 电力负荷预测对电网调度的意义第25-26页
    2.5 本章小结第26-27页
第3章 电力负荷的预测特性与其影响因素分析第27-38页
    3.1 电力负荷特性分析第27-28页
        3.1.1 城市民用负荷第27页
        3.1.2 商业负荷第27页
        3.1.3 工业负荷第27-28页
        3.1.4 农村负荷第28页
    3.2 电力负荷预测概述第28-31页
        3.2.1 电力负荷预测的概念第28页
        3.2.2 电力负荷预测的步骤第28-29页
        3.2.3 电力负荷预测的特点第29-31页
        3.2.4 负荷预测误差分析第31页
    3.3 电力负荷预测影响因素分析第31-37页
        3.3.1 日期类型第32-33页
        3.3.2 夏季气象因素第33-34页
        3.3.3 夏季气象因素的多口累积效应对电力负荷的影响第34-35页
        3.3.4 其他因素第35-37页
    3.4 本章小结第37-38页
第4章 基于人体舒适度指数和粒子群算法的相似日选择第38-52页
    4.1 人体舒适度指数对电力负荷的影响第39-42页
        4.1.1 人体舒适度指数第39-40页
        4.1.2 人体舒适度指数与电力负荷的关联性分析第40-42页
    4.2 数据处理第42-43页
        4.2.1 异常数据的处理第42-43页
        4.2.2 数据归一化和反归一化处理第43页
    4.3 粒子群算法第43-46页
        4.3.1 粒子群算法原理第43-45页
        4.3.2 粒子群算法的优化第45-46页
        4.3.3 适应值函数第46页
    4.4 相似日评价函数第46-48页
    4.5 算例分析第48-51页
    4.6 本章小结第51-52页
第5章 基于人工神经网络的电力负荷预测第52-72页
    5.1 人工神经网络概述第52-54页
        5.1.1 人工神经网络的发展第52-53页
        5.1.2 人工神经网络的结构第53-54页
    5.2 BP神经网络第54-61页
        5.2.1 标准BP算法第54-56页
        5.2.2 标准BP算法存在的问题第56-58页
        5.2.3 标准BP算法的改进第58-61页
    5.3 基于相似日选取的BP神经网络结构设计第61-64页
        5.3.1 拓扑结构的确定第61-62页
        5.3.2 初始权值的选取第62页
        5.3.3 网络学习参数的选取第62-63页
        5.3.4 模型结构第63-64页
    5.4 秦皇岛电网夏季日负荷预测实例及分析第64-67页
    5.5 电网运行概况及建议第67-71页
        5.5.1 秦皇岛2017年夏季电网运行概况第67-68页
        5.5.2 电网运行建议第68-70页
        5.5.3 电力营销建议第70-71页
    5.6 本章小结第71-72页
第6章 研究成果和结论第72-74页
参考文献第74-77页
致谢第77-78页
作者简介第78页

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