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电力市场中电价预测模型方法及应用研究

中文摘要第1-6页
英文摘要第6-11页
第一章 引言第11-19页
   ·选题背景第11-12页
   ·选题意义第12-13页
     ·电力市场中电价预测的意义第12页
     ·电力市场中电价特性分析和电价预测研究的理论意义第12-13页
   ·国内外研究现状第13-16页
     ·电价影响因素分析第13页
     ·电价预测的类型分析(时间跨度)第13-14页
     ·电价预测的类型分析(市场类型)第14页
     ·电价预测的方法分析第14-16页
   ·本文要做的工作第16-19页
第二章 电力市场中电价影响因素分析及预测第19-43页
   ·日前市场中的电价影响因素分析第19-21页
     ·电力市场结构对电价的影响第19页
     ·市场成熟度对电价的影响第19页
     ·辅助服务市场第19-20页
     ·输电约束第20页
     ·市场规则第20页
     ·负荷和市场总装机容量第20-21页
     ·气候条件、社会因素等对电价的影响第21页
   ·电价的主要影响因素―负荷预测第21-43页
     ·短期负荷预测:基于遗传优化的SVM 预测模型第21-31页
     ·中长期负荷预测:基于季节和节假日多因素影响的优化模型第31-43页
第三章 稳定性市场的日前电价预测的时间序列建模第43-63页
   ·引言第43-44页
   ·电价序列分类及电价特性分析第44-45页
   ·建模数据预处理方法:傅立叶变换和小波分析第45-46页
   ·时间序列建模预测第46-48页
     ·ARMA 和ARIMA 模型第46页
     ·ARMAX 模型第46-47页
     ·GARCH 模型第47-48页
   ·电价的时间序列预测建模第48-57页
     ·数据预处理过程第48-50页
     ·模型识别和参数估计第50-57页
     ·滚动预测第57页
   ·算例分析第57-62页
   ·结论和讨论第62-63页
第四章 智能算法在日前电价预测建模中的研究与应用第63-85页
   ·ANN 在日前电价预测建模第63-79页
     ·ANN 概述及常用电价预测的ANN 特点分析第63-65页
     ·神经网络电价预测建模预处理第65-69页
     ·神经网络电价建模预测第69-79页
   ·基于 SOM 的 SVM 夏季高峰电价预测第79-85页
     ·SOM-SVM-GA 建模预测第80-81页
     ·算例分析第81-83页
     ·结论第83-85页
第五章 实时电价预测的优化建模第85-93页
   ·引言第85-86页
   ·SVM-GA -GARCH 混合预测模型第86-88页
     ·数据空间处理及输入变量选择第86-87页
     ·SVM-GA 建模进行初步电价预测第87-88页
     ·GARCH 建模进行误差预测第88页
     ·最终预测第88页
   ·算例分析第88-92页
     ·数据来源及模型参数选择第88-89页
     ·建模分析第89-92页
   ·结论第92-93页
第六章 中长期电价的影响分析及建模预测第93-103页
   ·引言第93-94页
   ·建模原理和方法第94-96页
     ·建模思路和步骤第94页
     ·EMD 理论和算法第94-95页
     ·分解分量的规律分析第95-96页
     ·重构和建模第96页
   ·算例分析第96-101页
     ·数据来源及预处理第96页
     ·EMD 和模式特性分析第96-97页
     ·相关性分析和分量重构第97-99页
     ·建模和预测第99页
     ·误差测量和结果分析第99-101页
   ·结论第101-103页
第七章 总结和展望第103-105页
   ·本文的部分结论第103页
   ·有待深入研究的问题第103-105页
参考文献第105-113页
致谢第113-114页
附录第114-137页
 附录1:日前市场电价的影响因素相关性分析表第114-123页
 附录2:实时电价与相关输入因素之间相关性分析表第123-132页
 附录3:SVM-GA 建模训练和测试误差序列特性分析图第132-137页
攻读博士学位期间发表的学术论文第137-139页
攻读博士学位期间参加的科研工作第139页

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