市场条件下佛山地区电网短期负荷预测的研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·选择题背景及研究意义 | 第10-11页 |
| ·短期负荷预测的研究现状 | 第11-14页 |
| ·本文的工作 | 第14-15页 |
| ·小结 | 第15-16页 |
| 第二章 佛山地区电力市场分析 | 第16-24页 |
| ·佛山地区电网概况 | 第16-17页 |
| ·佛山地区电网结构状况 | 第16-17页 |
| ·佛山地区电网可供电力分析 | 第17页 |
| ·佛山地区电力市场供需分析 | 第17-19页 |
| ·佛山电网用电现状分析 | 第19-22页 |
| ·佛山地区电力市场特征总结 | 第22-23页 |
| ·电力市场新形势下佛山电网负荷预测难点 | 第23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 第三章 电力负荷预测概述 | 第24-33页 |
| ·电力系统负荷的分类 | 第24-25页 |
| ·电力系统负荷特性 | 第25页 |
| ·负荷预测的特点 | 第25-27页 |
| ·负荷预测的原理 | 第27-28页 |
| ·负荷预测的基本过程 | 第28-29页 |
| ·负荷预测的误差分析 | 第29-30页 |
| ·负荷预测的数据预处理 | 第30-32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 第四章 人工神经网络算法及其改进算法 | 第33-45页 |
| ·人工神经网络 | 第33-39页 |
| ·人工神经网络发展历史 | 第33页 |
| ·人工神经网络的基本特征 | 第33-34页 |
| ·人工神经网络基本原理 | 第34-36页 |
| ·神经网络的BP模型原理 | 第36-37页 |
| ·人工神经网络在负荷预测中的应用 | 第37-39页 |
| ·结合遗传算法的遗传神经网络 | 第39-44页 |
| ·遗传算法确定BP神经网络结构 | 第39-41页 |
| ·遗传算法确定神经网络初始权值 | 第41-44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 第五章 佛山电网负荷预测算例分析 | 第45-50页 |
| ·算例分析 | 第45-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
