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基于小波去噪和人工神经网络的短期电力负荷预测
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基于小波去噪和人工神经网络的短期电力负荷预测
论文目录
摘要
第1-5页
ABSTRACT
第5-9页
第一章 绪论
第9-13页
· 课题的提出
第9-10页
· 国内外研究现状
第10-12页
· 传统电力负荷预测
第10页
· 现代电力负荷预测
第10-12页
· 本文的主要研究内容
第12-13页
第二章 用电分类与负荷预测的方法分析
第13-23页
· 用电分类
第13-14页
· 电力负荷预测分类和特性
第14-17页
· 电力负荷预测分类
第14-16页
· 电力负荷预测的特性
第16-17页
· 中长期电力负荷预测方法
第17-19页
· 年度电力负荷预测
第17-18页
· 月度电力负荷预测
第18-19页
· 短期电力负荷预测方法
第19-22页
· 短期电力负荷预测概述
第19页
· 短期电力负荷预测的一般方法
第19-22页
· 本章小结
第22-23页
第三章 负荷预测样本数据预处理
第23-48页
· 负荷原始数据预处理的必要性
第23页
· 负荷数据处理方法
第23-24页
· 负荷异常数据的类型
第23-24页
· 一般的负荷数据纠错方法
第24页
· 小波去噪的基本原理
第24-26页
· 基于Haar小波的阈值去噪方法
第26-36页
· Haar小波分解
第26-31页
· 阈值函数选取
第31-33页
· 阈值的估计
第33-34页
· 小波重构
第34-36页
· 负荷原始数据小波去噪方法的具体步骤
第36-37页
· 算例
第37-46页
· 本章小结
第46-48页
第四章 考虑气象因素的人工神经网络短期负荷预测
第48-63页
· 前言
第48页
· 气象因素对短期电力负荷的影响分析
第48-54页
· 短期负荷预测中气象因素分析与处理的总体理念
第48-50页
· 气象因素对某地区负荷的影响分析
第50-54页
· 人工神经网络
第54-60页
· 前馈神经网络
第55-57页
· 反馈神经网络
第57-60页
· 神经网络结构的设计
第60-62页
· 训练集的设计和网络输入、输出向量的选取
第60-61页
· 初始权值的设计
第61页
· 网络隐含层数的确定
第61页
· 隐层节点数的设计
第61-62页
· 网络输入样本的归一化处理
第62页
· 网络的训练与测试
第62页
· 本章小结
第62-63页
第五章 负荷预测的算例分析
第63-74页
· 前言
第63页
· BP算例
第63-67页
· 数据未经小波去噪的BP网络预测算例
第63-64页
· 数据经小波去噪后的BP网络预测算例
第64-67页
· ELMAN算例
第67-72页
· 数据经小波去噪后未考虑温度因素的ELMAN算例
第67-69页
· 数据经小波去噪并考虑温度因素的ELMAN算例
第69-72页
· 预测结果及误差分析
第72-73页
· 本章小结
第73-74页
第六章 结论与展望
第74-76页
· 研究工作总结
第74-75页
· 有待进一步研究的内容
第75-76页
参考文献
第76-81页
攻读学位期间发表的学术论文
第81-82页
致谢
第82 页
本篇论文共
82
页,
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