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零售竞争模式下短期电价分析与预测研究
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零售竞争模式下短期电价分析与预测研究
论文目录
 
中文摘要第1页
英文摘要第4-8页
第一章 绪论第8-11页
　　· 课题背景第8-9页
　　· 研究意义第9-10页
　　　　· 理论意义第9页
　　　　· 现实意义第9-10页
　　· 本文的主要工作第10-11页
第二章 电力市场、电价及电价预测第11-27页
　　· 电力市场的定义第11-17页
　　　　· 电力市场的基本特征第11-12页
　　　　· 电力市场的基本原则第12-13页
　　　　　　· 公平竞争的原则第12页
　　　　　　· 公开性原则第12页
　　　　　　· 扩大参与者自由选择的权力的原则第12-13页
　　　　　　· 用户平等的原则第13页
　　　　　　· 法规的保障原则第13页
　　　　· 电力零售市场介绍第13-17页
　　　　　　· 我国电力零售市场现状第13-15页
　　　　　　· 国外电力零售市场现状第15-17页
　　· 电价的基本概念第17-24页
　　　　· 电价的形成第17页
　　　　· 电价的种类第17-20页
　　　　· 不同电力市场模式下电价作用分析第20-22页
　　　　· 美国PJM 电力市场第22-24页
　　· 电价预测的基本概念第24-26页
　　　　· 电价预测的定义第24页
　　　　· 电价预测的分类第24页
　　　　· 电价预测的特点第24-25页
　　　　· 电价预测方法总结第25-26页
　　　　　　· 时间序列预测法第25页
　　　　　　· 灰色预测理论第25-26页
　　　　　　· 人工神经网络方法第26页
　　　　　　· 组合预测方法第26页
　　· 本章小结第26-27页
第三章 电价特性分析及影响因素定量分析第27-34页
　　· 电价时间序列的分布特性第27-29页
　　· 电价影响因素分析第29-32页
　　　　· 电价主要影响因素的定量分析第29-30页
　　　　· 系统因素对电价的影响分析第30-31页
　　　　· 气象因素对于电价的影响分析第31页
　　　　· 日期因素对电价的影响分析第31-32页
　　　　· 用户响应因素对于电价的影响分析第32页
　　　　· 历史电价对于电价的影响第32页
　　· 对我国的电价影响因素的简析第32-33页
　　· 本章小结第33-34页
第四章 基于数据挖掘与支持向量机技术的日电价预测研究第34-40页
　　· 数据挖掘技术简介第34页
　　　　· 基本概念第34页
　　　　　　· 数据挖掘第34页
　　　　　　· 数据挖掘的功能第34页
　　· 电价预测联合数据挖掘技术设计第34-36页
　　　　· 基于天气因素的模糊分类器设计第34-35页
　　　　· 基于负荷影响因素的模糊分类器设计第35-36页
　　　　· 按照日类型的模糊分类器设计第36页
　　　　· 近几日电价数据选取第36页
　　· SVM 预测原理第36-38页
　　· 基于数据挖掘的支持向量机预测方法流程图第38页
　　· 实例验证第38-39页
　　· 结论第39-40页
第五章 考虑电价影响因素的电价预测模型研究第40-50页
　　· 协整技术原理介绍第40页
　　· 协整技术应用方法介绍第40-41页
　　　　· 单位根过程的定义第40-41页
　　　　· 单整的定义第41页
　　· 协整及其检验第41-42页
　　　　· 协整定义第41页
　　　　· 协整检验第41-42页
　　· 基于协整和支持向量机的预测模型构建第42-43页
　　· 实例验证第43-48页
　　　　· 电价对数时间序列的单位根检验第43-44页
　　　　· 电力负荷对数时间序列单位根检验第44-45页
　　　　· 石油价格对数时间序列单位根检验第45-46页
　　　　· 协整关系计算第46页
　　　　· 预测过程及结果分析第46-48页
　　· 我国长期电价预测应用验证第48-49页
　　· 本章小结第49-50页
第六章 结论与展望第50-51页
参考文献第51-53页
致谢第53-54页
在学习期间发表的论文和参加科研情况第54页

本篇论文共54页，点击这进入下载页面。
 
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