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改进的基于小波—卡尔曼滤波的短期负荷预测
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改进的基于小波—卡尔曼滤波的短期负荷预测
论文目录
 
1 绪论第1-12 页
　　· 电力负荷预测概述第8 页
　　· 短期负荷预测的意义第8 页
　　· 国内外研究现状第8-10 页
　　· 本文的研究内容第10-12 页
2 基于小波—卡尔曼滤波的短期负荷预测基本原理第12-23 页
　　· 小波变换第12-14 页
　　　　· 多分辨分析（MRA）第12-13 页
　　　　· 小波变换的矩阵表示形式第13-14 页
　　· 离散卡尔曼滤波第14-15 页
　　· 负荷序列的小波分解第15-16 页
　　· 基于小波分析的伪负荷数据的处理第16-19 页
　　　　· 小波变换模极大值与信号突变点第17 页
　　　　· 基于小波分析的伪负荷数据处理的步骤第17 页
　　　　· 基于小波分析的伪负荷数据处理算法第17-18 页
　　　　· 实例分析第18-19 页
　　· 基于小波—卡尔曼滤波的负荷预测第19-21 页
　　　　· 温度不敏感模型第19-20 页
　　　　· 温度敏感模型第20-21 页
　　· 预测模型的实现步骤第21-23 页
3 改进的基于小波—卡尔曼滤波的短期负荷预测第23-34 页
　　· 问题的提出第23 页
　　· 改进的基于小波—卡尔曼滤波的短期负荷预测概述第23-25 页
　　　　· 日平均负荷的分解方法第24-25 页
　　　　· 日平均负荷的预测方法第25 页
　　　　· 日负荷波动部分的预测方法第25 页
　　· 应用于温度敏感分量预测的BP 神经网络第25-29 页
　　　　· 训练数据的构造第26 页
　　　　· 预测模型的输入量选择第26-28 页
　　　　· 预测模型的网络结构第28 页
　　　　· 预测模型的分类第28 页
　　　　· 网络的训练第28-29 页
　　· 日负荷波动部分的预测第29-30 页
　　· 负荷预测中的局部修正模型第30-34 页
　　　　· 负荷预测中局部修正方法第30 页
　　　　· 负荷预测中局部修正的步骤第30-31 页
　　　　· 局部修正模型的修正算法第31-34 页
4 实例及其分析第34-47 页
　　· 基于小波—卡尔曼滤波方法的负荷预测实例第34-40 页
　　　　· 工作日温度突变对文献[22]的负荷预测方法的影响第34-37 页
　　　　· 休息日温度突变对文献[22]的负荷预测方法的影响第37-40 页
　　· 改进的基于小波—卡尔曼滤波方法的负荷预测实例第40-44 页
　　　　· 改进方法对工作日温度突变影响的削弱第40-41 页
　　　　· 改进方法对休息日温度突变影响的削弱第41-43 页
　　　　· 休息日预测第43-44 页
　　· 局部修正实例第44-47 页
5 结论第47-49 页
　　· 结论第47 页
　　· 本工作各个组成部分的相互关系第47-48 页
　　· 今后的展望第48-49 页
致谢第49-50 页
参考文献第50-53 页
附录第53-54 页
详细摘要第54-66 页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。
 
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