电网短期母线负荷数据预处理及预测模型研究

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电网短期母线负荷数据预处理及预测模型研究

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电网短期母线负荷数据预处理及预测模型研究

论文目录
中文摘要	第1页
英文摘要	第3-7页
第一章绪论	第7-12页
· 选题背景及其意义	第7页
· 国内外研究现状	第7-10页
· 国外现状	第7-8页
· 国内现状	第8-10页
· 目前存在的主要问题	第10页
· 本文的主要工作内容	第10-12页
第二章短期母线负荷预测概述	第12-19页
· 母线负荷的定义	第12页
· 母线负荷的构成特点	第12页
· 母线负荷的一般特性	第12-16页
· 短期母线负荷预测流程	第16-17页
· 短期母线负荷预测考核指标	第17-19页
第三章基于灰色关联度矩阵的母线负荷特性分类方法	第19-26页
· 母线负荷特性分类的必要性	第19页
· 基于灰色关联度矩阵的母线负荷特性分类方法	第19-25页
· 特征向量	第20-22页
· 灰色关联度矩阵聚类方法	第22-24页
· 全网母线负荷特性分类流程框图	第24-25页
· 本章小结	第25-26页
第四章短期母线负荷预测样本数据综合预处理	第26-38页
· 短期母线负荷预测样本数据预处理的必要性	第26页
· 数据处理技术现状	第26-29页
· 传统的数据处理技术	第26-28页
· 新兴处理方法	第28-29页
· 各种数据处理方法的优缺点比较	第29页
· 基于改进数据横向比较法的母线负荷数据预处理	第29-31页
· 传统的数据横向比较法	第29-30页
· 改进的数据横向比较法	第30-31页
· 基于小波阀值去噪的母线负荷数据预处理	第31-34页
· 小波阀值去噪法的概念与流程	第31-32页
· 小波分解	第32-33页
· 阀值门限的选取	第33页
· 阀值去噪函数	第33-34页
· 小波重构	第34页
· 短期母线负荷预测样本数据综合预处理方法的具体步骤	第34-36页
· 本章小结	第36-38页
第五章基于LSSVM和马尔可夫链的短期母线负荷组合预测	第38-53页
· 常用短期负荷预测方法的优缺点	第38-45页
· 回归分析法	第38-39页
· 指数平滑法	第39页
· 时间序列方法	第39页
· 灰色模型法	第39-41页
· 卡尔曼滤波法	第41页
· 趋势外推法	第41页
· 马尔可夫预测模型	第41页
· 专家系统法	第41-42页
· 模糊预测技术	第42页
· 小波分析法	第42页
· 神经网络方法	第42-43页
· 相空间重构法	第43-44页
· 支持向量机	第44页
· 组合预测法	第44-45页
· 基于LSSVM的短期母线负荷预测	第45-48页
· LSSVM理论	第45-46页
· 输入变量的选取	第46页
· 核函数的选取	第46-47页
· 模型参数的广义网格搜索算法	第47-48页
· 基于马尔可夫链的误差修正方法	第48-50页
· 马尔可夫链理论	第49页
· 基于马尔可夫链的误差修正步骤	第49-50页
· 基于LSSVM和马尔可夫链的短期母线负荷预测流程框图	第50-51页
· 本章小结	第51-53页
第六章实例分析	第53-59页
· 短期母线负荷预测样本数据综合预处理	第53-55页
· 改进的数据横向比较法	第53-54页
· 小波阀值去噪法	第54页
· 短期母线负荷预测样本数据综合预处理	第54-55页
· 基于LSSVM和马尔可夫链的短期母线负荷组合预测	第55-58页
· 本章小结	第58-59页
第七章结论与展望	第59-61页
· 主要成果及结论	第59页
· 有待进一步研究的内容	第59-61页
参考文献	第61-66页
致谢	第66-67页
在校期间发表的学术论文和参加科研情况	第67页

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