电力系统短时负荷预测模型研究

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电力系统短时负荷预测模型研究

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电力系统短时负荷预测模型研究

论文目录
中文摘要	第1-5页
英文摘要	第5-7页
目录	第7-11页
1 绪论	第11-15页
· 引言	第11页
· 国内外短时负荷预测研究及实际应用的历史和现状	第11-13页
· 本论文研究的内容、意义及主要工作	第13-14页
· 小结	第14-15页
2 负荷特性分析	第15-23页
· 引言	第15页
· 负荷的内在规律	第15-17页
· 负荷变化的年周期性	第15-16页
· 负荷变化的周周期性	第16-17页
· 负荷变化的日周期性	第17页
· 负荷的外在特性	第17-20页
· 负荷外在特性的宏观特性	第18页
· 负荷外在特性的微观特性	第18-20页
· 电力系统的基本负荷模型	第20-21页
· 小结	第21-23页
3 小波分析基本理论及其对提高预测精度原理分析	第23-35页
· 引言	第23页
· 小波变换的由来	第23-27页
· 傅立叶变换	第23-24页
· 短时傅立叶变换	第24-26页
· 小波变换的数学定义	第26-27页
· 离散小波变换和二进小波变换	第27-28页
· 多分辨分析	第28-31页
· 基本概念	第28-30页
· Mallat算法	第30-31页
· 小波变换与局部奇异性	第31-33页
· 将小波分解用于负荷预测原因分析	第33-34页
· 小结	第34-35页
4 基于小波技术消除历史不良数据	第35-43页
· 引言	第35页
· 对冲击负荷造成的不良数据的处理	第35-39页
· 消除冲击负荷数据的方法	第35-39页
· 对随机干扰数据的处理	第39-41页
· 小波去噪的方法	第39-41页
· 仿真算例	第41页
· 小结	第41-43页
5 神经网络、时间序列预测技术的基本理论	第43-61页
· 引言	第43页
· 神经网络的基本原理	第43-47页
· BP网络原理及算法	第43-46页
· 算法的实现步骤	第46-47页
· BP算法的缺陷	第47页
· BP算法的改进	第47-49页
· 提高神经网络预测效率的数据压缩方法	第49-51页
· 输入变量的贡献分析	第49-50页
· 主成份分析	第50-51页
· 基于时间序列技术对高频负荷的预测	第51-58页
· 时间序列预测的一般步骤	第52-54页
· 基于时间序列技术对负荷小波分解高频负荷的预测算例	第54-58页
· 小结	第58-61页
6 负荷预测模型构建	第61-69页
· 引言	第61页
· 短期负荷预测基本模型构建	第61-64页
· 关联度分析	第61页
· 1小时负荷预测模型	第61-64页
· 一天负荷预测模型	第64页
· 全局模型和局部模型	第64-66页
· 引入最新信息对预测模型的改进	第66-67页
· 节假日对负荷预测值的调整	第67-68页
· 小结	第68-69页
7 模型仿真与结果分析	第69-79页
· 引言	第69页
· 模型仿真	第69-78页
· 1小时模型仿真结果	第70-73页
· 一天模型仿真结果	第73-76页
· 局部模型仿真结果	第76-77页
· 引入最新信息仿真结果	第77-78页
· 小结	第78-79页
8 结论	第79-81页
· 结论	第79页
· 待研究的问题	第79-81页
致谢	第81-83页
参考文献	第83-87页
附: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录	第87-88页

本篇论文共88页，点击这进入下载页面。

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