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局域波端点效应分析及在电力系统短期负荷预测中的应用研究
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局域波端点效应分析及在电力系统短期负荷预测中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第1章 绪论第10-17页
　　· 研究背景和意义第10-12页
　　· 电力系统负荷预测的研究现状第12-15页
　　· 本文研究的主要内容第15-17页
第2章 局域波分解算法及端点效应分析第17-26页
　　· 局域波分解算法第17-23页
　　　　· 局域波分解基本理论第17-19页
　　　　· 局域波分解常用算法第19-23页
　　· 端点效应第23-25页
　　· 本章小结第25-26页
第3章 电力系统短期负荷预测模型第26-40页
　　· 电力系统负荷特性及预处理第26-29页
　　　　· 电力负荷特性分析第26-27页
　　　　· 负荷数据预处理方案第27-29页
　　· 支持向量机第29-35页
　　　　· 支持向量机原理第29-32页
　　　　· 最小二乘支持向量机第32-33页
　　　　· LSSVM和SVM比较第33-34页
　　　　· 核函数及参数第34-35页
　　· 标准粒子群优化算法第35-37页
　　· 短期负荷预测模型的具体实现第37-39页
　　　　· 负荷历史数据的处理第37-38页
　　　　· 负荷预测误差分析指标第38-39页
　　　　· 输入变量选择第39页
　　· 本章小结第39-40页
第4章 基于局域波分解的电力系统短期负荷预测人工智能算法第40-52页
　　· 端点效应抑制算法的仿真分析与对比第40-48页
　　　　· 传统端点效应抑制算法第40-41页
　　　　· 四中点估计法第41-43页
　　　　· 五种算法的评价指标和仿真分析第43-48页
　　· 基于局域波分解和粒子群优化的支持向量机负荷预测法第48-50页
　　　　· 预测模型的参数优化范围确定第48-49页
　　　　· DEMD-PSVM负荷预测建模第49-50页
　　· 基于局域波分解的最小二乘支持向量机预测法第50-51页
　　· 本章小结第51-52页
第5章 算例分析第52-66页
　　· 基于DEMD-PSVM的负荷预测第52-58页
　　· 基于DEMD-LSSVM的负荷预测第58-62页
　　· DEMD-SVM、DEMD-PSVM、DEMD-LSSVM预测模型对比分析第62-65页
　　· 本章小结第65-66页
第6章 结论与展望第66-68页
　　· 研究工作总结第66-67页
　　· 后续研究工作展望第67-68页
参考文献第68-71页
附录第71-76页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第76-77页
致谢第77页

本篇论文共77页，点击这进入下载页面。
 
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