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基于人工神经网络的电力系统短期负荷预测的应用分析
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基于人工神经网络的电力系统短期负荷预测的应用分析
论文目录
摘要
第1-6页
Abstract
第6-9页
第1章 绪论
第9-12页
· 研究课题的确定
第9-10页
· 本论文的主要工作
第10-11页
· 研究平台
第11-12页
第2章 电力市场的负荷预测概述
第12-23页
· 负荷的概念与分类
第12-13页
· 负荷的概念
第12页
· 电力负荷的分类
第12-13页
· 负荷预测的分类
第13-14页
· 按时间分类
第13-14页
· 按行业分类
第14页
· 按特性分类
第14页
· 负荷预测的经验技术与经典技术(方法)
第14-19页
· 常规单一的负荷预测方法
第14-16页
· 负荷预测的新技术
第16-17页
· 负荷预测技术的发展动态
第17-19页
· 短期负荷预测概述
第19-21页
· 短期负荷特性
第19-21页
· 影响短期负荷预测的因素
第21页
· 负荷预测的误差指标
第21-23页
第3章 基于人工神经网络的短期负荷预测
第23-42页
· BP人工神经网络
第23-29页
· 人工神经网络简述
第23-24页
· BP人工神经网络与BP学习算法
第24-29页
· 人工神经网络在负荷预测中的应用
第29-30页
· 神经网络实现负荷预测的改进方法
第30-35页
· BP算法的启发式改进
第30-31页
· 基于数值优化方法的网络训练算法
第31-35页
· MATLAB语言及其神经网络工具箱函数介绍
第35-42页
· MATLAB简介
第35-37页
· MATLAB语言特点
第37页
· 神经网络工具箱几个重要函数介绍
第37-42页
第4章 基于神经网络的某地区短期负荷预测
第42-64页
· 分季节模型
第42页
· 输入数据的预处理
第42-45页
· 样本数据预处理
第42-44页
· 负荷数据归一化和气象数据量化处理
第44-45页
· 对影响负荷预测的因素的分析
第45页
· BP神经网络结构的确定
第45-48页
· 输入/输出向量设计
第45-46页
· 隐含层个数确定
第46页
· 传输函数
第46-47页
· 预测的BP网络结构
第47页
· 神经网络模型预测流程图
第47-48页
· MATLAB语言环境下的程序设计
第48-49页
· 建立输入、输出矩阵
第48页
· 建立网络
第48-49页
· 网络训练
第49页
· 算例分析
第49-64页
· 样本个数的选取对网络的影响
第49-55页
· 隐含层个数的选取对网络的影响
第55-60页
· 气象条件敏感性分析
第60-64页
第5章 总结与展望
第64-65页
参考文献
第65-67页
附录
第67-82页
附录1
第67-72页
附录2
第72-82页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
第82-83页
致谢
第83-84页
作者简介
第84页
本篇论文共
84
页,
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