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配电网理论线损率的分析与预测
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配电网理论线损率的分析与预测
论文目录
摘要
第1-7页
ABSTRACT
第7-13页
第1章 绪论
第13-17页
· 研究背景及意义
第13-14页
· 研究背景
第13页
· 研究的目的和意义
第13-14页
· 研究现状
第14-15页
· 本文工作
第15-17页
第2章 计算和分析配电网理论线损
第17-29页
· 配电网线损率的基本概念及组成
第17-19页
· 线损定义和组成
第17-18页
· 线损率相关概念
第18-19页
· 配电网理论线损的计算方法比较分析
第19-26页
· 均方根电流法
第19页
· 最大电流法(损失因数法)
第19-20页
· 平均电流法
第20-21页
· 等值电阻法
第21-23页
· 回归分析法
第23-24页
· 前推回代法
第24-25页
· 动态潮流法
第25-26页
· 智能算法
第26页
· 配电网线损率影响因数分析
第26-28页
· 配电网运行电压对线损率影响
第26页
· 功率因数对线损率影响
第26-27页
· 导线对线损率影响
第27页
· 变压器对线损率影响
第27页
· 三相负荷不平衡对线损率影响
第27页
· 管理措施对线损率影响
第27-28页
· 小结
第28-29页
第3章 基于RBF神经网络马尔可夫模型理论线损率预测
第29-41页
· 引言
第29页
· 神经网络模型
第29-32页
· 人工神经网络模型
第29-30页
· RBF神经网络模型
第30-32页
· 马尔可夫理论
第32-35页
· 马尔可夫链
第32-33页
· 马尔可夫的性质
第33-34页
· 马尔可夫模型
第34-35页
· 基于RBF神经网络-马尔可夫模型的理论线损率预测
第35-40页
· RBF-马尔可夫模型构建
第35-37页
· 算例分析
第37-40页
· 小结
第40-41页
第4章 基于遗传优化的支持向量机理论线损率预测
第41-53页
· 引言
第41页
· 统计学习理论基础
第41-44页
· VC维和推广性的界
第42-43页
· 结构风险最小化
第43-44页
· 支持向量机模型
第44-46页
· 支持向量回归原理
第44-45页
· 核函数
第45-46页
· 支持向量机模型参数
第46页
· 遗传算法优化支持向量机建模
第46-49页
· 遗传算法原理
第46-48页
· 遗传优化支持向量机模型构建
第48-49页
· 算例分析
第49-52页
· GA-SVM模型预测分析
第49-51页
· 仿真误差对比
第51-52页
· 小结
第52-53页
第5章 理论线损率预测结果不确定性研究
第53-66页
· 引言
第53页
· 非参数估计理论介绍
第53-59页
· 直方图方法
第53-54页
· Rosenblatt估计
第54-55页
· 非参数核密度估计概念
第55页
· 密度估计优良性标准及性质
第55-56页
· 核函数的选择
第56-57页
· 窗宽的选择
第57-59页
· 置信区间非参数估计
第59-61页
· 理论线损率预测误差概率分布
第59-60页
· 置信区间估计
第60-61页
· 实例分析
第61-65页
· 确定性预测结果
第61-62页
· 求取置信区间
第62-65页
· 小结
第65-66页
第6章 总结与展望
第66-68页
· 论文工作结论
第66-67页
· 论文工作展望
第67-68页
参考文献
第68-73页
攻读硕士期间研究成果
第73-74页
致谢
第74页
本篇论文共
74
页,
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