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电力市场中电价预测模型方法及应用研究
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电力市场中电价预测模型方法及应用研究
论文目录
 
中文摘要第1-6 页
英文摘要第6-11 页
第一章 引言第11-19 页
　　· 选题背景第11-12 页
　　· 选题意义第12-13 页
　　　　· 电力市场中电价预测的意义第12 页
　　　　· 电力市场中电价特性分析和电价预测研究的理论意义第12-13 页
　　· 国内外研究现状第13-16 页
　　　　· 电价影响因素分析第13 页
　　　　· 电价预测的类型分析(时间跨度)第13-14 页
　　　　· 电价预测的类型分析(市场类型)第14 页
　　　　· 电价预测的方法分析第14-16 页
　　· 本文要做的工作第16-19 页
第二章 电力市场中电价影响因素分析及预测第19-43 页
　　· 日前市场中的电价影响因素分析第19-21 页
　　　　· 电力市场结构对电价的影响第19 页
　　　　· 市场成熟度对电价的影响第19 页
　　　　· 辅助服务市场第19-20 页
　　　　· 输电约束第20 页
　　　　· 市场规则第20 页
　　　　· 负荷和市场总装机容量第20-21 页
　　　　· 气候条件、社会因素等对电价的影响第21 页
　　· 电价的主要影响因素―负荷预测第21-43 页
　　　　· 短期负荷预测：基于遗传优化的SVM 预测模型第21-31 页
　　　　· 中长期负荷预测：基于季节和节假日多因素影响的优化模型第31-43 页
第三章 稳定性市场的日前电价预测的时间序列建模第43-63 页
　　· 引言第43-44 页
　　· 电价序列分类及电价特性分析第44-45 页
　　· 建模数据预处理方法:傅立叶变换和小波分析第45-46 页
　　· 时间序列建模预测第46-48 页
　　　　· ARMA 和ARIMA 模型第46 页
　　　　· ARMAX 模型第46-47 页
　　　　· GARCH 模型第47-48 页
　　· 电价的时间序列预测建模第48-57 页
　　　　· 数据预处理过程第48-50 页
　　　　· 模型识别和参数估计第50-57 页
　　　　· 滚动预测第57 页
　　· 算例分析第57-62 页
　　· 结论和讨论第62-63 页
第四章 智能算法在日前电价预测建模中的研究与应用第63-85 页
　　· ANN 在日前电价预测建模第63-79 页
　　　　· ANN 概述及常用电价预测的ANN 特点分析第63-65 页
　　　　· 神经网络电价预测建模预处理第65-69 页
　　　　· 神经网络电价建模预测第69-79 页
　　· 基于 SOM 的 SVM 夏季高峰电价预测第79-85 页
　　　　· SOM-SVM-GA 建模预测第80-81 页
　　　　· 算例分析第81-83 页
　　　　· 结论第83-85 页
第五章 实时电价预测的优化建模第85-93 页
　　· 引言第85-86 页
　　· SVM-GA -GARCH 混合预测模型第86-88 页
　　　　· 数据空间处理及输入变量选择第86-87 页
　　　　· SVM-GA 建模进行初步电价预测第87-88 页
　　　　· GARCH 建模进行误差预测第88 页
　　　　· 最终预测第88 页
　　· 算例分析第88-92 页
　　　　· 数据来源及模型参数选择第88-89 页
　　　　· 建模分析第89-92 页
　　· 结论第92-93 页
第六章 中长期电价的影响分析及建模预测第93-103 页
　　· 引言第93-94 页
　　· 建模原理和方法第94-96 页
　　　　· 建模思路和步骤第94 页
　　　　· EMD 理论和算法第94-95 页
　　　　· 分解分量的规律分析第95-96 页
　　　　· 重构和建模第96 页
　　· 算例分析第96-101 页
　　　　· 数据来源及预处理第96 页
　　　　· EMD 和模式特性分析第96-97 页
　　　　· 相关性分析和分量重构第97-99 页
　　　　· 建模和预测第99 页
　　　　· 误差测量和结果分析第99-101 页
　　· 结论第101-103 页
第七章 总结和展望第103-105 页
　　· 本文的部分结论第103 页
　　· 有待深入研究的问题第103-105 页
参考文献第105-113 页
致谢第113-114 页
附录第114-137 页
　　附录1：日前市场电价的影响因素相关性分析表第114-123 页
　　附录2：实时电价与相关输入因素之间相关性分析表第123-132 页
　　附录3：SVM-GA 建模训练和测试误差序列特性分析图第132-137 页
攻读博士学位期间发表的学术论文第137-139 页
攻读博士学位期间参加的科研工作第139页

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