基于模糊神经网络方法的SG地区电力短期负荷预测研究
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论文详情
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.3.1 负荷预测的研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3.2 电力负荷预测应用 | 第16-17页 |
| 1.3.3 SG地区电网电力负荷预测应用的现状及问题 | 第17-18页 |
| 1.4 研究内容与研究方法 | 第18-21页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第19-21页 |
| 第二章 SG地区电力负荷预测方法及改进 | 第21-35页 |
| 2.1 SG地区电力负荷预测特点及影响因素 | 第21-23页 |
| 2.1.1 预测特点 | 第21-22页 |
| 2.1.2 负荷预测影响因素 | 第22-23页 |
| 2.2 电力负荷预测的基本要求及一般步骤 | 第23-26页 |
| 2.2.1 电力负荷预测的基本要求 | 第23-24页 |
| 2.2.2 电力负荷预测的一般步骤 | 第24-26页 |
| 2.3 SG地区电力负荷预测的现状分析 | 第26-27页 |
| 2.3.1 基于指数平滑方法的负荷预测 | 第26页 |
| 2.3.2 基于指数平滑方法的SG地区电网负荷预测现状 | 第26-27页 |
| 2.4 基于神经网络的SG地区负荷预测 | 第27-34页 |
| 2.4.1 BP神经网络 | 第27-32页 |
| 2.4.2 RBF神经网络 | 第32-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 SG地区短期电力负荷预测因素研究 | 第35-45页 |
| 3.1 电力短期负荷预测概述 | 第35页 |
| 3.2 电力负荷特性分析 | 第35-44页 |
| 3.2.1 SG地区电力负荷特性 | 第36-37页 |
| 3.2.2 基本负荷分量研究 | 第37-41页 |
| 3.2.3 天气重要分量分析 | 第41-44页 |
| 3.3 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于模糊算法的SG地区神经网络短期负荷预测 | 第45-58页 |
| 4.1 模糊理论 | 第45-46页 |
| 4.2 基于模糊算法的SG地区神经网络建立 | 第46-53页 |
| 4.2.1 SG地区RBF神经网络的建立 | 第46-49页 |
| 4.2.2 负荷数据处理 | 第49-50页 |
| 4.2.3 电力负荷预测模糊控制器的设计 | 第50-53页 |
| 4.2.4 基于模糊算法的神经网络负荷预测 | 第53页 |
| 4.3 仿真结果分析 | 第53-56页 |
| 4.3.1 与RBF神经网络预测的比较分析 | 第53-54页 |
| 4.3.2 与BP神经网络预测的比较分析 | 第54-55页 |
| 4.3.3 预测日负荷曲线 | 第55页 |
| 4.3.4 预测月负荷曲线及全年日负荷曲线 | 第55-56页 |
| 4.4 总体评价 | 第56-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 总结与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-67页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 附件 | 第69页 |
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