电力负荷数据分析在设备配置中区域分类的研究



电力负荷数据分析在设备配置中区域分类的研究

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电力负荷数据分析在设备配置中区域分类的研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第1章绪论	第10-17页
1.1 课题背景与研究意义	第10-12页
1.1.1 课题背景	第10-11页
1.1.2 研究意义	第11-12页
1.2 国内外相关研究综述	第12-15页
1.2.1 电力负荷总量分析研究综述	第12-14页
1.2.2 电力设备选址分类研究综述	第14-15页
1.3 论文研究内容与思路框架	第15-17页
1.3.1 研究内容	第15-16页
1.3.2 研究思路	第16-17页
第2章相关理论基础	第17-31页
2.1 神经网络概述	第17-22页
2.1.1 神经网络的发展史	第17-18页
2.1.2 神经网络模型	第18-20页
2.1.3 神经网络的特性	第20-21页
2.1.4 神经网络工具箱	第21-22页
2.2 电力负荷总量分析常用方法	第22-26页
2.2.1 回归分析法	第22-23页
2.2.2 时间序列法	第23-25页
2.2.3 灰色系统理论预测方法	第25-26页
2.3 电力设备选址常用方法	第26-30页
2.3.1 粒子群算法	第26-27页
2.3.2 元胞自动机法	第27-28页
2.3.3 用地仿真法	第28-30页
2.4 本章小结	第30-31页
第3章分析模型建立	第31-42页
3.1 电力负荷总量分析模型	第31-36页
3.1.1 单因素影响的神经网络设计	第34-35页
3.1.2 多因素影响的神经网络设计	第35-36页
3.2 电力设备选址分类模型	第36-41页
3.2.1 用地类型划分规则	第36-39页
3.2.2 电力设备选址分类的神经网络模型设计	第39-41页
3.3 本章小结	第41-42页
第4章电力设备配置区域分类分析实例	第42-66页
4.1 电力负荷数据特征分析	第42-45页
4.1.1 负荷的周周期特征	第42-43页
4.1.2 负荷的节假日特征	第43-44页
4.1.3 负荷受温度影响特征	第44-45页
4.2 数据预处理	第45-49页
4.2.1 电力负荷数据的预处理	第45-47页
4.2.2 天气数据的预处理	第47页
4.2.3 日期类型的预处理	第47-48页
4.2.4 误差分析方法	第48页
4.2.5 MATLAB数据的归一化处理	第48-49页
4.3 电力负荷数值分析结果	第49-58页
4.3.1 单因素模型的分析结果	第50-54页
4.3.2 多因素模型的分析结果	第54-58页
4.4 电力设备的区域分类分析结果	第58-65页
4.4.1 用地类型特征划分	第59-61页
4.4.2 网络训练模型	第61-64页
4.4.3 实验结果	第64-65页
4.5 本章小结	第65-66页
第5章总结与展望	第66-68页
5.1 总结	第66-67页
5.2 展望	第67-68页
参考文献	第68-71页
致谢	第71页

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