电力系统短期负荷预测技术的研究与实现



电力系统短期负荷预测技术的研究与实现

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电力系统短期负荷预测技术的研究与实现

论文目录
第一章前言	第11-14页
· 电力系统负荷预测的意义和目的	第11页
· 国内外的研究状况	第11-13页
· 研究的主要内容	第13-14页
第二章传统的负荷预测方法	第14-20页
· 指数平滑预测法	第14-15页
· 水平趋势预测方法	第14页
· 线性趋势预测	第14-15页
· 时间序列法	第15-18页
· 回归分析	第18-19页
· 本章小结	第19-20页
第三章人工神经网络预测方法	第20-33页
· 人工神经网络发展历史	第20页
· 人工神经网络的基本特性	第20-21页
· 人工神经元数学模型	第21-22页
· 人工神经网络的工作和学习方式	第22-23页
· BP网络模型	第23-28页
· BP神经网络的结构	第23页
· BP网络算法及公式推导	第23-27页
· BP网络算法的一些改进措施	第27-28页
· RBF网络模型	第28-31页
· RBF神经网络的基本结构	第29-30页
· RBF网络的算法推导	第30-31页
· 本章小结	第31-33页
第四章基于人工神经网络和模糊逻辑的电力系统短期负荷预测	第33-48页
· 影响负荷特性的因素	第33-35页
· 日类型对负荷特性的影响	第33-34页
· 天气因素对负荷特性的影响	第34页
· 节假日对负荷的影响	第34-35页
· 人工神经网络负荷预测模型	第35-37页
· 模糊逻辑推理模型	第37-39页
· 日负荷预测模型	第39-43页
· 计算流程	第39-41页
· 计算实例与分析	第41-43页
· 小时负荷预测模型	第43-46页
· 计算流程	第44-45页
· 计算实例与分析	第45-46页
· 本章小结	第46-48页
第五章短期负荷预测软件的实现	第48-58页
· 软件开发环境	第48页
· 软件实现	第48-54页
· VC++与MATLAB的接口技术实现	第48-53页
· 软件结构	第53-54页
· 界面设计	第54-57页
· 本章小结	第57-58页
第六章总结与展望	第58-59页
· 工作总结	第58页
· 未来工作展望	第58-59页
参考文献	第59-61页

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