临清市电力系统负荷预测的研究



临清市电力系统负荷预测的研究

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临清市电力系统负荷预测的研究

论文目录
摘要	第1-9页
ABSTRACT	第9-11页
第1章绪论	第11-19页
1.1 研究背景及意义	第11-12页
1.2 文献综述	第12-18页
1.2.1 综合智能负荷预测研究	第12-13页
1.2.2 引入新理论进行负荷预测研究	第13-17页
1.2.3 提高负荷预测精度研究	第17-18页
1.3 本文主要工作	第18-19页
第2章短期负荷预测的概述与分析	第19-24页
2.1 短期负荷预测的概述	第19-21页
2.2 短期负荷数据的预处理	第21-23页
2.2.1 负荷数据预处理的重要性	第21页
2.2.2 负荷数据的预处理方法	第21-23页
2.3 本章小结	第23-24页
第3章临清市短期负荷预测的影响因素	第24-39页
3.1 临清市经济社会发展概况及负荷特性	第24-26页
3.1.1 经济发展概况	第24页
3.1.2 临清市负荷特性	第24-25页
3.1.3 负荷特性分析	第25-26页
3.2 数据来源	第26-28页
3.3 影响因素	第28-37页
3.3.1 经济因素	第28-29页
3.3.2 气象因素	第29-35页
3.3.3 日期类型	第35-37页
3.4 本章小结	第37-39页
第4章 Cloud-LSSVM的电力系统负荷预测	第39-48页
4.1 云模型	第39-42页
4.1.1 云模型的定义	第39-40页
4.1.2 云发生器	第40-42页
4.1.3 云变换	第42页
4.2 LSSVM	第42-45页
4.2.1 LSSVM的原理	第42-44页
4.2.2 核函数参数	第44-45页
4.3 Cloud-LSSVM在短期负荷预测里的运用	第45-47页
4.3.1 Cloud-LSSVM算法	第45页
4.3.2 仿真实验	第45-47页
4.4 本章小结	第47-48页
第5章基于不确定性分析的组合预测模型	第48-57页
5.1 不确定性分析	第48-49页
5.1.1 不确定性的意义	第48-49页
5.1.2 不确定性的判别	第49页
5.2 组合预测模型的建立	第49-51页
5.2.1 组合预测模型的原理和方法	第49-50页
5.2.2 权重的选择	第50-51页
5.3 粒子群优化算法	第51-54页
5.3.1 粒子群优化算法的定义	第51-52页
5.3.2 粒子群优化算法过程及参数设置	第52-54页
5.4 组合预测模型以及PSO-LSSVM模型的对比试验	第54-56页
5.5 本章小结	第56-57页
第6章基于云计算的电力系统短期负荷预测	第57-66页
6.1 云计算技术	第57-59页
6.1.1 云计算的关键技术	第57-58页
6.1.2 主要云计算平台和典型应用	第58-59页
6.2 基于云计算的组合预测模型	第59-62页
6.2.1 模型的建立	第59-61页
6.2.2 预测结果分析	第61-62页
6.3 基于云计算的扩展短期负荷预测模型	第62-65页
6.3.1 样本的选择与模型的建立	第62-64页
6.3.2 预测结果分析	第64-65页
6.4 本章小结	第65-66页
第7章总结与展望	第66-68页
7.1 总结	第66-67页
7.2 展望	第67-68页
参考文献	第68-72页
致谢	第72-73页
学位论文评阅及答辩情况表	第73页

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