电力负荷混沌特性分析及其预测研究
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电力负荷混沌特性分析及其预测研究
论文目录
摘要
第1-5 页
ABSTRACT
第5-9 页
第一章 绪论
第9-19 页
1.1 混沌理论及研究现状
第9-11 页
1.2 混沌的性态特征
第11-12 页
1.3 混沌理论在电力负荷预测中的应用现状
第12-17 页
1.4 本文研究的主要内容
第17-19 页
第二章 混沌时间序列的特征分析及预测概论
第19-38 页
2.1 混沌时间序列的重构相空间理论
第19-20 页
2.2 相空间延迟时间的选取
第20-23 页
2.3 相空间嵌入维数的选取
第23-26 页
2.4 混沌时间序列的特征量
第26-32 页
2.5 混沌时间序列的可预测时间长度
第32-33 页
2.6 混沌相空间预测方法
第33-37 页
2.7 小结
第37-38 页
第三章 电力小时负荷时间序列的混沌特性分析及其预测
第38-49 页
3.1 小时负荷时间序列
第38-39 页
3.2 小时负荷的混沌特征分析
第39-44 页
3.3 小时负荷的混沌相空间相似点模型预测
第44-46 页
3.4 小时负荷的混沌相空间线性回归模型预测
第46 页
3.5 小时负荷的混沌相空间Lyapunov指数模型预测
第46-47 页
3.6 三种相空间预测模型的比较
第47-48 页
3.7 小结
第48-49 页
第四章 电力日负荷时间序列的混沌特性分析及其预测
第49-57 页
4.1 概述
第49-50 页
4.2 电力日负荷时间序列
第50-51 页
4.3 日负荷的混沌特征分析
第51-54 页
4.4 日负荷的混沌相空间预测
第54-56 页
4.5 小结
第56-57 页
第五章 电力月负荷时间序列的混沌趋势组合模型预测
第57-65 页
5.1 月负荷的变化趋势分析
第57-58 页
5.2 剩余序列的混沌特征分析
第58-62 页
5.3 月负荷的混沌趋势组合模型预测
第62-64 页
5.4 小结
第64-65 页
第六章 基于混沌理论的电力负荷多时间尺度分析
第65-74 页
6.1 概述
第65-66 页
6.2 电力月负荷分解系数序列
第66-68 页
6.3 分解系数序列的混沌性识别
第68-70 页
6.4 分解系数的相空间预测
第70-71 页
6.5 月负荷的降尺度计算
第71-72 页
6.6 小结
第72-74 页
第七章 混沌神经网络模型及其在电力负荷预测中的应用
第74-84 页
7.1 概述
第74-76 页
7.2 混沌神经网络模型
第76-78 页
7.3 混沌神经网络模型在电力系统负荷预测中的应用
第78-80 页
7.4 模型预测效果对比
第80-83 页
7.5 小结
第83-84 页
第八章 混沌卡尔曼滤波模型及其在电力负荷预测中的应用
第84-91 页
8.1 概述
第84-85 页
8.2 混沌卡尔曼滤波模型
第85-87 页
8.3 混沌卡尔曼滤波模型在电力负荷预测中的应用
第87-90 页
8.4 小结
第90-91 页
第九章 结束语
第91-94 页
参考文献
第94-105 页
声明
第105-106 页
博士期间发表的论文
第106-107 页
致谢
第107 页
本篇论文共
107
页,
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