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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

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