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声明
1引言
1.1短期负荷预测的研究意义
1.2短期负荷预测的发展及预测方法
1.3人工神经网络在负荷预测中的应用现状
1.4本文所做的主要工作
2电力负荷特性分析
2.1电力负荷变化的内在规律
2.1.1负荷变化的年周期性
2.1.2负荷变化的周周期性
2.1.3负荷变化的日周期性
2.2电力负荷变化的外在特性
2.2.1经济影响
2.2.2气候因素影响
2.2.3随机因素的影响
2.3日负荷曲线分析
2.3.1相同类型日变化曲线
2.3.2日负荷的归一化曲线
2.3.3相似日的选取
3模糊粗糙集约简算法
3.1经典粗糙集合论
3.1.1 概述
3.1.2粗糙集的基本概念
3.2模糊粗糙集
3.2.1模糊集合预备知识
3.2.2基于属性依赖度的模糊粗糙集约简
4人工神经网络
4.1人工神经网络概述
4.2 BP网络的基本理论
4.1.1标准BP算法
4.2.2 BP网络的缺点及改进方法
5基于模糊粗糙集和BP网络的负荷预测
5.1负荷数据的预处理
5.2模糊粗糙集约简选取输入属性
5.3预测负荷极值的BP网络设计
5.3.1输入输出层设计
5.3.2隐层层数及节点的确定
5.3.3神经网络结构和参数的确定
5.3.4选用的网络训练算法
5.4日整点负荷值的获取
5.5误差分析
6负荷预测结果与分析
6.1误差训练性能曲线
6.2日最大负荷预测结果
6.3整点负荷预测结果分析
7结论与展望
参考文献
在读期间发表的学术论文
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致谢