基于优化组合预测方法的供电企业月度售电量分析研究

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摘 要

Abstract

第1章 绪 论

1.1 课题背景及研究意义

1.2 售电量及预测分类

1.2.1 用电分类

1.2.2 售电量分类

1.3 国内外研究动态

1.3.1 经典预测法

1.3.2 电网企业预测法

1.3.3 新型特色预测法举例

1.4 课题研究内容和工作安排

第2章 售电量数据处理分析

2.1 秦皇岛地区售电量分析

2.1.1 历史售电量数据分析

2.1.2 分类别售电量分析

2.1.3 综合分析

2.2 预测误差计算

2.3 售电量数据处理

2.3.1 缺失数据填补

2.3.2 数据平滑处理

2.3.3 归一化处理

2.4 本章小结

第3章 售电量预测及分析

3.1 人工神经网络概述

3.1.1 单神经元结构模型

3.1.2 单神经元输出的表达式

3.1.3 神经网络的传递函数

3.2 BP神经网络

3.2.1 BP神经网络结构模型

3.2.2 BP神经网络学习训练步骤

3.2.3 BP神经网络模型设计

3.3 RBF神经网络

3.3.1 RBF神经网络结构模型

3.3.2 RBF神经网络学习训练步骤

3.3.3 RBF神经网络模型设计

3.4 优化组合模型预测方法

3.4.1 误差方差倒数法

3.4.2 优化组合模型预测

3.5 本章小结

第4章 预测误差分析及修正

4.1 误差影响因素

4.2 2017年3月、12月售电量预测结果修正

4.3 主要影响因素修正

4.4 本章小结

结 论

参考文献

攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果

致 谢