声明
摘要
第一章 绪论
1.1 引言
1.2 负荷预测的背景与意义
1.2.1 负荷预测的背景
1.2.2 负荷预测的意义
1.3 负荷预测的研究现状
1.3.1 传统负荷预测技术
1.3.2 现代负荷预测方法
1.4 本文主要工作
第二章 负荷变化特点与构成分析
2.1 负荷变化特点分析
2.1.1 周期性
2.1.2 连续性
2.1.3 波动性
2.2 负荷构成分析
2.2.1 典型负荷
2.2.2 气象敏感负荷
2.2.3 异常或特殊事件负荷
2.2.4 随机负荷
2.3 负荷构成模型描述
2.4 本章小结
第三章 负荷预测样本数据预处理
3.1 短期负荷预测概述
3.1.1 短期预测的特点
3.1.2 短期负荷预测误差评价指标
3.2 样本数据的选取
3.2.1 样本的特征选择
3.2.2 训练和测试样本的选择
3.3 历史数据平滑处理
3.3.1 历史负荷数据
3.3.2 气象数据
3.4 数据归一化处理
3.5 主成分分析
3.6 本章小结
第四章 采用极限学习机的短期负荷预测
4.1 ELM算法
4.1.1 ELM概述
4.1.2 ELM计算原理
4.2 采用ELM的短期电力负荷预测
4.2.1 采用ELM的短期电力负荷预测基本步骤
4.2.2 采用ELM的短期电力负荷预测
4.2.3 仿真结果分析
4.3 本章总结
第五章 结合经验模式分解的极限学习机算法及负荷预测
5.1 EMD算法
5.1.1 EMD算法基本参数
5.1.2 EMD分解原理
5.1.3 采用EMD的负荷预测方法
5.2 采用ELM-EMD组合模型的短期负荷预测
5.2.1 采用ELM-EMD的短期负荷预测的基本步骤
5.2.2 短期负荷序列的EMD分解
5.2.3 仿真结果分析
5.3 本章小结
结论与展望
结论
展望
参考文献
致谢
附录A 攻读硕士学位期间发表的论文目录
附录B 攻读硕士学位期间参加的相关课题