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第一章 绪论
1.1 电力系统负荷预测问题的发展和现状
1.2 电力系统负荷预测原理及方法
1.2.2 电力系统负荷预测原理
1.2.2 电力系统负荷预测方法
1.3 含分布式电源的电力系统负荷预测及其特点
1.3.1 分布式电源的系统组成及其特点
1.3.2 分布式电源的种类及优点
1.3.3 含分布式电源系统的负荷特点
1.4 本文所做工作及内容安排
第二章 混沌理论及其在电力负荷预测中的应用
2.1 混沌理论概述
2.1.1 混沌理论及其研究现状
2.1.2 混沌的性态特征
2.1.3 混沌理论在电力系统负荷预测的应用现状
2.2 混沌时间序列的相空间重构理论
2.3 相空间延迟时间τ的选取
2.3.1 自相关函数法
2.3.2 复自相关函数法
2.4 相空间嵌入维数m的选取
2.5 C-C算法
2.5.1 C-C算法
2.5.2 改进型C-C算法
2.6 混沌序列的特征量
2.6.1 混沌吸引子维数
2.6.2 Kolmogorov熵
2.6.3 Lyapunov指数
2.7 Lyapunov指数的计算方法
2.7.1 P-范数方法
2.7.2 小数据量方法[39]
2.7.3 方法总结
2.8 混沌时间序列的判定
2.8.1 Poincare映象
2.8.2 Lyapunov指数
2.8.3 主分量分析法(PCA分布)
2.8.4 功率谱方法
2.9 混沌时间序列的预测长度
2.10 混沌相空间预测方法
2.10.1 加权一阶局域法
2.10.2 基于最大Lyapunov指数预测法
2.10.3 相空间相似点预测方法
2.11 本章小结
第三章 分布式电源负荷序列的混沌分析及预测
3.1 风电场风力发电机数学模型
3.2 风电场风机输出功率时间序列
3.3 风机输出功率时间序列混沌性分析及预测
3.3.1 风机输出功率的混沌性识别
3.3.2 风机输出功率序列的相空间重构参数的选取
3.3.3 风机输出功率序列的预测模型
3.4 本章小结
第四章 含分布式电源电网负荷序列的混沌分析及预测
4.1 电力系统负荷时间序列
4.2 电力负荷时间序列混沌性分析
4.2.1 月最大负荷的混沌性识别
4.2.2 负荷序列相空间重构的延迟时间
4.2.3 负荷序列相空间重构的嵌入维数
4.3 电力负荷时间序列相空间相似点预测模型
4.4 基于最大Lypounov指数的预测法
4.5 本章小结
结论
参考文献
致谢
附录A 攻读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