面向售电商的电力负荷日前预测模型研究

目录

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第1章 绪论

1.1课题研究背景及意义

1.2国内外研究现状与发展动态

1.2.1研究现状

1.2.2发展动态

1.3本文主要工作

第2章 电力系统负荷预测的相关理论

2.1影响电力系统负荷预测的因素

2.1.1天气状态因素

2.1.2经济水平因素

2.1.3时段因素

2.1.4其他干扰因素

2.2负荷数据的预处理

2.2.1异常点的识别和修正

2.2.2缺失样本的补充

2.2.3样本数据的归一化

2.3本章小结

第3章 基于深度学习生成式对抗网络的样本扩充拓展

3.1 GAN的网络结构与模型

3.2生成数据的结果讨论分析

3.3本章小结

第4章 基于自适应时间断面融合的日前负荷预测模型

4.1组合预测方法

4.2基于模式识别的多重并行预测的相关理论

4.2.1 k-means的模式聚类算法

4.2.2 SVC的模式分类算法

4.2.3时间序列ARIMA模型

4.2.4人工神经网络

4.2.5经验模态分解ELM模型

4.3基于模式识别的多重并行预测算法原理

4.3.1基于K-means的历史负荷聚类

4.3.2基于SVM的负荷模式识别

4.3.3日前负荷初步预测

4.4基于自适应时间断面融合的组合预测方法

4.5算法仿真与讨论

4.5.1仿真过程设计

4.5.2仿真结果比较

4.5.3结果讨论分析

4.6本章小结

第5章 结论与展望

5.1结论

5.2展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果

攻读硕士学位期间参加的科研工作

致谢