稳健多维自回归短期电力负荷预测方法研究

目录

声明

1 绪论

1.1 课题研究背景及意义

1.2 短期负荷预测研究现状

1.2.1 负荷数据处理发展现状

1.2.2 短期负荷预测方法

1.3 论文的组织结构

2 电力负荷及短期电力负荷预测相关理论

2.1 电力负荷概述

2.1.1 电力负荷类型分析

2.1.2 电力负荷特性

2.1.3 电力负荷分析处理

2.2 短期电力负荷预测理论

2.2.1 短期电力负荷预测特点

2.2.2 短期电力负荷预测实际要求

2.2.3 短期电力负荷预测基本流程

2.2.4 短期电力负荷预测评价指标

2.3 本章小结

3 时间序列AR短期负荷预测

3.1 时间序列预测法

3.1.1 时间序列特性

3.1.2 常用时间序列模型

3.2 短期多维自回归负荷预测分析

3.2.1 多维AR 预测

3.2.2 预测实例

3.3 本章小结

4 基于最大相关熵准则回归的短期负荷预测

4.1 相关熵理论

4.1.1 相关熵概念及分析

4.1.2 MCC

4.2 基于MCC的多维AR预测模型

4.2.1 MCC-AR模型的建立

4.2.2 MCC-AR模型求解

4.3 实验结果分析

4.3.1 常用方法与MCC-AR方法对比

4.3.2 MCC-AR方法几种参数选择

4.4 本章小结

5 改进VMD及其在短期负荷预测中的应用

5.1 模态分解算法相关理论

5.1.1 EMD原理及存在问题

5.1.2 VMD基本原理

5.1.3 VMD算法过程

5.1.4 VMD 相关实验

5.2 改进的VMD分解

5.2.1 分解模态样本熵

5.2.2 模态互相关性

5.2.3 仿真实验分析

5.3 基于改进VMD分解的短期负荷预测

5.3.1 改进VMD分解的短期负荷预测流程

5.3.2 实验及结果分析

5.4 本章小结

6 总结与展望

6.1 本文的工作总结

6.2 展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间主要研究成果