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    電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法及研究
    資料類別
       電子電工畢業(yè)論文(設(shè)計(jì))
    課程(專業(yè))
      信息科學(xué)與工程
    關(guān)鍵詞
      短期負(fù)荷預(yù)測(cè)|BP網(wǎng)絡(luò)
    適用年級(jí)
      大學(xué)
    身份要求
      普通會(huì)員
    金 幣
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    文件格式

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    文件大小
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    發(fā)布時(shí)間
      2009-11-22 19:40:00
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    發(fā)布人   kj008
     內(nèi)容簡(jiǎn)介:     畢業(yè)設(shè)計(jì) 電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法及研究,共64頁(yè),23947字
       【摘要】電力負(fù)荷預(yù)測(cè)就是考慮系統(tǒng)運(yùn)行特性、自然條件、社會(huì)條件和地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r等重要因素影響的條件,利用歷史負(fù)荷值經(jīng)過(guò)一系列的數(shù)學(xué)計(jì)算,在滿足一定精度的情況下,決定未來(lái)某特定時(shí)刻的負(fù)荷值。短期負(fù)荷預(yù)測(cè)是指提前1天至1周內(nèi)的日負(fù)荷預(yù)測(cè)。
       論文針對(duì)衢州某地區(qū)短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)問(wèn)題,分別采用BP網(wǎng)絡(luò)和ELMAN網(wǎng)絡(luò)建立預(yù)測(cè)模型采用相似日的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法,考慮溫度因素,選取28點(diǎn)和54點(diǎn)兩種輸入節(jié)點(diǎn)方式,24點(diǎn)負(fù)荷預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)輸出方式。采用matlab軟件編程,建立網(wǎng)絡(luò)模型并訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)仿真預(yù)測(cè),并對(duì)不同的網(wǎng)絡(luò)模式,不同的輸入節(jié)點(diǎn)模式的預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行分析比較。同時(shí)創(chuàng)建用戶界面(GUI),實(shí)現(xiàn)人性化控制,更方便的實(shí)施控制及分析。
       【關(guān)鍵詞】短期負(fù)荷預(yù)測(cè);BP網(wǎng)絡(luò);ELMAN網(wǎng)絡(luò);matlab;GUI
      
       目錄
       1 緒言 1
       1.1 選題的研究背景和意義 1
       1.2 短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的研究現(xiàn)狀和存在的問(wèn)題 2
       1.3 本課題研究目標(biāo)和主要內(nèi)容 5
       2 BP網(wǎng)絡(luò)基本原理 7
       2.1 引言 7
       2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理 7
       2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要缺點(diǎn)及改進(jìn) 11
       2.4 小結(jié) 13
       3 ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理 14
       3.1 引言 14
       3.2 ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理 14
       3.3 改進(jìn)的ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 15
       3.4 小結(jié) 17
       4 歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)預(yù)處理 18
       4.1 引言 18
       4.2 歷史數(shù)據(jù)負(fù)荷的預(yù)處理 18
       4.3 網(wǎng)絡(luò)輸入樣本的選取 21
       4.31 影響負(fù)荷因素的研究 21
       4.32 樣本歸一化處理方法 22
       5 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)研究 23
       5.1 MATLAB語(yǔ)言及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù) 23
       5.1.1 MATLAB簡(jiǎn)介 23
       5.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱 23
       5.2 短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型 24
       5.2.1 網(wǎng)絡(luò)輸入、輸出節(jié)點(diǎn)的選取 24
       5.2.2 隱層節(jié)點(diǎn)的確定 24
       5.2.3 網(wǎng)絡(luò)輸入樣本數(shù)據(jù)的歸一化處理 24
       5.2.4 主程序流程圖 25
       5.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型 25
       5.3.1 預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的建立、參數(shù)初始化 25
       5.3.2 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及仿真 26
       5.3.3 預(yù)測(cè)結(jié)果分析 28
       6 負(fù)荷預(yù)測(cè)圖形化用戶界面(GUI)設(shè)計(jì) 36
       6.1 引言 36
       6.2 GUI基本知識(shí) 36
       6.3 負(fù)荷預(yù)測(cè)界面設(shè)計(jì) 36
       6.4 功能的實(shí)現(xiàn)、編程 37
       7 總結(jié) 43
       參考文獻(xiàn) 44
       致謝 46
       附錄 47

     相關(guān)說(shuō)明:
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