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BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)報中的應(yīng)用
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資料類別
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電子電工畢業(yè)論文（設(shè)計） |
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課程(專業(yè))
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電氣工程與自動化 |
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關(guān)鍵詞
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電力系統(tǒng)|短期負(fù)荷預(yù)測 |
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適用年級
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大學(xué) |
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身份要求
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普通會員 |
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金 幣
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60 （金幣如何獲得？） |
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文件格式
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word |
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文件大小
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281K |
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發(fā)布時間
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2012-12-18 16:48:00 |
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預(yù)覽文件
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無 |
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下載次數(shù)
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1 |
| 發(fā)布人 |
kj008 |
內(nèi)容簡介：
畢業(yè)設(shè)計 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)報中的應(yīng)用，說明書共52頁，28219字。
摘 要
短期電力負(fù)荷預(yù)測是電力系統(tǒng)運行調(diào)度中一項非常重要的內(nèi)容，它是保證電力系統(tǒng)安全經(jīng)濟運行和實現(xiàn)電網(wǎng)科學(xué)管理及調(diào)度的重要方面，是能量管理系統(tǒng)(EMS)的組成部分，也是今后進行電網(wǎng)商業(yè)化運營所必需的基本內(nèi)容。
本文首先對負(fù)荷預(yù)測的現(xiàn)有各種方法進行了綜述：其次深入研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型建立問題，給出了較為適用的建模方法，構(gòu)建了一個三層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，特別是對BP網(wǎng)絡(luò)模型建立中的隱含層數(shù)確定、隱含層節(jié)點數(shù)確定、訓(xùn)練次數(shù)與精度的關(guān)系、學(xué)習(xí)速率的選擇、初始權(quán)值、訓(xùn)練樣本的選擇及歸一化處理等相關(guān)問題進行了較深入定性和定量分析，并通過算例進行了MATLAB軟件下的驗證實驗，并得出了有益結(jié)論。
關(guān)鍵詞：電力系統(tǒng)；短期負(fù)荷預(yù)測；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
目 錄
摘 要 I
Abstract II
目 錄 III
第一章 緒論 5
1.1 研究背景 5
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 2
1.3 主要研究內(nèi)容 3
第二章 電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測分析 4
2.1 電力系統(tǒng)負(fù)荷的分類和特點 4
2.1.1 電力系統(tǒng)負(fù)荷的概念 4
2.1.2 電力系統(tǒng)負(fù)荷的分類 4
2.1.3 電力系統(tǒng)負(fù)荷的特點 5
2.1.4 電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測的特點 6
2.1.5 影響負(fù)荷預(yù)測準(zhǔn)確性的因素 7
2.2 電力系統(tǒng)負(fù)荷的基本模型 8
2.2.1 基本正常負(fù)荷分量模型 8
2.2.2 天氣敏感負(fù)荷分量模型 9
2.2.3 特別事件負(fù)荷分量模型 9
2.2.4 隨機負(fù)荷分量模型 10
2.3 負(fù)荷數(shù)據(jù)的預(yù)處理 10
2.3.1 壞數(shù)據(jù)的檢測和處理 10
2.3.2 缺損數(shù)據(jù)的修補 11
2.3.3 其他處理方法 11
2.3.4 預(yù)測誤差分析 12
本章小結(jié) 13
第三章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型 14
3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介及其原理 14
3.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介 14
3.1.2 人工神經(jīng)元基本原理 14
3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 15
3.2.1 BP網(wǎng)絡(luò)用于預(yù)報原理 15
3.2.2 BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法 16
3.2.3 BP網(wǎng)絡(luò)的局限 18
3.2.4 BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法的一些傳統(tǒng)改進方法 19
3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于負(fù)荷預(yù)測相關(guān)問題 21
3.3.1 隱含層數(shù)的確定 21
3.3.2 隱含層節(jié)點數(shù)的確定 22
3.3.3 訓(xùn)練次數(shù)與精度的關(guān)系 23
3.3.4 學(xué)習(xí)速率的選擇 23
3.3.5 初始權(quán)值 23
3.3.6 訓(xùn)練樣本的選擇 24
3.3.7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入數(shù)據(jù)的歸一化處理 24
本章小結(jié) 25
第四章 電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測建模及MATLAB實現(xiàn) 26
4.1 MATLAB簡介 26
4.2 算例分析 28
本章小結(jié) 36
第五章 結(jié)論與展望 37
5.1 結(jié)論 37
5.2 進一步工作的方向 37
致謝 38
參考文獻 39
附錄Ⅰ：歸一化MATLAB代碼 40
附錄Ⅱ：完整的MATLAB 代碼 42
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