一、短期负荷综合预测模型的探讨（论文文献综述）
蒋正邦[1]（2021）在《基于分层量测数据的负荷聚类分析与概率负荷预测方法研究》文中认为随着覆盖电网各个层级的量测系统的最终建成与不断完善,电力公司积累了来自不同电压等级的海量负荷量测数据,以及对应的用户信息、网络拓扑、地理与气象数据。对海量分层量测数据进行特征挖掘与综合利用,能够为电力相关部门提供更准确实用的负荷聚类以及负荷预测结果,从而优化电力调度决策,保证电力系统的安全稳定运行,提高社会经济效益。本文主要包含基于分层量测数据的负荷聚类与负荷预测两方面内容。在负荷聚类分析方面,丰富的分层量测数据使得可以同时考虑研究对象多种特征进行聚类分析。由此,本文针对多特征聚类问题,提出了一种多目标聚类模型以及一种聚类修正算法,解决了多特征聚类时经常发生的速度慢、精度差、易跌入局部最优的情况。在负荷预测方面,借助不同电压等级的量测数据之间的累加关系,可以提高单个、甚至多个电压等级上的负荷预测精度。由此,本文提出了一种自下而上的概率预测方法和一种分层概率负荷预测优化方法,在提高预测精度的同时,缩窄预测区间,从而避免电力公司等机构对负荷极限值的错误估计。除此之外,本文也针对气象特征对负荷预测的影响、预测输入特征选择等问题进行了研究。具体而言,本文包含以下四部分内容:（1）针对多特征变电站负荷聚类问题,本文首先提出了一种多目标聚类模型,同时考虑变电站的日负荷曲线与其下属负荷构成对其进行聚类。为了求解该多目标模型,本文提出了一种聚类结果修正算法,在对变电站基于日负荷曲线进行聚类并得到原始聚类结果后,采用该算法依据变电站负荷构成修正原始聚类结果。该算法可以用于克服对高维数据聚类时经常发生的速度慢、精度差、易跌入局部最优的问题,同时可以更方便地确定最优聚类类数。（2）针对变电站短期负荷概率预测问题,本文提出了一种自下而上的概率预测方法,首先对中压配变日前负荷进行预测,并获取预测值的概率分布,之后将其累加形成高压变电站负荷预测值的概率分布并形成预测区间。该方法中包括两种分别基于中压出线和中压配变负荷数据的预测框架。对比传统方法,提出的方法能更准确地估计变电站负荷预测结果中的不确定性,并给出较窄的预测区间。（3）针对分层概率负荷预测问题,本文提出了一种基于分层数据累加一致性的分层概率负荷预测方法。该方法以不同电压等级上的预测结果分布之和相等为目标,调整各电压等级不同节点独立生成的概率负荷预测,使得各电压等级上的概率预测符合累加一致性,并能进一步提升各层概率负荷预测的精度。（4）针对考虑气象因素的变电站概率负荷预测问题,本文提出了一种考虑地域气象特征的自下而上概率负荷预测方法。该方法中从底层考虑了不同地域的气象数据以及负荷数据。在底层负荷预测过程中,本文提出了一种基于多目标聚类的相似日选择方法,寻找相同气象条件下的日期作为相似日,并根据相似日进一步选择预测输入特征。结果显示,采用本文提出的输入特征选择方法、并从配网底层而非上层考虑气象信息,能进一步的提高预测精度,缩窄预测区间。
王鑫[2]（2021）在《园区智慧能源负荷预测分析及软件平台系统研发》文中研究指明智慧能源系统作为能源互联网的形式之一,在园区综合能源系统的利用及管理上发挥了巨大作用。在能源互联网高速发展的背景下,构建信息化与数字化的智慧能源系统,有利于降低用能及能源管理成本,减少污染气体排放,提高用能效率。本文研究了园区智慧能源综合利用系统的多元负荷预测、优化调度方法和能源管理平台进行了研究,提出了一种针对园区智慧能源系统的多元负荷综合预测方法,构建了优化计算模型,并设计开发了智慧能源综合利用优化计算管理系统软件平台。主要研究内容如下:（1）针对自回归移动差分平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA）仅能处理线性关系的问题,将ARIMA模型与长短时记忆网络（Long-Short Term Memory,LSTM）模型结合,提出并建立了适用于园区智慧能源系统负荷预测的ARIMA-LSTM模型。研究结果表明,该模型能更好的适应负荷序列特性,相对于传统ARIMA时间序列预测模型,可提高预测精度。（2）构建园区智慧能源系统平台优化计算模块。分析了优化计算模块输入和输出应具备的设计要求,研究了规划算法下,目标函数及约束条件的构建。基于某一实际工程案例对模块建设的适用性进行了说明,同时验证了优化模型的合理性。（3）建立了园区智慧能源综合利用平台。系统平台集成了本文提出的多元负荷预测模型和优化算法,该平台拥有数据库、设备库和模型库,可实现综合能源利用管理的多元负荷预测、设备出力优化、能耗分析等多种功能。结合实际工程案例,进行了能源管理系统功能的展示及分析,实现了能源的信息化利用管理。
黄乾[3]（2021）在《基于卷积神经网络的短期负荷概率预测方法研究》文中研究指明随着智能电网建设的推进,大量分布式可再生能源和主动负荷等具有强不确定性的元素加入电力系统负荷侧,导致负荷的复杂度和不确定性大幅增加,给电力系统的安全稳定运行带来了挑战。高精度的负荷概率预测是应对上述问题的关键技术手段之一,其为电力系统的调度和决策提供负荷可能发生的范围及概率信息,对优化资源配置、降低电力系统运行成本和确保电力系统安全稳定运行具有十分重要的意义。近年来基于人工智能的预测方法是负荷概率预测的研究热点。卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）具有突出的数据特征提取能力,克服了传统人工智能方法对复杂问题容易过拟合的不足。本文对基于CNN的短期负荷概率预测方法开展了系统的研究,主要取得以下创新性成果:（1）设计了适用于短期负荷概率预测的CNN网络结构。负荷概率预测模型中,现有的CNN结构存在提取不同时间尺度特征效率低、卷积计算过程中权重匹配混乱等问题。针对这些问题,本文在分析CNN卷积计算原理和负荷概率预测数据特点的基础上,对CNN结构中的输入数据、卷积核、激活函数和神经元层等方面进行了改进设计,有效解决了传统CNN网络结构存在的问题,提高了短期负荷概率预测精度。（2）提出了提高CNN网络参数训练效率的随机-批量梯度下降方法和梯度累积方法。CNN通常采用批量梯度下降法（Batch Gradient Descent,BGD）训练模型。一方面,BGD方法收敛速度慢、训练效率低。针对这个问题,本文利用随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent,SGD）训练速度快的优势,提出了一种改进的随机-批量梯度下降搜索方法（Stochastic-Batch Gradient Descent,S-BGD）。该方法兼具SGD和BGD的优点,提高了训练效率。另一方面,梯度下降法沿参数负梯度方向搜索最优解,训练结果容易陷入局部最优点和鞍点。针对这个问题,本文借鉴运动学理论,提出了一种基于梯度累积（Gradient Pile,GP）的训练方法。GP方法沿参数负梯度累积量的方向搜索最优解,增强了全局搜索能力,有助于改善训练结果陷入局部最优点或鞍点的问题,提高CNN的训练效果。（3）提出了CNN和Bootstrap组合的参数类短期负荷概率预测方法。负荷概率预测参数类方法采用已知的概率分布函数对负荷概率分布函数进行建模,计算简便,在少样本应用场景具有优势。Bootstrap方法是目前应用效果较突出的参数类概率分布估计方法,能够灵活地估计由预测数据和模型带来的误差。基于此,本文提出了基于CNN和Bootstrap组合的短期负荷概率预测方法（简称BCNN方法）。BCNN方法通过组合CNN预测模型的负荷点预测期望值和预测误差分布生成负荷概率分布。算例测试表明,BCNN方法的预测效果明显优于其他经典的参数类短期负荷概率预测方法。（4）提出了CNN和分位数回归分析组合的非参数类短期负荷概率预测方法。采用非参数类方法可以避免假设概率分布函数,有助于提高预测精度。分位数回归分析（Quantile Regression,QR）是目前比较具有代表性的非参数概率分布估计方法,在多样本应用场景表现突出。本文提出了一种基于分位数卷积神经网络（Quantile Convolutional Neural Network,QCNN）的短期负荷概率预测方法。该方法首先构建CNN网络,提取影响因素与负荷之间非线性关系的特征,然后将提取到的特征作为QR模型的输入,QR模型进行回归分析,输出负荷分位点。然而,QCNN预测模型的训练目标函数不可微,直接训练QCNN预测模型往往难以获得良好的训练效果。针对这个问题,本文提出一种双阶段训练策略。第一阶段首先将CNN特征提取网络转化为CNN负荷点预测模型,通过训练CNN负荷点预测模型得到CNN特征提取网络的参数。第二阶段,将QR模型的参数训练优化模型转化为对偶线性规划模型,采用解析法直接求解QR模型的参数。算例测试表明,改进后的QCNN方法优于其他经典的非参数类短期负荷概率预测方法。（5）提出CNN和负荷值域离散化策略组合的非参数类短期负荷概率预测方法。为了更进一步提升预测精度,本文提出了一种基于CNN和负荷值域离散化（Load Range Discretization,LRD）策略的短期负荷概率预测方法（简称LCNN方法）。LRD方法通过将负荷值域进行离散化,构建了训练样本的初始离散负荷概率分布（包括样本取值和样本的概率）,然后采用最优估计法进一步优化训练样本的离散负荷概率分布,并将其作为CNN方法的训练样本。最后,利用包含概率信息的样本训练CNN预测模型直接输出负荷概率分布。算例测试表明,LCNN方法的预测效果优于经典的参数类和非参数类短期负荷概率预测方法。
马建鹏[4]（2020）在《基于智能理论的综合能源系统多元负荷短期预测研究》文中进行了进一步梳理作为能源领域的一项技术创新,综合能源系统的发展影响着人类的社会生活。综合能源系统的供能与用户各类负荷需求之间的动态平衡对于系统的供能质量至关重要,而综合能源系统多元负荷短期预测正是解决上述动态性问题的主要措施,因此其成为了综合能源系统方面的重要研究领域。为了提高多元负荷预测的精度,需要在预测之前对各负荷的特性进行分析。文中,首先通过不同的负荷指标分析了各类负荷的负荷特性,对负荷的变化规律进行了研究。其次,采用经Copula理论导出的Spearman系数,对多元负荷之间以及多元负荷与气象因素之间的非线性相关关系进行了定量分析。为了改善模型的学习和泛化能力,基于多元负荷之间以及多元负荷与天气因素之间存在的非线性耦合,文中选择能够处理非线性数据的核主成分分析法（KPCA）进行对原始数据的降维解耦,并选择广义回归神经网络（GRNN）实现对于多元负荷的短期预测。通过算例分析,可知KPCA-GRNN模型相比于PCA-GRNN模型以及GRNN模型,能够更加准确地实现多元负荷的预测。在研究分析了GRNN模型之后,针对其存在的不足,构造了一种改进广义回归神经网络（IGRNN）模型,在GRNN的基础上,对其模式层进行了多带宽拓展,并在模式层与求和层之间引入了筛选层,增强模型对有效量与干扰量的甄别能力。在剖析蝙蝠算法（BA）的数学原理之后,基于其存在的缺陷,对其进行了引入惯性权重因子和学习因子以及增加方向约束的改进,并将改进后蝙蝠算法（IBA）作为IGRNN模型的优化训练方法,实现对综合能源系统的多元负荷短期预测。通过算例仿真,与其它模型进行对比,文中提出的KPCA-IBA-IGRNN模型具有较高的预测精度,具有一定的理论意义。
刘文翰[5]（2020）在《基于机器学习的电力负荷预测方法与智慧校园应用研究》文中提出在构建坚强智能电网的背景下,国内高校加速推进了智能校园能耗管理系统建设与完善,低压侧能耗管理的作用日益凸显,特别是其中的电力负荷预测任务,它为高校整体配电及节能规划提供强有力的数据支撑。本文针对校园电力数据海量化、多维化的趋势,解决传统机器学习预测算法将会遭遇累积误差大的预测性能瓶颈,首先提出了基于快照反馈机制的短期电力负荷组合预测方法;接着,由于峰值负荷预测对电网的优化运行与安全稳定起着重要的作用,因此本文提出了基于多时序协同模型的电力峰值负荷预测方法;最后,设计并实现智慧校园电力负荷预测系统。本文所做的主要工作如下:（1）提出基于快照反馈的短期电力负荷组合预测方法。首先针对VMD算法需要预先确定模态数K,模态数K的值将影响预测模型在训练集上的表现程度及LSTM模型进行多时刻负荷值预测时累积误差很大等问题,提出了带有快照反馈机制和带有循环滑窗策略的短期负荷预测模型（VMDSF-CSLSTM）。然后使用澳大利亚电力能源市场的塔斯马尼亚州（TAS）,昆士兰州（QLD）,新南威尔士州（NSW）,南澳大利亚州（SA）电力负荷公开数据集,将该模型与其他短期负荷预测模型进行结果对比,各数据集上综合平均百分比误差为1.25%,验证本节所提组合模型的有效性。最后将VMDSF-CSLSTM组合模型应用于湘潭大学四组变压器的短期负荷预测,综合平均百分比误差为7.70%。（2）提出基于多时序协同模型的电力峰值负荷预测方法。首先提出基于加法自回归积分滑动平均模型结合带有循环滑窗策略的长短期记忆网络的多时序协同峰值负荷预测模型（ARIMA-CSLSTM）,所提模型提供一种将内部时序与外部时序相结合的峰值负荷预测方法。然后使用四个电力负荷公开数据集,将所提模型与其他峰值负荷预测模型进行结果对比,各数据集上综合平均百分比误差为1.15%,验证所提模型应用于峰值负荷预测具有良好表现。最后将ARIMA-CSLSTM应用于湘潭大学四组变压器的峰值负荷预测,综合平均百分比误差为3.33%。（3）设计并实现智慧校园电力负荷预测系统。首先对该系统需求分析、系统设计进行分析与阐述,并详细说明系统主要功能模块设计及应用界面。该系统可进行负荷特性分析、短期负荷预测及峰值负荷预测,根据建设坚强智能电网的要求,采用分布式客户端、前后端分离的系统总体思路,实现该系统的智能化、可视化。
张博[6]（2020）在《基于改进神经网络的电力负荷预测研究》文中提出随着电力市场改革的不断深入,准确的短期电力负荷预测不但为电网的安全稳定与经济运行提供保障,也是市场环境下安排电量生产及供电调度的基础。由于电力负荷序列的随机性和周期性以及影响因素的复杂性,目前众多模型的预测精度还未达到电网所要求的满意程度,未来将会对电网运行的安全性、经济性、稳定性提出更高的要求,现代电力系统的发展必须要提高电力系统负荷预测质量,因此,需要探索更加简便高效、精度高的短期电力负荷预测方法。针对短期负荷序列的非线性、不确定性等特性,为了提高短期电力负荷预测精度,解决优化算法易陷入局部最优的问题,提出了一种结合基于群体适应度方差自适应变异的蝙蝠优化算法（AMBA）和小波神经网络（WNN）的短期电力负荷预测方法。该模型根据群体适应度方差以及当前最优解的大小来确定当前最优个体的变异概率并对全局最优个体进行高斯变异,对变异后的蝙蝠个体进行二次寻优。然后利用AMBA优化小波神经网络的网络参数,进而提高了小波神经网络的预测精度,加快了其训练速度。利用AMBA-WNN模型对山东电网某市进行短期负荷预测,实例分析表明,该模型能有效提高短期负荷预测精度,具有很好的实用价值。随着中国经济进入新常态,各种产业、环保政策深入推进,电力负荷呈现出增速减缓的趋势与波动特性,负荷增长趋势的变化造成中长期负荷预测的难度骤增,影响负荷变化的因素和影响效果也都发生了不同程度的变化。造成这一现象的原因,归根结底是由于经济、产业、环保等几个方面的政策变化对电力负荷产生了深刻的影响。然而,政策具有很强的不确定性,政策影响电力负荷的要素众多,且各要素之间的关系和电力负荷所受各要素的影响难以量化。因此,有必要系统化层次化地梳理政策因素下影响电力负荷的相关要素,分析其对电力负荷的影响机理并建立中长期电力负荷预测模型,对于指导新形势下的电力规划与负荷预测具有重要意义。当前中国电力负荷发展面临经济新常态、产业结构调整、节能减排等政策深入推进新形势。在此背景下,针对政策因素对电力负荷影响的多相关性、不确定性等特性,为了提高政策因素影响下的负荷预测的精度,解决政策因素模糊不清、量化困难、难以融入到负荷模型中的问题,提出一种考虑政策因素的中长期负荷预测模型。首先,通过分析各类政策对用电负荷的影响,构建了宏观与微观相结合、层次化的政策影响因素指标体系,系统地反映了政策对负荷的影响;然后,针对传统灰色关联分析模型对未来的电力发展形势考虑不足问题,通过主成分分析对因素指标加权平均,提出一种改进灰色关联分析模型实现各种政策指标对电力负荷影响的赋权,实现主观赋权和客观赋权相结合;最后,采用模糊聚类分析法预测政策因素影响下的负荷。所提模型能够较好地解决负荷的波动性给中长期负荷预测带来的困难,适用于政策变化背景下的中长期负荷预测。算例分析表明,相较于时序外推以及弹性系数等常规预测方法,所提方法具有较好的预测精度和工程应用价值。
于萌[7]（2020）在《基于虚拟预测的电力系统短期负荷预测研究》文中指出当前我国经济发展处于新常态,电力改革向纵向推进,电力负荷增长存在较大的波动性与不确定性,负荷预测能为电网规划提供可靠决策依据,对电网高效运营十分重要。短期负荷预测是负荷预测工作的重要组成部分,对于提高发电设备的利用率和经济调度有着重要意义。本文在对传统负荷预测方法进行评价与比较的基础上,引入虚拟预测的思想,并将其应用于电力系统短期负荷预测的研究。首先以电力负荷大数据趋势加剧为背景,充分考虑历史负荷及多种气象因素,为解决高维数据信息混杂的现象,对相关数据展开筛选与挖掘:采用小波阈值去噪技术处理历史负荷数据,修复异常数据;引入广义灰色绝对关联度作为气象因素的筛选指标,从12个气象因素中筛选得到6个因素,再运用PCA算法对6个气象因素进行降维处理和特征提取,获得有效气象数据样本集。其次,运用BP神经网络、支持向量机、灰色预测等多种不同的预测方法对同一历史时段进行虚拟预测,以离差最大化综合属性值作为评判指标,从6种单项模型中择优遴选出四种模型。最后,以虚拟预测残差平方和最小为目标,建立最优虚拟预测方式下的短期负荷预测综合模型,并应用该模型对真正的“待预测日”进行预测,验证模型和算法的合理性及有效性。
许飞[8]（2020）在《基于机器学习的短期负荷预测》文中研究指明电力系统负荷预测是保证电力系统安全稳定经济运行的重要基础。按照时间尺度常可以分为长期负荷预测、中长期负荷预测、短期负荷预测和超短期负荷预测。不同时间尺度的负荷预测对电力系统有不同的作用,其中短期负荷预测有利于提高发电设备的利用率和经济调度的有效性,同时有利于帮助电力系统运行人员制定更加合理的调度计划,维持供需平衡和确保电网安全,减少资源浪费和用电成本。随着接入电网的负载不断增加、用电设备种类变得繁多,特别是电动汽车的接入,给电力系统短期负荷预测带来了巨大的挑战。本文为解决海量负荷数据、负荷波动性增强、传统方法效率较低以及循环神经网络占用资源较大等问题,引入了JANET网络进行短期负荷预测,其意义在于JANET网络在保证预测精度和稳定性的同时,能够极大地提高模型的训练和预测效率,本文将通过基于JANET网络的单一模型和组合模型全面证明其优越性。本文首先通过对传统预测方法和人工智能预测方法优缺点的对比分析,选择了更适合短期负荷预测的人工智能方法。进一步通过对各种神经网络优缺点以及适用场合的对比分析,确定本文将使用JANET网络。在进行短期负荷预测时,首先采集了大量的原始负荷数据和气象数据并进行预处理,对这些数据中的异常数据进行修正,并且使用人工补齐方法补全空缺数据、对数据进行归一化、使用独热编码技术对星期类型进行编码;然后,以互信息理论为基础,通过相关性分析,确定了各类影响因素与负荷之间的相关程度,用相关系数表示,并根据系数大小选择影响因素;其次,使用变分模态分解,将电力系统的历史负荷数据看成是时间序列信息并进行分解得到若干个本征模函数,不同的本征模函数分别搭建负荷预测模型;最后,基于南方电网某地区的实际负荷数据,分别搭建了JANET单一网络和基于JANET网络的组合模型,并与BP、GRU、LSTM网络进行仿真对比,仿真结果表明JANET及其组合网络具有更快的收敛速度、更高的预测精度和更强的稳定性。
范振宇[9]（2020）在《基于负荷预测的电力系统智能调度应用研究》文中研究指明负荷预测是电力部门的重要工作之一。准确的负荷预测,对电力系统安全稳定运行具有重大意义。随着电力系统智能调度理念的不断深入和技术应用的发展,负荷预测也要不断结合新理论、新技术、新方法、新平台,不断地去适应智能调度的发展和变化。本文通过对主流预测模型的特点和适用范围的对比分析,总结出电力系统负荷预测存在的四点问题:理论研究应当更多与实际应用相结合、电力系统负荷预测缺少负荷侧研究、信息化应用手段有待加强以及提高电力系统负荷预测重大变化的响应能力。针对电力系统负荷预测缺少负荷侧研究的问题,本文提出两种负荷预测的新方法。第一种是基于动态最优权重组合模型的电力系统负荷预测。该方法提出“动态最优权重”的概念,在多种预测方法组合预测的过程中,利用虚拟预测进行权值的实时动态优化,实现最佳预测结果;第二种方法是基于地市级电网负荷和地区气候、经济发展情况等因素负荷预测。该方法通过“拆分预测”,从地市级负荷角度出发,很好地了解负荷如何受到外在影响因素的作用,长期持续地对各种影响因素及作用机理进行跟踪研究。针对理论研究应当更多与实际应用相结合的问题,本文通过实际预测,检验了两种新方法的可行性,并详细论述了两种方法的优劣。负荷预测作为电力调度的重要组成部分,其预测方法和手段的“智能化”,能够更好地适应和完善智能调度的发展体系与要求。因此,本文开发出一套负荷预测Web应用《国网华中分部负荷预测系统》,能够极大地减少用户的工作量,使负荷预测更加便捷化、智能化、可视化、精确化。通过对负荷预测应用平台的智能化开发研究,能够不断完善电力系统智能调度的内容,推动电力系统调度智能化的发展。
陆明珍[10]（2020）在《考虑实时气象因素的电网短期负荷预测建模》文中认为短期负荷预测主要是指对未来短期时间段内的电力负荷作预测,其干系电力系统制定安全、可靠、经济的运行策略,作用关键、责任重大。随着经济增长调温负荷的基数也不断上升,日负荷峰谷差不断拉大,这让电网负荷预测工作面临新挑战的同时,对预测准确度提出了较以往更高的要求。然而每日中的气象因素在每时每刻不尽相同,对负荷便具有“实时性”影响。在短期负荷预测工作中充分利用大数据优势深度挖掘负荷、气象信息的潜在规律,研究气象因素对负荷曲线的实时性影响,建立可以切实反映短期负荷变化规律的预测模型,对于提高其预测精度水平,促进负荷预测工作精细化管理具有重要意义。本文通过收集资料、对电网负荷特性作分析、搭建短期负荷预测模型等方法,提出了一种基于时域卷积网络的短期负荷预测方法以及一种时域卷积网络和最小二乘支持向量机组合预测模型。本论文的主要研究内容为:（1）从年、周、日等时间尺度挖掘电网负荷蕴含的负荷特性周期规律,进而在此基础上,对负荷以及气象资料等数据进行处理,从日特征以及实时特征的角度细致分析了气象因素与负荷的相关性。在考虑日特征量的基础上增加实时气象因素来进行相似日选取,基于加权灰色关联度理论提出了一种采用混合日特征量和实时气象特征量的相似日选取方法,并与日特征量相似日选取法作比较,结果表明本文提出的混合特征量相似日选取法更利于搜索最佳相似日。（2）考虑到气象对负荷变化的影响具有“实时性”以及“时差性”的特点,引入各项实时气象因素包括实时综合气象指数作为模型输入的一部分,采用能够充分考虑并包容实时气象因素与负荷之间“时差性”影响的时域卷积网络进行电网短期负荷预测建模,即基于时域卷积网络提出了一种考虑实时气象耦合作用的短期负荷预测建模方法。实验仿真以某地区市级电网实际负荷为例,研究表明该预测模型能够有效提升电网短期负荷预测精度。（3）为进一步提升预测精度,本文基于优势矩阵法提出了TCN和IPSO-LSSVM组合预测模型,并通过实例仿真验证该组合预测模型相比于原来的单项预测模型具有更好的预测效果。
二、短期负荷综合预测模型的探讨（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、短期负荷综合预测模型的探讨（论文提纲范文）
（1）基于分层量测数据的负荷聚类分析与概率负荷预测方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 智能电网背景下的负荷特性分析与负荷预测 |
| 1.2 电力数据量测技术与量测数据现状 |
| 1.2.1 电力量测技术概述 |
| 1.2.2 多层电力量测数据 |
| 1.3 负荷特性分析及其研究现状 |
| 1.3.1 负荷特性分析的意义 |
| 1.3.2 负荷聚类算法研究现状 |
| 1.3.3 用户负荷聚类分析研究现状 |
| 1.3.4 变电站负荷聚类分析研究现状 |
| 1.4 负荷预测及其研究现状 |
| 1.4.1 负荷预测的意义 |
| 1.4.2 负荷预测模型研究现状 |
| 1.4.3 负荷预测方法研究现状 |
| 1.5 本文的选题意义及主要工作 |
| 1.5.1 目的及意义 |
| 1.5.2 主要工作 |
| 第2章 基于分层量测数据与多目标聚类模型的变电站负荷特性分析 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 同时考虑负荷曲线与负荷构成的变电站多目标聚类模型 |
| 2.2.1 负荷曲线与负荷构成 |
| 2.2.2 聚类模型的目标函数 |
| 2.2.3 权重法处理多目标模型 |
| 2.3 两阶段聚类修正算法 |
| 2.3.1 类与类之间的元素转移 |
| 2.3.2 类的分裂和聚合 |
| 2.3.3 两阶段聚类修正算法流程 |
| 2.4 测试算例分析 |
| 2.4.1 配电变压器负荷聚类 |
| 2.4.2 算例的构造 |
| 2.4.3 构造变电站聚类结果 |
| 2.4.4 算法性能评价 |
| 2.5 实际算例分析 |
| 2.5.1 实际算例简介 |
| 2.5.2 秋季聚类结果 |
| 2.5.3 其它季节的聚类结果 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于分层量测数据的自下而上输电变电站概率负荷预测方法 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 自下而上的变电站短期概率负荷预测框架 |
| 3.2.1 自下而上预测框架的数据来源 |
| 3.2.2 基于中压出线负荷数据的自下而上预测框架 |
| 3.2.3 基于中压配变数据的自下而上预测框架 |
| 3.2.4 中压配变负荷的聚类结果 |
| 3.2.5 中压负荷概率预测 |
| 3.3 基于前馈神经网络的概率负荷预测 |
| 3.3.1 前馈神经网络 |
| 3.3.2 预测误差的构成 |
| 3.3.3 预测误差的估计 |
| 3.4 基于自下而上预测框架的变电站负荷预测 |
| 3.4.1 累加误差估计 |
| 3.4.2 中压负荷预测结果的概率分布 |
| 3.4.3 中压负荷预测结果的累加 |
| 3.4.4 自下而上概率负荷预测框架的流程 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.5.1 算例简介 |
| 3.5.2 前馈神经网络的参数确定 |
| 3.5.3 基于中压出线负荷数据的高压变电站负荷预测 |
| 3.5.4 累加误差对预测结果的影响 |
| 3.5.5 自下而上预测方法在不同季节中的表现 |
| 3.5.6 基于中压配变负荷数据的高压变电站负荷预测 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 考虑负荷数据累加一致性的分层概率负荷预测方法 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 分层概率负荷预测 |
| 4.3 基于长短期记忆网络的概率预测方法与预测结果分布 |
| 4.3.1 基于长短期记忆网络的概率预测方法 |
| 4.3.2 长短期记忆网络产生的负荷预测结果的概率分布 |
| 4.3.3 长短期记忆网络产生的负荷预测结果的相关性 |
| 4.4 基于负荷数据累加一致性的概率负荷预测结果优化 |
| 4.4.1 负荷数据之间的累加一致性 |
| 4.4.2 累加误差 |
| 4.4.3 分层负荷预测结果的优化 |
| 4.4.4 预测区间的产生 |
| 4.4.5 考虑负荷数据累加一致性的概率分层负荷预测方法流程 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 算例简介 |
| 4.5.2 长短期记忆网络的参数确定 |
| 4.5.3 经过优化的概率分层负荷预测结果 |
| 4.5.4 优化方法与其他常用的负荷概率预测方法的性能比较 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于分层量测数据与地域气象特征的变电站负荷概率预测方法 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 负荷气象数据相关性分析 |
| 5.2.1 气象数据情况简介 |
| 5.2.2 气象数据与负荷数据相关性分析 |
| 5.3 基于多目标聚类的负荷预测中输入特征的选取 |
| 5.3.1 基于气象数据的相似日选择 |
| 5.3.2 基于负荷气象数据的多目标聚类 |
| 5.4 考虑气象特征的自下而上的概率负荷预测方法 |
| 5.5 算例分析 |
| 5.5.1 算例简介 |
| 5.5.2 前馈神经网络的参数确定 |
| 5.5.3 夏季预测结果比较 |
| 5.5.4 秋季预测结果比较 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 工作小结 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间已有成果目录 |
（2）园区智慧能源负荷预测分析及软件平台系统研发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 能源互联网研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 多元负荷预测研究现状 |
| 1.3.1 基础理论 |
| 1.3.2 研究现状 |
| 1.4 研究目标及研究内容 |
| 2 园区智慧能源综合利用管理系统概述 |
| 2.1 “互联网+”智慧能源 |
| 2.2 能源管理数字化 |
| 2.3 智慧能源管理与物联网技术 |
| 2.4 智慧能源管理与大数据技术 |
| 2.5 智慧能源系统的经济效益 |
| 2.6 智慧能源系统的设计 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 园区智慧能源系统多元负荷预测方法 |
| 3.1 时间序列分析方法 |
| 3.2 ARIMA预测模型 |
| 3.3 LSTM预测模型 |
| 3.4 ARIMA-LSTM预测模型 |
| 3.4.1 模型介绍 |
| 3.4.2 建模流程 |
| 3.4.3 模型评价 |
| 3.5 模型算例 |
| 3.5.1 数据来源 |
| 3.5.2 数据训练集的确定 |
| 3.5.3 模型构建及预测 |
| 3.5.4 预测结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 园区智慧能源系统平台优化计算模块设计 |
| 4.1 平台优化计算模块设计分析 |
| 4.1.1 需求侧设计分析 |
| 4.1.2 供应侧设计分析 |
| 4.1.3 优化计算模块运行设计分析 |
| 4.2 智慧能源系统优化目标及约束设计 |
| 4.2.1 目标函数 |
| 4.2.2 约束条件 |
| 4.3 模块运行案例 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 园区智慧能源综合利用系统综合管理平台设计 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 软件的基础理论 |
| 5.3 软件架构设计 |
| 5.3.1 网络架构设计 |
| 5.3.2 功能架构设计 |
| 5.3.3 应用架构设计 |
| 5.4 关键软件实现技术 |
| 5.5 软件平台展示 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）基于卷积神经网络的短期负荷概率预测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 负荷概率预测的背景及意义 |
| 1.1.1 负荷发展现状 |
| 1.1.2 负荷不确定性对电力系统的影响 |
| 1.1.3 负荷概率预测的意义 |
| 1.2 负荷概率预测分类 |
| 1.2.1 按时间尺度划分 |
| 1.2.2 按空间尺度划分 |
| 1.2.3 按输出形式划分 |
| 1.2.4 按建模方法划分 |
| 1.3 负荷概率预测方法的研究现状 |
| 1.3.1 统计类方法的研究现状 |
| 1.3.2 人工智能类方法的研究现状 |
| 1.4 卷积神经网络的研究现状 |
| 1.4.1 卷积神经网络的发展 |
| 1.4.2 卷积神经网络的应用现状 |
| 1.5 论文主要工作和章节安排 |
| 1.5.1 当前研究存在问题 |
| 1.5.2 论文主要工作 |
| 1.5.3 论文章节安排 |
| 第二章 基于S-BGD和梯度累积策略改进的卷积神经网络参数训练方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 卷积神经网络一般结构 |
| 2.2.1 传统神经网络结构 |
| 2.2.2 卷积神经网络结构 |
| 2.3 传统卷积神经网络参数训练方法 |
| 2.4 改进卷积神经网络参数训练方法 |
| 2.4.1 基于随机-批量梯度下降的改进方法(S-BGD法) |
| 2.4.2 基于梯度累积策略的改进方法 |
| 2.5 算例分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 适用于短期负荷预测的改进卷积神经网络结构设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于卷积神经网络的短期负荷概率预测模型 |
| 3.3 短期负荷概率预测模型的卷积神经网络结构设计 |
| 3.3.1 输入数据设置 |
| 3.3.2 卷积核设计 |
| 3.3.3 激活函数选择 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于卷积神经网络和Bootstrap的短期负荷概率预测参数方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于预测误差的负荷概率分布量化分析 |
| 4.2.1 预测误差成分分析 |
| 4.2.2 基于预测误差的负荷概率分布生成分析 |
| 4.3 基于卷积神经网络和Bootstrap的短期负荷概率预测方法 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于卷积神经网络和分位数回归的短期负荷概率预测非参数方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于分位数回归的概率分布生成方法 |
| 5.2.1 基于分位数回归的概率分布估计方法 |
| 5.2.2 基于分位数回归的条件概率分布估计方法 |
| 5.3 基于卷积神经网络和分位数回归的短期负荷概率预测方法 |
| 5.3.1 基于卷积神经网络和分位数回归的短期负荷概率预测方法整体结构 |
| 5.3.2 基于卷积神经网络的特征提取网络及训练方法 |
| 5.3.3 基于分位数回归的负荷概率分布生成模型及训练方法 |
| 5.3.4 基于卷积神经网络和分位数回归的短期负荷概率预测方法的流程 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于卷积神经网络和值域离散化策略的短期负荷概率预测非参数方法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于值域离散化策略的负荷概率分布生成方法 |
| 6.2.1 负荷概率分布生成的基本思想 |
| 6.2.2 基于值域离散化策略的负荷概率分布生成方法 |
| 6.3 基于卷积神经网络和值域离散化策略的短期负荷概率预测方法 |
| 6.3.1 基于卷积神经网络和值域离散化策略的短期负荷概率预测模型 |
| 6.3.2 负荷概率预测模型的参数训练方法 |
| 6.3.3 基于卷积神经网络和值域离散化策略的短期负荷概率预测方法的流程 |
| 6.4 算例分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 7.3 主要创新点 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文和参与项目情况 |
| 1、攻读学位期间发表论文 |
| 2、攻读学位期间参与项目 |
| 学术论文与学位论文章节对应表 |
（4）基于智能理论的综合能源系统多元负荷短期预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 综合能源系统发展现状 |
| 1.2.2 负荷特性分析研究现状 |
| 1.2.3 短期负荷预测模型研究现状 |
| 1.3 论文主要内容与结构安排 |
| 第二章 综合能源系统负荷特性及多元负荷相关性分析 |
| 2.1 负荷特性分析 |
| 2.1.1 日负荷特性分析 |
| 2.1.2 月负荷特性分析 |
| 2.1.3 年负荷特性分析 |
| 2.1.4 周负荷特性分析 |
| 2.2 基于Copula理论的多元负荷相关性分析 |
| 2.2.1 Copula理论 |
| 2.2.2 相关性度量指标 |
| 2.2.3 基于Copula理论的相关性分析 |
| 2.2.4 多元负荷相关性分析 |
| 2.3 小结 |
| 第三章 基于KPCA-GRNN的多元负荷短期预测模型 |
| 3.1 主成分分析(PCA) |
| 3.1.1 PCA数学原理 |
| 3.1.2 PCA计算步骤 |
| 3.2 核主成分分析(KPCA) |
| 3.2.1 KPCA数学原理 |
| 3.2.2 KPCA计算步骤 |
| 3.3 KPCA-GRNN模型 |
| 3.3.1 广义回归神经网络(GRNN)数学原理 |
| 3.3.2 KPCA-GRNN模型 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 基于KPCA-IBA-IGRNN的多元负荷短期预测模型 |
| 4.1 IGRNN模型 |
| 4.1.1 传统GRNN模型缺陷 |
| 4.1.2 GRNN改进方法 |
| 4.1.3 多带宽设置 |
| 4.2 蝙蝠算法 |
| 4.2.1 蝙蝠的生物特性 |
| 4.2.2 蝙蝠算法基本原理 |
| 4.2.3 蝙蝠算法数学模型 |
| 4.2.4 蝙蝠算法实现流程 |
| 4.3 改进蝙蝠算法 |
| 4.3.1 蝙蝠算法缺陷 |
| 4.3.2 惯性权重因子和学习因子 |
| 4.3.3 方向约束机制 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（5）基于机器学习的电力负荷预测方法与智慧校园应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 全文缩写与中文含义对照表 |
| 全文符号与中文含义对照表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 电力负荷预测的分类 |
| 1.2.2 机器学习研究现状 |
| 1.2.3 智慧校园电力管理现状 |
| 1.3 论文主要工作及框架 |
| 第2章 相关概念及技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 电力负荷预测方法 |
| 2.2.1 传统预测方法 |
| 2.2.2 组合预测方法 |
| 2.3 机器学习模型 |
| 2.3.1 支持向量回归机 |
| 2.3.2 人工神经网络 |
| 2.3.3 长短时记忆网络 |
| 2.4 信号分解算法 |
| 2.4.1 经验模态分解算法 |
| 2.4.2 变分模态分解算法 |
| 2.4.3 加法自回归移动平均分解算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于快照反馈的短期电力负荷组合预测方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于VMDSF-CSLSTM的短期电力负荷预测方法 |
| 3.2.1 基于快照反馈机制的改进VMD算法 |
| 3.2.2 基于循环滑窗策略的LSTM预测模型 |
| 3.2.3 VMDSF-CSLSTM短期负荷预测模型 |
| 3.3 基于VMDSF-CSLSTM的可行性试验 |
| 3.3.1 实验逻辑说明 |
| 3.3.2 实验数据说明及分析 |
| 3.3.3 实验结果分析 |
| 3.4 基于VMDSF-CSLSTM校园短期电力负荷预测的应用 |
| 3.4.1 实验数据说明 |
| 3.4.2 实验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于多时序协同模型的电力峰值负荷预测方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于ARIMA-CSLSTM模型的电力峰值负荷预测方法 |
| 4.3 基于ARIMA-CSLSTM的可行性试验 |
| 4.3.1 实验数据说明 |
| 4.3.2 实验结果分析 |
| 4.4 基于ARIMA-CSLSTM校园楼宇峰值负荷预测的应用 |
| 4.4.1 实验数据说明 |
| 4.4.2 实验结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 智慧校园电力负荷预测系统设计与实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统需求分析 |
| 5.3 系统设计 |
| 5.3.1 系统架构设计与开发环境 |
| 5.3.2 系统功能设计 |
| 5.3.3 数据库表结构设计 |
| 5.4 系统主要功能实现 |
| 5.4.1 权限管理 |
| 5.4.2 电力负荷查询与分析模块 |
| 5.4.3 电力负荷短期预测模块 |
| 5.4.4 电力负荷峰值预测模块 |
| 5.5 系统测试 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介、攻读硕士学位期间的学术成果及科研项目 |
（6）基于改进神经网络的电力负荷预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 电力负荷影响因素研究现状 |
| 1.2.2 电力负荷预测研究现状 |
| 1.3 研究内容及章节安排 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 第二章 电力负荷预测的基本理论 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 历史数据的预处理 |
| 2.3 电力负荷预测的特点、基本原理和方法 |
| 2.3.1 电力负荷预测的特点 |
| 2.3.2 电力负荷预测的基本原理 |
| 2.3.3 电力负荷预测的方法 |
| 2.4 电力负荷预测的基本步骤和误差分析 |
| 2.4.1 电力负荷预测的基本步骤 |
| 2.4.2 电力负荷预测的误差分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于自适应变异蝙蝠优化小波神经网络的短期负荷预测 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 模型搭建 |
| 3.2.1 小波神经网络 |
| 3.2.2 蝙蝠优化算法 |
| 3.2.3 自适应变异蝙蝠优化算法 |
| 3.2.4 自适应变异蝙蝠优化小波神经网络模型建立 |
| 3.3 算例分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 考虑政策因素的中长期负荷预测 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 政策因素下的负荷影响因素指标体系的构建 |
| 4.2.1 政策因素对电力负荷的影响分析 |
| 4.2.2 政策因素指标体系构建 |
| 4.3 改进灰色关联分析模型的建立 |
| 4.3.1 传统灰色关联分析模型 |
| 4.3.2 主成分分析 |
| 4.3.3 改进灰色关联分析模型 |
| 4.4 基于模糊聚类的中长期负荷预测 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结和展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间公开发表的论文 |
| 致谢 |
（7）基于虚拟预测的电力系统短期负荷预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景和研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 传统负荷预测方法的分析评价与比较 |
| 1.2.2 预测效果的分析与考核指标 |
| 1.2.3 虚拟预测思想的研究与应用 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 影响短期负荷预测因素的相关数据预处理 |
| 2.1 基于小波去噪技术处理历史负荷数据 |
| 2.1.1 小波阈值去噪技术的原理及步骤 |
| 2.1.2 阈值估计方法 |
| 2.1.3 阈值函数的选取及优化 |
| 2.1.4 去噪技术的性能指标评价 |
| 2.2 多气象因素数据挖掘 |
| 2.2.1 灰色关联分析的理念与原理 |
| 2.2.2 基于广义灰色绝对关联度多种气象因素评估与筛选 |
| 2.2.3 基于PCA的气象因素数据降维 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 构建短期负荷预测单项模型 |
| 3.1 BP神经网络预测模型 |
| 3.2 支持向量机预测模型 |
| 3.3 灰色GM(1,1)预测模型 |
| 3.4 二次滑动平均预测模型 |
| 3.5 三次指数平滑预测模型 |
| 3.6 点对点倍比预测模型 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 预测决策与综合模型构建 |
| 4.1 多属性预测决策 |
| 4.1.1 多属性决策的理论基础 |
| 4.1.2 基于离差最大化综合属性值的多属性预测决策 |
| 4.2 最优虚拟预测方式下的短期负荷预测综合模型 |
| 4.2.1 综合预测模型的基本假定 |
| 4.2.2 最优虚拟预测方式的综合模型 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 算例分析 |
| 5.1 算例数据与说明 |
| 5.2 历史负荷数据处理 |
| 5.3 气象数据处理 |
| 5.3.1 广义灰色关联度计算 |
| 5.3.2 PCA数据降维及仿真 |
| 5.4 单项模型预测效果与仿真 |
| 5.5 预测决策 |
| 5.6 最优虚拟预测方式下综合模型预测与仿真 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（8）基于机器学习的短期负荷预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 负荷的传统预测方法 |
| 1.2.2 负荷的现代预测方法 |
| 1.2.3 国内外特征选取的应用现状 |
| 1.3 论文的研究内容 |
| 1.4 论文的结构安排 |
| 第二章 人工神经网络对比分析 |
| 2.1 人工神经网络基本理论 |
| 2.2 反向传播神经网络 |
| 2.3 卷积神经网络 |
| 2.4 循环神经网络 |
| 2.4.1 基本循环神经网络 |
| 2.4.2 长短时记忆网络 |
| 2.4.3 JANET神经网络 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 短期负荷预测的数据分析理论与应用 |
| 3.1 数据采集和评估 |
| 3.1.1 数据采集 |
| 3.1.2 数据评估 |
| 3.2 数据预处理 |
| 3.3 相关性分析与特征选取 |
| 3.3.1 相关性分析方法 |
| 3.3.2 气象因子与历史负荷相关性分析实例 |
| 3.3.3 多因素与历史负荷相关性分析实例 |
| 3.3.4 相关性计算和特征选取 |
| 3.3.5 预测结果评估 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于VMD和 JANET的短期负荷预测 |
| 4.1 基于变分模态的负荷分解 |
| 4.1.1 经验模态分解的原理 |
| 4.1.2 变分模态分解的原理 |
| 4.1.3 历史负荷数据模态分解的方法步骤 |
| 4.1.4 EMD和 VMD分解对比分析 |
| 4.2 JANET单一网络算例分析 |
| 4.3 基于JANET网络的组合模型算例分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士/硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（9）基于负荷预测的电力系统智能调度应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 课题研究现状 |
| 1.2.1 电力系统负荷预测的研究现状 |
| 1.2.2 电力系统智能调度的发展现状 |
| 1.2.3 智能调度背景下负荷预测的现状与发展 |
| 1.3 论文内容及章节安排 |
| 2 预测模型对比与现状分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 主流预测模型分析 |
| 2.2.1 灰色系统理论 |
| 2.2.2 频域分析方法 |
| 2.2.3 神经网络理论 |
| 2.2.4 支持向量机理论 |
| 2.3 主要预测方法优劣性总结对比 |
| 2.4 当前负荷预测存在的问题 |
| 3 两种负荷预测新方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于动态最优权重组合模型的电力系统负荷预测方法 |
| 3.2.1 组合预测模型简介 |
| 3.2.2 预测方法简介 |
| 3.2.3 预测方法算例检验 |
| 3.2.4 预测方法总结与改进 |
| 3.3 基于地市级电网负荷和地区气候、经济发展等因素负荷预测 |
| 3.3.1 预测方法简介 |
| 3.3.2 预测方法算例检验 |
| 3.3.3 预测方法总结与改进 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 负荷预测“智能化”在智能调度中的应用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 智能调度的应用研究现状 |
| 4.3 应用平台主要功能介绍 |
| 4.3.1 工作内容 |
| 4.3.2 工作目标 |
| 4.3.3 功能实现 |
| 4.4 意义和改进 |
| 5 全文总结 |
| 5.1 本文的创新点 |
| 5.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）考虑实时气象因素的电网短期负荷预测建模（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.2 短期负荷预测研究现状 |
| 1.2.1 短期负荷预测方法 |
| 1.2.2 短期负荷预测存在的问题 |
| 1.3 本文的工作 |
| 第二章 负荷特性及其影响因素分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 负荷特性分析 |
| 2.2.1 电网年负荷特性分析 |
| 2.2.2 电网周负荷特性分析 |
| 2.2.3 电网日负荷特性分析 |
| 2.3 数据预处理 |
| 2.3.1 数据清洗 |
| 2.3.2 负荷数据的标准化处理 |
| 2.3.3 影响因素数据的预处理 |
| 2.3.4 季节的划分 |
| 2.4 气象因素与负荷的相关性分析 |
| 2.4.1 相关性分析法 |
| 2.4.2 相关性分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于混合特征气象因素的最佳相似日选取 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 混合特征量的建立 |
| 3.3 相似日的选取 |
| 3.3.1 灰色关联度 |
| 3.3.2 形系数 |
| 3.3.3 基于加权灰色关联度的相似日选取 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 考虑实时气象耦合作用的地区电网短期负荷预测建模 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 时域卷积网络(Temporal Convolutional Networks,TCN)简介 |
| 4.3 基于时域卷积网络的短期负荷预测模型的建立 |
| 4.4 算例及分析 |
| 4.4.1 基于TCN负荷预测模型的算例分析 |
| 4.4.2 仿真模型对比分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于TCN与 IPSO-LSSVM组合模型的短期负荷预测 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 最小二乘支持向量机(LSSVM)模型 |
| 5.2.1 支持向量机原理介绍 |
| 5.2.2 LSSVM理论介绍 |
| 5.3 改进的粒子群优化算法介绍 |
| 5.3.1 标准粒子群优化算法简介 |
| 5.3.2 改进的粒子群优化算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO) |
| 5.4 基于IPSO优化的LSSVM |
| 5.5 基于IPSO-LSSVM的短期负荷预测算例分析 |
| 5.6 组合预测模型的建立 |
| 5.7 组合预测模型算例分析 |
| 5.8 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
四、短期负荷综合预测模型的探讨（论文参考文献）
- [1]基于分层量测数据的负荷聚类分析与概率负荷预测方法研究[D]. 蒋正邦. 浙江大学, 2021(09)
- [2]园区智慧能源负荷预测分析及软件平台系统研发[D]. 王鑫. 西安建筑科技大学, 2021(01)
- [3]基于卷积神经网络的短期负荷概率预测方法研究[D]. 黄乾. 广西大学, 2021
- [4]基于智能理论的综合能源系统多元负荷短期预测研究[D]. 马建鹏. 青岛大学, 2020(01)
- [5]基于机器学习的电力负荷预测方法与智慧校园应用研究[D]. 刘文翰. 湘潭大学, 2020
- [6]基于改进神经网络的电力负荷预测研究[D]. 张博. 山东理工大学, 2020(02)
- [7]基于虚拟预测的电力系统短期负荷预测研究[D]. 于萌. 南昌大学, 2020(01)
- [8]基于机器学习的短期负荷预测[D]. 许飞. 华南理工大学, 2020(02)
- [9]基于负荷预测的电力系统智能调度应用研究[D]. 范振宇. 华中科技大学, 2020(01)
- [10]考虑实时气象因素的电网短期负荷预测建模[D]. 陆明珍. 广西大学, 2020(02)