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包郵 智能挖掘電力負(fù)荷預(yù)測(cè)研究及應(yīng)用
作者：王建軍
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154
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智能挖掘電力負(fù)荷預(yù)測(cè)研究及應(yīng)用 版權(quán)信息
- ISBN：9787517012955
- 條形碼：9787517012955 ; 978-7-5170-1295-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>>
智能挖掘電力負(fù)荷預(yù)測(cè)研究及應(yīng)用 本書(shū)特色
負(fù)荷預(yù)測(cè)的核心問(wèn)題是建立合適的數(shù)學(xué)預(yù)測(cè)模型,而電力預(yù)測(cè)模型自20世紀(jì)20年代開(kāi)始就有學(xué)者對(duì)其開(kāi)始進(jìn)行研究,但由于當(dāng)時(shí)的電力系統(tǒng)規(guī)模小,變化較為平穩(wěn),因此電力負(fù)荷預(yù)測(cè)沒(méi)有受到重視。而隨著電力系統(tǒng)的市場(chǎng)化進(jìn)程以及對(duì)能源的空前重視,使得負(fù)荷預(yù)測(cè)受到了更加廣泛的重視。產(chǎn)生了諸如單耗法、彈性系數(shù)法、線性回歸模型、時(shí)間序列模型、灰色預(yù)測(cè)法、專家系統(tǒng)法、模糊數(shù)學(xué)法、優(yōu)選組合法、小波分析法以及近二三十年來(lái)研究較熱的以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)為代表的智能預(yù)測(cè)方法等。這些方法均在一定的適用條件下發(fā)揮了較好的效果,證明了模型的適用性,但是也同時(shí)帶來(lái)了一定的困惑,使得相關(guān)人員越來(lái)越難以理解和難以選擇合適的模型。因此,王建軍專著的《智能挖掘電力負(fù)荷預(yù)測(cè)研究及應(yīng)用》的**個(gè)目的是介紹較為常用的各類負(fù)荷預(yù)測(cè)方法,研究其模型結(jié)構(gòu)、功能特點(diǎn)、適用范圍,了解各類方法在電力系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用情況,以利于搞好負(fù)荷預(yù)測(cè)的工作,提高負(fù)荷預(yù)測(cè)人員的技術(shù)水平。
智能挖掘電力負(fù)荷預(yù)測(cè)研究及應(yīng)用 內(nèi)容簡(jiǎn)介
《智能挖掘電力負(fù)荷預(yù)測(cè)研究及應(yīng)用》介紹了電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的概念和基本原理并主要介紹了電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的方法。首先介紹了典型的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，有經(jīng)典預(yù)測(cè)方法、回歸分析、時(shí)間序列分析、灰色預(yù)測(cè)、組合預(yù)測(cè)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)智能預(yù)測(cè)方法；接著介紹了如何結(jié)合知識(shí)挖掘技術(shù)和智能預(yù)測(cè)方法進(jìn)一步得到精確預(yù)測(cè)結(jié)果，包括尋找相似日、優(yōu)化智能預(yù)測(cè)方法的參數(shù)和后干預(yù)糾偏技術(shù)。在此基礎(chǔ)上，介紹了預(yù)警技術(shù)和軟件實(shí)現(xiàn)。
智能挖掘電力負(fù)荷預(yù)測(cè)研究及應(yīng)用 目錄
第1章 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)概述． 1．1 研究電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的目的和意義 1．2 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的相關(guān)概念 1．3 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的基本步驟第2章 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法及應(yīng)用 2．1 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法的發(fā)展 2．2 經(jīng)典預(yù)測(cè)方法 2．3 傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法 2．4 時(shí)間序列分析法 2．5 灰色預(yù)測(cè)方法及組合預(yù)測(cè)方法 2．6 智能預(yù)測(cè)方法第3章 基于知識(shí)挖掘技術(shù)的智能負(fù)荷預(yù)測(cè)綜述 3．1 知識(shí)挖掘理論及研究現(xiàn)狀 3．2 利用知識(shí)挖掘理論結(jié)合智能預(yù)測(cè)方法的必要性 3．3 利用知識(shí)挖掘結(jié)合智能負(fù)荷預(yù)測(cè)的研究思路 3．4 基于知識(shí)挖掘技術(shù)的負(fù)荷數(shù)據(jù)規(guī)范設(shè)計(jì) 3．5 基于知識(shí)挖掘的數(shù)據(jù)預(yù)處理研究第4章 基于知識(shí)挖掘技術(shù)的BP網(wǎng)絡(luò)日負(fù)荷曲線預(yù)測(cè)研究 4．1 日負(fù)荷曲線預(yù)測(cè)及預(yù)測(cè)方法選擇 4．2 僅含負(fù)荷數(shù)據(jù)下基于相似度的BPNN協(xié)同日負(fù)荷曲線預(yù)測(cè) 4．3 含天氣數(shù)據(jù)時(shí)基于知識(shí)挖掘的BPNN協(xié)同日負(fù)荷曲線預(yù)測(cè)第5章 基于知識(shí)挖掘的自適應(yīng)參數(shù)的支持向量機(jī)協(xié)同中長(zhǎng)期負(fù) 荷預(yù)測(cè)研究 5．1 中長(zhǎng)期智能負(fù)荷預(yù)測(cè)方法選擇支持向量機(jī)的理由 5．2 微分進(jìn)化算法 5．3 利用微分進(jìn)化算法自適應(yīng)參數(shù)的SVR中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型 5．4 實(shí)例分析一第6章 基于協(xié)同知識(shí)挖掘后干預(yù)糾偏技術(shù)的日*大負(fù)荷預(yù)測(cè) 6．1 日*大負(fù)荷預(yù)測(cè)及預(yù)測(cè)方法選擇 6．2 基于知識(shí)挖掘后干預(yù)技術(shù)的協(xié)同預(yù)測(cè)方法流程 6．3 實(shí)例分析第7章 結(jié)合協(xié)同知識(shí)挖掘技術(shù)智能預(yù)測(cè)結(jié)果的預(yù)警研究 7．1 基于短期負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果的負(fù)荷監(jiān)測(cè)預(yù)警研究 7．2 基于中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果的電力供需預(yù)警研究 7．3 災(zāi)害氣候預(yù)警研究 7．4 實(shí)例分析 7．5 本章小結(jié)第8章 基于知識(shí)挖掘的智能電力負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)研究 8．1 系統(tǒng)需求分析 8．2 基于知識(shí)挖掘技術(shù)的智能協(xié)同電力負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì) 8．3 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì) 8．4 系統(tǒng)的主要功能附錄 負(fù)荷預(yù)測(cè)算法及函數(shù)的DELPHI實(shí)現(xiàn)附表參考文獻(xiàn)
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智能挖掘電力負(fù)荷預(yù)測(cè)研究及應(yīng)用 節(jié)選
負(fù)荷預(yù)測(cè)的核心問(wèn)題是建立合適的數(shù)學(xué)預(yù)測(cè)模型,而電力預(yù)測(cè)模型自20世紀(jì)20年代開(kāi)始就有學(xué)者對(duì)其開(kāi)始進(jìn)行研究,但由于當(dāng)時(shí)的電力系統(tǒng)規(guī)模小,變化較為平穩(wěn),因此電力負(fù)荷預(yù)測(cè)沒(méi)有受到重視。而隨著電力系統(tǒng)的市場(chǎng)化進(jìn)程以及對(duì)能源的空前重視,使得負(fù)荷預(yù)測(cè)受到了更加廣泛的重視。產(chǎn)生了諸如單耗法、彈性系數(shù)法、線性回歸模型、時(shí)間序列模型、灰色預(yù)測(cè)法、專家系統(tǒng)法、模糊數(shù)學(xué)法、優(yōu)選組合法、小波分析法以及近二三十年來(lái)研究較熱的以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)為代表的智能預(yù)測(cè)方法等。這些方法均在一定的適用條件下發(fā)揮了較好的效果,證明了模型的適用性,但是也同時(shí)帶來(lái)了一定的困惑,使得相關(guān)人員越來(lái)越難以理解和難以選擇合適的模型。因此,王建軍專著的《智能挖掘電力負(fù)荷預(yù)測(cè)研究及應(yīng)用》的**個(gè)目的是介紹較為常用的各類負(fù)荷預(yù)測(cè)方法,研究其模型結(jié)構(gòu)、功能特點(diǎn)、適用范圍,了解各類方法在電力系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用情況,以利于搞好負(fù)荷預(yù)測(cè)的工作,提高負(fù)荷預(yù)測(cè)人員的技術(shù)水平。
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