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电力负荷预测分析系统的设计与实现作者：李真学位授予单位：大连理工大学参考文献(40条)1.周佃民.赖菲.刘亚安电力系统负荷预测与电价预测[期刊论文]-继电器2000(10)2.肖国泉.王春.张福伟电力负荷预测20013.王树谦.魏德华.胡浩云多层前向人工神经网络19994.陈耀武.汪乐宇.龙洪玉基于组合式神经网络的短期电力负荷预测模型[期刊论文]-中国电机工程学报2001(4)5.WuFFPowerSystemStateEstimation1990(02)6.ValentedeOliveiraJSemanticconstraintsformembershipfunctionoptimization1999(01)7.ChowTWSNeuralnetworkbasedshort-termloadforecastingusingweathercompensation1996(04)8.杨正瓴.田勇.张广涛.林孔元短期负荷预测最大李亚普诺夫指数法的改进[期刊论文]-电网技术2005(7)9.赵希正中国电力负荷特性分析与预测200210.牛东晓.曹树华.赵磊.张文文电力负荷预测技术及其应用200211.CTArrington.SyedHRayhanEnterpriseJavawithUML,SecondEdition2004(02)12.薛定宇.陈阳泉基于B/S系统的技术与应用200213.陈卫B/S结构应用程序开发秘笈200114.姚李孝.宋玲芳.李庆宇.万诗新基于模糊聚类分析与BP网络的电力系统短期负荷预测[期刊论文]-电网技术2005(1)15.易继锴.侯媛彬智能控制技术199916.CaySHorstmann.GaryCornellCoreJavaVolumeFundamentals2003(06)17.李存武数据库应用技术200218.耿冲SQLServer2000数据库管理200119.杜军平SQLServer2000数据库开发200120.杨孝如Sybase数据库系统管理指南199721.IanSommerville.程成.陈霞软件工程200322.邢棉.杨实俊.牛东晓.孙伟多元指数加权电力负荷灰色优化组合预测[期刊论文]-电网技术2005(4)23.杨正瓴.张广涛.陈红新.林孔元短期负荷预测负荷趋势加混沌法的参数优化[期刊论文]-电网技术2005(4)24.程其云.王有元.陈伟根基于改进主成分分析的短期负荷预测方法[期刊论文]-电网技术2005(3)25.XieKaigui.LiChunyan.ZhouJiaqiResearchofthecombinationforecastingmodelforloadbasedonartificialneuralnetwork2002(07)26.NakashimaT.NakaiG.IshibuchiHAfuzzyrule-basedsystemforensemblingclassificationsystems200227.RahmanS.BhatnagarRAnexpertsystembasedalgorithmforshorttermloadforecast1998(02)28.RahmanS.HazimOAgeneralizedknowledge-basedshort-termload-forecastingtechnique1993(02)29.RobertLaforeDataStructures&AlgorithmsinJava200430.CaySHorstmann.GaryCornellCoreJava2,6e,VolumeⅠ:Fundamentals2003(06)31.谢开贵.李春燕.周家启基于神经网络的负荷组合预测模型研究[期刊论文]-中国电机工程学报2002(7)32.王建元.纪延超模糊Petri网络知识表示方法及其在变压器故障诊断中的应用[期刊论文]-中国电机工程学报2003(1)33.张国江.邱家驹.李继红基于模糊推理系统的多因素电力负荷预测[期刊论文]-电力系统自动化2002(5)34.赵登福.张涛.杨增辉.谷庆利.夏道止基于GN-BFGS算法的RBF神经网络短期负荷预测[期刊论文]-电力系统自动化2003(4)35.刘梅.许洪强.李真.张健.夏清基于周期性分析的短期负荷预测[会议论文]200436.马静波.杨洪耕自适应卡尔曼滤波在电力系统短期负荷预测中的应用[期刊论文]-电网技术2005(1)37.蒋正威自然分形在负荷预测中的应用[期刊论文]-电网技术2004(24)38.IanSummerville软件工程200339.LeeCCFuzzylogicincontrolsystem:Fuzzylogiccontroller-PartⅠ,Ⅱ1990(02)40.MoriH.KobayashiHOptimalfuzzyinferenceforshort-termloadforecasting1996(01)相似文献(10条)1.会议论文李洪继.徐志强邢钢电力负荷、用电量预测方法的探讨2007本文对邢钢电力负荷预测方法进行了探讨。文章围绕电力负荷及用电量预测的意义、多元线性回归描述、电力负荷预测特点、影响负荷预测的主要因素、相关数学模型的建立与计算等进行了阐述。2.学位论文张谦辽宁电网电力负荷预测系统的研究与实现2005随着我国电力事业的发展，电力系统负荷预测问题的研究也越来越引起人们的注意，现在已经成为现代电力系统运行研究中的重要课题之一。本文首先对辽宁电网的现状进行了研究。然后提出了多种电力负荷预测的方法和考虑气象因素影响下运用神经网络预测模型以及考虑气象因素影响下的重大节日负荷预测模型。在此基础上，提出使用组合预测方法对多个模型进行综合，来提高预测的精度。本文还对负荷的预测结果进行了算例分析，给出了每种预测模型的计算结果和分析。最后开发了一套适用、可靠、高效的负荷预测软件，有效地了缓解预测工作的压力，提高了预测的准确度。结合已经完成的开发工作，对开发此系统的软件技术以及功能实现进行了介绍。3.期刊论文徐玉华.XUYu-hua中长期电力负荷预测方法分析-宁夏电力2007,(4)在一定的规划期内,电力系统的负荷水平决定了其发展的规模与速度.本文介绍了负荷预测的概念,分析了基于参数模型和非参数模型的中长期电力负荷预测方法,结合实例对预测方法进行了分析比较.4.会议论文牛东晓.李媛媛基于联合数据挖掘技术的电力负荷优选组合预测2004提出了日负荷预测的一种新观点,认为提高日负荷预测精度的关键在于预处理,提出了基于联合数据挖掘技术的电力负荷优选组合预测新方法.也就是通过多种挖掘技术寻找与预测日同等气象类型的多个历史日负荷,由此进一步提取数据,组成规律强化、干扰弱化、具有高度相似气象特征的数据序列,对此再构建优选组合预测模型,从而较大地提高了预测的精度,适当简化了模型,易于实现软件编程,并具有较强的实用性.5.学位论文刘芳基于地理信息系统的城市电网中长期电力负荷预测系统2003该文正是针对中长期电力负荷的预测算法及城市电网中长期电力负荷预测系统软件的设计和开发进行了初步研究.该文在电力负荷预测算法研究方面,针对中长期负荷预测中负荷增长的特点,将灰色Verhulst模型引入到中长期负荷预测中,提出了等维灰数递补Verhulst模型,并用实际负荷数据进行了验证,预测结果表明在中长期负荷预测中采用此模型,可以很好地解决负荷增长呈S型及增长处于饱和阶段的预测问题,具有较高的预测精度;同时对空间负荷预测算法进行了完善和改进,提出了改进的分类分区算法,在该算法中引入负荷密度等级比的概念来进一步完善负荷不平衡修正系数,从而更准确地对负荷预测结果进行修正,实际算例的空间负荷预测结果表明该算法能够满足空间负荷预测的要求,具有良好的预测精度.6.会议论文耿光飞.屈瑞谦应用模糊线性回归法预测电力负荷2006线性回归是电力系统中期负荷预测的常用方法.由于受许多不确定性因素的影响,历史数据和相关变量未来取值常常是不准确的,致使该方法的预测结果误差较大.为了提高电力负荷预测的精度,本文提出了一种改进的模糊线性回归预测方法,即加权模糊线性回归预测法.文中采用线性规划法求解模糊线性回归预测模型,并对该模型进行了两方面的改进.目标函数中各项的权重按照相应回归变量的重要程度来确定;贴近度标准按照各历史数据的重要程度来确定.文中提出的加权模糊线性回归模型是可调的,能够灵活计及预测中的一些定性模糊因素.实际算例表明,文中的改进措施提高了模糊线性回归法的预测精度.7.期刊论文李颖峰.LIYing-feng基于灰色模型的电力负荷短期预测-广东电力2008,21(7)准确的负荷预测可以保证电网的安全稳定运行,提高电力系统运行的经济效益,为此,基于灰色理论建立了电力负荷预测模型,并结合陕西省汉中市区电力局某变电站2006年7月的实际负荷讨论了灰色模型在短期负荷预测中的应用,实例计算表明,该模型具有预测精度高、计算过程简单等特点.8.学位论文史军电力需求和负荷预测研究——以上海及沪南地区情形为例2004本文的目的是进一步研讨电力需求和负荷预测的基本问题和基本方法，结合上海及沪南地区实际对电力需求和负荷预测方法做深入研究，以进一步推动电力需求和负荷预测的实际应用。本文的研究工作及其结果主要包括以下五个部分：1．探讨了电力需求和负荷预测的基本问题。阐述了电力需求分析和电力负荷预测的意义，分析了影响电力需求和电力负荷的若干因素，指出了电力需求预测中存在的问题。2．研究了电力需求和负荷预测的基本方法。介绍了电力需求分析和预测的传统方法和一些新方法。3．研究了电力负荷预测系统的设计和实现问题。探讨了电力负荷预测系统框架及其组成部分，说明了系统实现和运行过程，提出了一个负荷预测方法系统整合方案，介绍了三个负荷预测系统实际案例。4．对上海电力需求进行了分析预测。5．对上海沪南地区电力负荷短期预测进行了研究。以上海沪南地区电力负荷数据为基础，分别应用最优组合法、神经网络法、自回归法、指数平滑法和灰色模型等预测方法和模型，针对不同时段和月份，对电力短期负荷预测方法进行了比较系统深入的研究。9.会议论文王智冬.艾东平.向孟奇.王小立.李焕明基于傅立叶与小波分析相结合的电力负荷分解2006当前电力系统运营条件下电力负荷一般包含四个分量:周期变化的基本正常负荷分量;非线形变化的天气敏感负荷分量;随节假日及其他政治活动变化的特别事件负荷分量,随机变化的随机负荷分量.本文以某地区负荷历史数据作为研究对象,探寻其变化内在规律,为负荷预测提供定性标准,从而形成一套对负荷变化规律性研究的可行性方法.通过傅立叶级数分解将负荷数据定量的分解为高、中、低频和天周期及周周期分量,对高频分量利用小波分析方法进行分析找出其中的规律性,为短期负荷预测的规律性提供客观的依据.通过对某地区负荷历史数据的验证,该方法是可行的.10.期刊论文王榕.张子义.王书春电力负荷与气候条件关联规律的探讨-吉林电力2004,(5)针对电力系统负荷的构成及主要特点,论述了季节与气温的变化对电力负荷的影响,以长春地区电力负荷及气候条件为例,阐述了天气预报在电力负荷预测中的应用,指出只有找出电力负荷与气候变化的规律,才能进一步提高电力负荷预测精度.本文链接：：上海海事大学(wflshyxy)，授权号：d615d28c-74fd-4fe7-9152-9ddb0116b479下载时间：2010年8月23日