微电网负荷预测及能量优化调度研究

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微电网负荷预测及能量优化调度研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-9页
第一章 绪论第9-19页
  1.1 研究背景和意义第9-10页
  1.2 微电网的研究现状第10-14页
    1.2.1 美国的微电网研究第10-11页
    1.2.2 欧洲的微电网研究第11-12页
    1.2.3 日本的微电网研究第12-13页
    1.2.4 中国的微电网研究第13-14页
  1.3 微电网能量管理研究第14-17页
    1.3.1 微电网负荷预测研究第14-16页
    1.3.2 微电网能量优化调度研究第16-17页
  1.4 本文的主要内容第17-19页
第二章 微电网负荷预测第19-27页
  2.1 微电网负荷的基本概念第19页
  2.2 微电网负荷特性分析第19-21页
    2.2.1 微电网负荷的波动性第19-20页
    2.2.2 微电网负荷的周期性第20-21页
  2.3 历史数据预处理第21-23页
    2.3.1 缺失数据的处理第22页
    2.3.2 异常数据的检测和修正第22-23页
  2.4 微电网预测的步骤及误差分析第23-26页
    2.4.1 微电网负荷预测的步骤第23-24页
    2.4.2 预测误差分析第24-26页
  2.5 本章小结第26-27页
第三章 基于RBF神经网络负荷预测第27-40页
  3.1 人工神经网络简介第27-28页
  3.2 RBF神经网络的基本原理第28-31页
    3.2.1 基本原理第28-30页
    3.2.2 学习准则及训练过程第30-31页
  3.3 灰色关联度分析及预测模型的建立第31-36页
    3.3.1 灰色关联度分析方法第32-33页
    3.3.2 确定预测模型的输入变量第33-35页
    3.3.3 样本数据的归一化第35-36页
  3.4 仿真分析第36-39页
  3.5 本章小结第39-40页
第四章 两种改进型神经网络负荷预测第40-59页
  4.1 基于EEMD-SE方法的RBF神经网络模型建立及预测第40-49页
    4.1.1 经验模式分解第40-41页
    4.1.2 集合经验模式分解第41-42页
    4.1.3 样本熵第42-43页
    4.1.4 EEMD-SE-RBF神经网络模型第43-44页
    4.1.5 仿真分析第44-49页
  4.2 基于PSOGSA优化灰色神经网络预测模型第49-56页
    4.2.1 灰色神经网络第49-50页
    4.2.2 PSOGSA算法原理第50-52页
    4.2.3 PSOGSA优化灰色神经网络算法设计第52-53页
    4.2.4 仿真分析第53-56页
  4.3 预测结果评价第56-58页
  4.4 本章小结第58-59页
第五章 微电网分布式能源运行优化研究第59-75页
  5.1 微电网系统结构第59-60页
  5.2 发电和储能单元的特性及模型第60-65页
    5.2.1 光伏电池的特性及模型第60-62页
    5.2.2 风力发电机的特性及模型第62-63页
    5.2.3 蓄电池的特性及模型第63-65页
  5.3 微电网能量调度策略和优化模型第65-68页
    5.3.1 微电网能量调度策略第65页
    5.3.2 微电网优化模型第65-67页
    5.3.3 求解流程第67-68页
  5.4 仿真模型分析第68-74页
    5.4.1 基础数据第68-70页
    5.4.2 算例分析第70-74页
  5.5 本章小结第74-75页
第六章 结论与展望第75-77页
  6.1 研究总结第75页
  6.2 展望第75-77页
参考文献第77-82页
发表论文和科研情况说明第82-83页
致谢第83页

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