作為能源領(lǐng)域的一項技術(shù)創(chuàng)新,綜合能源系統(tǒng)的發(fā)展影響著人類的社會生活。綜合能源系統(tǒng)的供能與用戶各類負荷需求之間的動態(tài)平衡對于系統(tǒng)的供能質(zhì)量至關(guān)重要,而綜合能源系統(tǒng)多元負荷短期預(yù)測正是解決上述動態(tài)性問題的主要措施,因此其成為了綜合能源系統(tǒng)方面的重要研究領(lǐng)域。為了提高多元負荷預(yù)測的精度,需要在預(yù)測之前對各負荷的特性進行分析。文中,首先通過不同的負荷指標(biāo)分析了各類負荷的負荷特性,對負荷的變化規(guī)律進行了研究。其次,采用經(jīng)Copula理論導(dǎo)出的Spearman系數(shù),對多元負荷之間以及多元負荷與氣象因素之間的非線性相關(guān)關(guān)系進行了定量分析。為了改善模型的學(xué)習(xí)和泛化能力,基于多元負荷之間以及多元負荷與天氣因素之間存在的非線性耦合,文中選擇能夠處理非線性數(shù)據(jù)的核主成分分析法（KPCA）進行對原始數(shù)據(jù)的降維解耦,并選擇廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GRNN）實現(xiàn)對于多元負荷的短期預(yù)測。通過算例分析,可知KPCA-GRNN模型相比于PCA-GRNN模型以及GRNN模型,能夠更加準(zhǔn)確地實現(xiàn)多元負荷的預(yù)測。在研究分析了GRNN模型之后,針對其存在的不足,構(gòu)造了一種改進廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（IGRNN）模型,在GRNN的基礎(chǔ)上,對... 

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 綜合能源系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.2 負荷特性分析研究現(xiàn)狀
        1.2.3 短期負荷預(yù)測模型研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排
第二章 綜合能源系統(tǒng)負荷特性及多元負荷相關(guān)性分析
    2.1 負荷特性分析
        2.1.1 日負荷特性分析
        2.1.2 月負荷特性分析
        2.1.3 年負荷特性分析
        2.1.4 周負荷特性分析
    2.2 基于Copula理論的多元負荷相關(guān)性分析
        2.2.1 Copula理論
        2.2.2 相關(guān)性度量指標(biāo)
        2.2.3 基于Copula理論的相關(guān)性分析
        2.2.4 多元負荷相關(guān)性分析
    2.3 小結(jié)
第三章 基于KPCA-GRNN的多元負荷短期預(yù)測模型
    3.1 主成分分析(PCA)
        3.1.1 PCA數(shù)學(xué)原理
        3.1.2 PCA計算步驟
    3.2 核主成分分析(KPCA)
        3.2.1 KPCA數(shù)學(xué)原理
        3.2.2 KPCA計算步驟
    3.3 KPCA-GRNN模型
        3.3.1 廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GRNN)數(shù)學(xué)原理
        3.3.2 KPCA-GRNN模型
    3.4 算例分析
    3.5 小結(jié)
第四章 基于KPCA-IBA-IGRNN的多元負荷短期預(yù)測模型
    4.1 IGRNN模型
        4.1.1 傳統(tǒng)GRNN模型缺陷
        4.1.2 GRNN改進方法
        4.1.3 多帶寬設(shè)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 蝙蝠算法數(shù)學(xué)模型
        4.2.4 蝙蝠算法實現(xiàn)流程
    4.3 改進蝙蝠算法
        4.3.1 蝙蝠算法缺陷
        4.3.2 慣性權(quán)重因子和學(xué)習(xí)因子
        4.3.3 方向約束機制
    4.4 算例分析
    4.5 小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻
攻讀學(xué)位期間的研究成果
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]基于改進脊波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)短期負荷預(yù)測研究[D]. 岳遠波.青島大學(xué) 2019
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本文編號：3706654