作為能源領(lǐng)域的一項(xiàng)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(fù)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(fù)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(fù)荷預(yù)測的精度,需要在預(yù)測之前對各負(fù)荷的特性進(jìn)行分析。文中,首先通過不同的負(fù)荷指標(biāo)分析了各類負(fù)荷的負(fù)荷特性,對負(fù)荷的變化規(guī)律進(jìn)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(fù)荷之間以及多元負(fù)荷與氣象因素之間的非線性相關(guān)關(guān)系進(jìn)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(fù)荷之間以及多元負(fù)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(jìn)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(shí)現(xiàn)對于多元負(fù)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(shí)現(xiàn)多元負(fù)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(jìn)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(fù)荷特性分析研究現(xiàn)狀
        1.2.3 短期負(fù)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(fù)荷特性及多元負(fù)荷相關(guān)性分析
    2.1 負(fù)荷特性分析
        2.1.1 日負(fù)荷特性分析
        2.1.2 月負(fù)荷特性分析
        2.1.3 年負(fù)荷特性分析
        2.1.4 周負(fù)荷特性分析
    2.2 基于Copula理論的多元負(fù)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(fù)荷相關(guān)性分析
    2.3 小結(jié)
第三章 基于KPCA-GRNN的多元負(fù)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(jì)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(jì)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(fù)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(jìn)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(shí)現(xiàn)流程
    4.3 改進(jìn)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(jī)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(xiàn)
攻讀學(xué)位期間的研究成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于機(jī)會約束的多能源樞紐電氣互聯(lián)綜合能源系統(tǒng)日前經(jīng)濟(jì)調(diào)度[J]. 周晟銳,劉繼春,張浩禹,文杰,張林,馮麒銘.  現(xiàn)代電力. 2020(02)
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[3]基于GA-GRNN-GA的飛機(jī)發(fā)動機(jī)風(fēng)扇葉片清洗參數(shù)優(yōu)化[J]. 董慧芬,代玉行,王滲.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2020(01)
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[10]基于時間序列分析和卡爾曼濾波算法的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測[J]. 石文清,吳開宇,王東旭,王迪.  自動化技術(shù)與應(yīng)用. 2018(09)

博士論文
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碩士論文
[1]基于改進(jìn)脊波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測研究[D]. 岳遠(yuǎn)波.青島大學(xué) 2019
[2]基于PCA-BA-GRNN模型的公共自行車需求預(yù)測[D]. 張山山.蘭州大學(xué) 2018
[3]基于回歸分析的短期負(fù)荷概率密度預(yù)測方法研究[D]. 蒙園.華北電力大學(xué)(北京) 2018
[4]電力負(fù)荷季節(jié)特性分析及需求響應(yīng)動態(tài)電價策略研究[D]. 劉紅.華北電力大學(xué)(北京) 2018
[5]基于核主成分分析和徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本分類研究[D]. 楊俊.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2009
[6]電力負(fù)荷特性分析及中長期負(fù)荷預(yù)測方法研究[D]. 原媛.上海交通大學(xué) 2008



本文編號：3706654