基于神经网络的电力负荷预测研究与实现

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1、，分类号：ＴＰ３９３单位代码：Ｓ密级！２０Ｏｉ：＾Ｍ７：学号＇少ｉ／乂乂多ＳＨＡＮＤＯＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ硕±学位论文ＴｈｅｓｉｓｆｏｒＭａｓｔｅｒＤｅｇｒｅｅ论文题目：寡于轉銭巧络的奋力资褲巧測研究与实规ＳＴＵＤＹＡＮＤＩＭＰＬＥＷＥＮＴＡＴ！ＯＨＯＦＰＯＷＥＲＬＯＡＤＲ＞Ｒ明Ａ訂ＩＮＧｉＭＳＥ）ＣＮＮＥＵＲＡＬ化ＴＷＵＲＫＳ＊．．．作者姓名石錶拇培养单位计算扔科争与技术学院专业名称打巧祝科学与巧本指导教师《巧則敎授＿＿合作导师

2、■．２０１６年咨月）日，－？、Ｉ分类号：ＴＰ３９３单位代码：１０４２２密级；学号：２０１３１３２１７ＳＨＡＮＤＯＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ硕±学位论文ＴｈｅｓｉｓｆｏｒＭａｓｔｅｒ论文题目：基于神经网络的电力负荷预测研究与实现ＳＴＵＤＹＡＮＤＩＭＰＬＥＭＥＮＴＡＴＩＯＮＯＦＰＯＷＥＲＬＯＡＤＦＯＲＥＣＡＳＴＩＮＧＢＡＳ扣ＯＮＮＥＵＲＡＬＮＥＴＷＯＲＫＳ作者姓名石徳琳培养单位计算机科学与技术学院专业名称计算机科学与技术指导教师黎峰副教授合作导师

3、２０１６年６月３０日原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研巧所取得的成果。除文中己经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。＾论文作者签名：巧細木日期：心Ｌｂ、关于学位论文使用授权的声明本人完全了解山东大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留或向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权山东大学可Ｗ

4、将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印、缩印或其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。（保密论文在解密后应遵守此规定）？‘心：ｔ＾导师签名日期．＾论文作者签名：Ｗ１山东大学硕±学位论文目录摘要ＩＡＢＳＴＲＡＣＴＩｌｌ一第章绪论１１１．１电力负荷预测概述１丄１电为负荷预测背景１１丄２电力消费与经济发展关系２１．２短期电力负荷预测意义４１．３国内外研究现状５１．４本文的研究思路和主要工作６第二章基本模型方法与分析７２．１负荷预

5、测的基本模型７２丄１基本部分负荷分量７２丄２天气敏感负荷分量９２丄３特殊事件负荷分量１０２丄４随机负荷分量１０２．２电力负荷预测基本方法１１２１１１．２．传统分析预测法２．２．２回归分析预测１３２．２．３灰色系统预测１６２．２．４神经网络方法１７２．２．５其它预测方法１７２．３本章小结１８第三章神经网络１９１３．１神经网络结构９３．２神经网络传播与ＢＰ求解２１３．２．１前馈过程２１３２激．２．活函数２１Ｉ山东大学硕±学位论文３．２

6、２．３误差反向传播３３．３ＲＮＮ神经网络２４３．３．１ＲＮＮ结构与特性２４３３．２ＲＮＮ参数学习过程２７３．４本章小结２８第四章数据处理分析与实验设置巧４２９．１数据预处理４丄一１归化２９４丄２类别数据的量化处理３１４．２隐藏层神经元个数确定巧４．３数据统计分析３４４．４序列増量比因子３７４５３９．本章小结第五章实验结果与分析４０５１４０．数据评测标准５１．２神经网络结构设置４５．２１１．前馈神经网络结构４５．２．２序列增量比的前馈神经网

7、络结构４２５．２．３ＲＮＮ网络结构４２．４３５．２４序列增量比ＲＮＮ网络结构５．３实验结果与分析４３５．１４３．３实验结果５５．３．２实验结果分析４５．４本章小结４７第六章总结和展望４８６．１工作总结４８６．２工作展望４８参考文献５０敌Ｗ５３山东大学硕±学位论文ＣＯＮＴＥＮＴＳＣｈｉ打ｅｓｅＡｂｓｔｒａｃｔＩｔＥｎｇｌｉｓｈＡｂｓｒａｃｔＩｌｌＣｈａｐｔｅｒ１Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ１．１ｔｒｔｔＬｔ１１Ｉｎｏｄｕｃｉｏｎ

8、ｏＰｏｗｅｒｏａｄＦｏｒｅｃａｓｉｎｇ．１．１１Ｃｏｎｃｅｐｔｓａ打ｄＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆＰｏｗｅｒＬｏａｄＦｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ