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《华北电力大学(河北)》 2007年
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济南地区用电负荷预测研究

李艳昌  
【摘要】: 精确的负荷预测工作必须建立在大量、全面及准确的电力系统负荷及社会经济发展数据的基础之上,受经济发展、产业结构、居民收入水平、气候、国家政策等诸多因素的影响,是一个灰色系统。灰色系统理论通过生成变换和关联分析等技术,为分析、处理贫瘠信息系统,进而探求其演化规律、建立预测模型,提供了有效的分析工具。然而GM(1,1)模型是一个指数函数,比较适合于用电量增长较慢的情况,而实际用电量很难严格按指数规律变化,导致进行长期预测时,增长率过快,预测精度变低,因此GM(1,1)模型在实际应用中受到一定的限制。为此建立GM(1,1,θ)模型,采用蚁群算法求解参数,最后应用神经网络进行参差优化。实证表明,该方法具有一定的实用价值。
【学位授予单位】:华北电力大学(河北)
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:F224;F426.61

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前1条
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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
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【同被引文献】
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中国硕士学位论文全文数据库 前4条
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8 闫博;基于蚁群算法的集装箱港口选择与网络均衡分析[D];大连海事大学;2008年
9 吕雄伟;邮政物流车辆路径问题研究[D];西南交通大学;2009年
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1 李艳昌;济南地区用电负荷预测研究[D];华北电力大学(河北);2007年
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3 潘鹏竹;协同制造调度问题的蚁群算法研究[D];沈阳工业大学;2010年
4 饶跃东;基于改进蚁群算法的无人飞行器航迹规划应用研究[D];武汉理工大学;2010年
5 邵晓路;蚁群群体智能网络可视化试验平台研制[D];浙江理工大学;2010年
6 吕海鹏;改进蚁群算法在YKK系列中型高压电机优化设计中的应用[D];哈尔滨理工大学;2010年
7 黄珊;配电网规划的回归分析负荷预测方法研究[D];湖南大学;2010年
8 刘志勇;基于蚁群算法与竞选算法的作业车间调度求解及比较研究[D];广东工业大学;2011年
9 张守年;改进的蚁群算法及其在QoS中的应用[D];华南理工大学;2010年
10 林时来;基于蚁群算法的呼吸信号情感识别研究[D];西南大学;2011年
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