一、BP算法在电力系统短期负荷预测中的应用（论文文献综述）
宋婕菲[1]（2021）在《电厂短期负荷预测方法研究及应用》文中认为负荷预测尤其是短期负荷预测对电厂发电机组运行和负荷分配优化具有重要作用,而日趋复杂化的电力负荷波动规律以及日益提升的节能减排要求给精确的电力负荷预测带来巨大挑战。针对传统预测模型存在泛化误差大和局部最优等问题,以智能理论为基础,开展电厂短期负荷预测方法研究,提出一种改进天牛须搜索算法（Improved Beetle Antennae Search,IBAS）优化BP神经网络的短期负荷预测模型,并将预测结果应用于电厂发电机组的负荷分配,取得了较好的负荷预测和分配优化效果。完成的主要工作如下:（1）基于BP神经网络的电厂短期负荷基础预测模型研究。在分析某电厂年负荷规律、周期性和节假日特性,以及考虑气温、日期因素影响的基础上,通过主成分分析法选出影响预测结果的主要因素,构建了基于BP神经网络的短期负荷预测模型,确立了BP网络结构和预测模型的输入,并利用实例样本数据评估了BP网络的预测性能,总结了BP预测模型存在的缺陷与不足。（2）基于改进天牛须搜索算法（IBAS）的IBAS-BP电厂短期负荷预测。针对电力负荷随机性高和BP预测精度差的问题,引入种群精英策略和非线性步长递减策略改进天牛须搜索算法,提出了一种利用改进天牛须搜索算法优化BP网络的短期负荷预测方法,实验结果和实例计算验证了IBAS-BP模型的有效性。（3）基于IBAS-BP预测结果的电厂机组负荷优化分配。将IBAS-BP预测结果应用于电厂机组负荷优化分配,结合机组特性建立分配模型,采用粒子群机制优化分配机组负荷。实验结果表明基于IBAS-BP预测结果的机组负荷分配能够提高燃料利用率和机组的运行效率。
黄乾[2]（2021）在《基于卷积神经网络的短期负荷概率预测方法研究》文中指出随着智能电网建设的推进,大量分布式可再生能源和主动负荷等具有强不确定性的元素加入电力系统负荷侧,导致负荷的复杂度和不确定性大幅增加,给电力系统的安全稳定运行带来了挑战。高精度的负荷概率预测是应对上述问题的关键技术手段之一,其为电力系统的调度和决策提供负荷可能发生的范围及概率信息,对优化资源配置、降低电力系统运行成本和确保电力系统安全稳定运行具有十分重要的意义。近年来基于人工智能的预测方法是负荷概率预测的研究热点。卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）具有突出的数据特征提取能力,克服了传统人工智能方法对复杂问题容易过拟合的不足。本文对基于CNN的短期负荷概率预测方法开展了系统的研究,主要取得以下创新性成果:（1）设计了适用于短期负荷概率预测的CNN网络结构。负荷概率预测模型中,现有的CNN结构存在提取不同时间尺度特征效率低、卷积计算过程中权重匹配混乱等问题。针对这些问题,本文在分析CNN卷积计算原理和负荷概率预测数据特点的基础上,对CNN结构中的输入数据、卷积核、激活函数和神经元层等方面进行了改进设计,有效解决了传统CNN网络结构存在的问题,提高了短期负荷概率预测精度。（2）提出了提高CNN网络参数训练效率的随机-批量梯度下降方法和梯度累积方法。CNN通常采用批量梯度下降法（Batch Gradient Descent,BGD）训练模型。一方面,BGD方法收敛速度慢、训练效率低。针对这个问题,本文利用随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent,SGD）训练速度快的优势,提出了一种改进的随机-批量梯度下降搜索方法（Stochastic-Batch Gradient Descent,S-BGD）。该方法兼具SGD和BGD的优点,提高了训练效率。另一方面,梯度下降法沿参数负梯度方向搜索最优解,训练结果容易陷入局部最优点和鞍点。针对这个问题,本文借鉴运动学理论,提出了一种基于梯度累积（Gradient Pile,GP）的训练方法。GP方法沿参数负梯度累积量的方向搜索最优解,增强了全局搜索能力,有助于改善训练结果陷入局部最优点或鞍点的问题,提高CNN的训练效果。（3）提出了CNN和Bootstrap组合的参数类短期负荷概率预测方法。负荷概率预测参数类方法采用已知的概率分布函数对负荷概率分布函数进行建模,计算简便,在少样本应用场景具有优势。Bootstrap方法是目前应用效果较突出的参数类概率分布估计方法,能够灵活地估计由预测数据和模型带来的误差。基于此,本文提出了基于CNN和Bootstrap组合的短期负荷概率预测方法（简称BCNN方法）。BCNN方法通过组合CNN预测模型的负荷点预测期望值和预测误差分布生成负荷概率分布。算例测试表明,BCNN方法的预测效果明显优于其他经典的参数类短期负荷概率预测方法。（4）提出了CNN和分位数回归分析组合的非参数类短期负荷概率预测方法。采用非参数类方法可以避免假设概率分布函数,有助于提高预测精度。分位数回归分析（Quantile Regression,QR）是目前比较具有代表性的非参数概率分布估计方法,在多样本应用场景表现突出。本文提出了一种基于分位数卷积神经网络（Quantile Convolutional Neural Network,QCNN）的短期负荷概率预测方法。该方法首先构建CNN网络,提取影响因素与负荷之间非线性关系的特征,然后将提取到的特征作为QR模型的输入,QR模型进行回归分析,输出负荷分位点。然而,QCNN预测模型的训练目标函数不可微,直接训练QCNN预测模型往往难以获得良好的训练效果。针对这个问题,本文提出一种双阶段训练策略。第一阶段首先将CNN特征提取网络转化为CNN负荷点预测模型,通过训练CNN负荷点预测模型得到CNN特征提取网络的参数。第二阶段,将QR模型的参数训练优化模型转化为对偶线性规划模型,采用解析法直接求解QR模型的参数。算例测试表明,改进后的QCNN方法优于其他经典的非参数类短期负荷概率预测方法。（5）提出CNN和负荷值域离散化策略组合的非参数类短期负荷概率预测方法。为了更进一步提升预测精度,本文提出了一种基于CNN和负荷值域离散化（Load Range Discretization,LRD）策略的短期负荷概率预测方法（简称LCNN方法）。LRD方法通过将负荷值域进行离散化,构建了训练样本的初始离散负荷概率分布（包括样本取值和样本的概率）,然后采用最优估计法进一步优化训练样本的离散负荷概率分布,并将其作为CNN方法的训练样本。最后,利用包含概率信息的样本训练CNN预测模型直接输出负荷概率分布。算例测试表明,LCNN方法的预测效果优于经典的参数类和非参数类短期负荷概率预测方法。
刘超[3]（2020）在《基于粒子群和神经网络的电力系统负荷预测》文中研究表明短期负荷预测是对电力的短期负荷进行预测,其实践预测范围从几分钟到一周不等。短期负荷预测的主要目标是预测发电厂的发电,用于电力系统的安全评估和及时调度电力。短期负荷预测主要应用于三个方面:1、用于电网公司确定最经济的调度方式,而不有损电网的可靠性要求、操作限制、物理环境和设备限制;2、用于电力系统预测性的评估安全。该系统负荷预测是电力系统离线网络分析的重要数据来源,用于评估系统在何种情况下可能出现危险;3、向调度员提供最新的负荷预测,即考虑了最近的天气因素和随机行为的负荷预测。调度员需要此信息以经济可靠地操作电力系统。由于负荷预测的敏感性,因此至关重要的是预测误差最小化。短期负荷预测有多种方法,如:统计方法和人工智能方法。统计方法又称为回归法,是基于历史时间序列负荷信息预测未来电力负荷的方法。这种方法已经使用了很多年,但是随着电网的发展,已经越来越不能适应电力系统的不断变化,满足现代负荷预测的要求。随着计算技术的提高,人工智能方法在短期电力负荷预测上应用也越来越广,它能够根据经验进行学习。这些智能计算方法包括:人工神经网络法、遗传算法、模糊算法、专家系统和粒子群优化以及这些方法的混合算法等。本文首先应用BP神经网络法研究了温度和湿度对短期负荷预测的影响,以便确定这两者因素和短期负荷预测之间关系的强度。对某配电变电站实际负荷情况进行了模拟仿真,负荷数据分为周末和工作日两种类型,对三种输入变量模型（仅考虑负荷-ANN,负荷加温度-ANN-t,负荷加上温度及湿度-ANN-w）进行了预测并比较了结果。其次,为了减少BP神经网络在短期负荷预测方面的误差,使其预测误差控制在±5%,提出了一种粒子群优化和人工神经网络结合的混合算法,发现采用混合方法不但使误差减小到3.89%,而且可以使迭代次数大大减小。
李昌海[4]（2020）在《基于机器学习算法的短期电力负荷预测研究》文中进行了进一步梳理短期电力负荷预测是电力系统运行和规划的基础,准确的负荷预测可以保证电力系统安全稳定运行,降低发电成本,提高经济效益。随着电力行业的发展、分布式能源的增多,短期负荷预测工作显得愈发重要。考虑到电力负荷数据的非线性、异方差、非平稳等特点,短期负荷预测难度也显着增加,因此,具有强大非线性学习能力的机器学习算法可以为本研究提供良好的技术手段。在众多的机器学习算法中,人工神经网络具备自学习能力和泛化能力等优点,已被广泛应用在短期电力负荷预测中,并取得了较为理想的效果。在负荷预测研究中,BP神经网络方法又是目前比较成熟的负荷预测方法,因此本文主要采用BP神经网络方法对短期负荷进行预测研究。电力负荷数据一般具有一定的周期性如周周期性、月周期性和年周期性,同时电力负荷也会受到多方面外界因素如温度、天气、节假日以及用户行为等的影响,而表现出一定的随机性。这样的随机性导致的不确定性显着增加了短期负荷预测的难度。因此,本文充分考虑负荷的自身变化规律以及外界因素的影响,从预测的准确性和可靠性两个方面出发,分别建立负荷的点预测模型和区间预测模型,并对建立的点预测模型进行优化,有效提高负荷预测的精度。本文主要以电力负荷的点预测和区间预测为研究课题,结合真实数据对短期负荷预测问题进行相关方面的研究。主要研究内容包括:（1）综合考虑温度、天气和日期类型等外界影响因素,建立了两种不同结构的BP神经网络负荷点预测模型:多输入多输出模型和多输入单输出模型。（2）针对BP神经网络收敛速度慢且易陷入局部极小值等问题,本文提出了利用小波变换（WT）和改进粒子群（IPSO）算法两种方法分别对上述两种模型进行优化,建立了WT-BP神经网络点预测模型和IPSO-BP神经网络点预测模型。实例仿真表明,所提出的两种优化预测模型能够提高负荷点预测的精度。（3）针对负荷预测中的不确定性问题,本文通过简化区间满意度指标（PISI）,利用提出的IPSO算法对最优的比例系数进行搜索,结合比例系数法（SM）和BP神经网络,建立了IPSO-SM-BP短期负荷区间预测模型。实例分析表明,所建立的模型可以达到较好的区间预测效果。
庞昊[5]（2020）在《短期负荷预测的深度学习融合算法研究》文中研究说明短期负荷的准确预测对电力系统的安全、稳定、经济运行具有重要意义。要想实现上述目标,一个基础且重要的环节便是分析短期负荷的特性及其波动的影响因素。传统的短期负荷预测方法在处理海量数据、非线性映射能力方面仍有不足。近年来,以人工智能技术为代表的信息技术正在使包括金融、医疗、安防在内的诸多行业发生巨大的变革。与此同时,随着我国建设坚强智能电网的不断深入,中国电力企业进一步提出建设泛在电力物联网的目标,这说明利用以深度学习算法为核心的新一代人工智能技术解决短期负荷预测问题已经具备了技术基础和实际需要。为了紧跟时代潮流、提升短期负荷预测方法的非线性映射能力、探索利用深度学习算法解决短期负荷预测问题的新途径,论文主要进行了以下研究:（1）基于实际数据对短期负荷的特性及其波动的影响因素进行了分析,构造数据集合。首先通过定性分析的方式,确定了短期负荷的周期特性和天气、季节、日期类型三类主要影响因素;其次对于不同的天气因素进一步采用距离相关系数衡量其与短期负荷的相关性,筛选出相关性较强的天气因素;最后对筛选出的各类因素、历史负荷数据等进行数据预处理,构造用于短期负荷预测的数据集合。（2）针对短期负荷的确定性预测,提出了一种基于多神经网络融合的短期负荷确定性预测方法。该方法的核心算法采用并行架构,融合了卷积神经网络、门控循环单元网络、注意力机制网络和Maxout网络,使用前述数据集合训练后用于短期负荷的确定性预测,预测结果证明了该方法具有优越性。（3）针对短期负荷的概率性预测,提出了一种基于时间卷积网络分位数回归的短期负荷概率性预测方法。该方法将融合注意力机制的时间卷积网络与分位数回归理论相结合,可以得到不同分位数条件下的负荷预测结果及其概率密度分布,采用前述数据集合进行了验证,预测结果证明了该方法的有效性。
莫华朝[6]（2020）在《10kV馈线短期负荷预测方法研究与应用》文中研究表明电力系统负荷是一个动态变化过程,它受地区经济发展、政治因素、自然条件等因素影响,因此,如何利用历史负荷数据以及收集其他历史影响因素,建立合适的短期负荷预测模型,进行快速、高精度地预测未来某一段时间的负荷值,成为了维持电力系统安全运行、电力市场供求平衡的关键点。短期负荷预测是指预测未来一天至一周的负荷值,对供电质量及可靠性的稳定提高具有十分重大的指导意义,同时是缩小负荷预测差额、减少运行成本以及利润损失的前提,因此,不断探索研究先进迅速有效的短期负荷预测方法显得日趋重要。本文首先介绍了国内外常见的趋势外推法、时间序列法、灰色模型、专家系统、神经网络、小波分析等负荷预测算法模型,然后选择了神经网络算法进行研究分析,详尽介绍了BP网络与Elman网络算法网络结构与基本原理,利用广州市番禺区某变电站10k V馈线的历史负荷数据,首先进行历史数据的前期的预处理,避免由于异常数据影响预测效果。同时通过对历史数据的负荷特性分析和相关性分析,研究剖析气温、日类型因素对10k V馈线负荷的影响。本文选择MATLAB软件进行算法编程,通过调用神经网络工具箱函数,分别建立BP网络与Elman网络模型并训练,并利用验证样本与仿真预测结果对比分析,根据仿真结果分析可知本文所采用神经网络负荷预测模型的合理性。另外根据利用不同神经网络算法的短期负荷预测结果在误差和收敛速度方面进行比较分析,表明在电力负荷短期预测的应用方面,Elman神经网络算法比BP神经网络算法具有更优预测性能。为了进一步提高预测精度,本文采取从Elman网络算法的激励函数和网络结构上进行改进完善,从而在短期负荷预测方面获取更优的效果表现。本文最后根据短期负荷预测模型的应用情况,总结提出相关问题难点和个人改进的方向见解。
程超[7]（2020）在《基于遗传算法改进BP神经网络电力系统负荷短期预测研究》文中提出电力系统短期负荷预测是保障电力系统高效运行的重要工作之一,对电力系统的稳定、经济、和安全运行起着关键性的作用。对于负荷预测的精度问题,在电力系统中有着非常重大的意义,是保证电力系统合理调度的基础,电力负荷的高精度预测是学者们关注的重点方向之一。鉴于此,本文在分析电力负荷短期预测需求的基础上,对BP神经网络预测算法的原理与关键技术进行了总结,建立了一个考虑日气象特征的BP神经网络的电力系统短期负荷预测模型,并分别对隐含层个数为10、20、30的BP神经网络模型进行了预测结果分析和误差分析。此外,针对BP神经网络模型训练过程中的权重和阈值初始化而产生的精度不足,采用遗传算法对BP神经网络算法进行改进,然后建立了考虑日气象特征的以及遗传算法改进的BP神经网络电力负荷短期预测模型。针对构建的模型,以11月份芜湖市某个区为样本对模型进行了训练,对11月21日的日负荷进行了预测结果分析和误差分析,得出的主要结论如下:（1）建立了一个考虑日气象特征的BP神经网络电力系统短期负荷预测模型,应用BP神经网络对电力系统短期负荷预测进行了实例分析,通过对BP神经网络模型进行了应用分析,结果表明所构建的BP神经网络模型具有最好的预测性能,其绝对误差均低于2%,且随着时间增加,其预测结果呈现降低的趋势,满足电力系统电力负荷预测误差3%的要求,并且效果较好。然而,BP神经网络模型在进行电力负荷预测时,虽能取得较好的预测效果,但存在一定程度的局部过优化问题。（2）不同的隐含层个数对BP神经网络模型的在电力负荷的短期预测影响显着,隐含层个数为20的BP神经网络模型预测效果最差,但计算效率最高,其计算步长为5991时就达到了目标计算误差;而隐含层个数为10的BP神经网络仿真效果最好,具有最好的预测性能,及预测值较好地仿真出实际值,同时相对误差和绝对误差均最小。（3）在建模中对隐含层的确定进行了对比分析,发现BP神经网络模型中隐含层并不是越多其预测结果越好,在一定范围内增加隐含层有利于减少训练速度和减少不长,但预测精度却达不到要求。而隐含层个数为10时BP神经网络模型具有最好的预测性能,及预测值较好地仿真出实际值,同时相对误差和绝对误差均最小,且随着时间与训练步长的增加,其预测结果呈现逐步好转的趋势。其预测值更符合实际情况。（4）应用遗传算法对BP神经网络进行优化,然后建立了考虑日气象特征的基于遗传算法改进的BP神经网络预测模型。并以11月份芜湖市某个区为样本对模型进行了训练,对11月21日的日负荷进行了预测分析,采用遗传算法优化BP神经网络模型有效的提高了神经网络模型电力负荷预测的精度,这种改进无论是从个别时刻还是从整体上来看,都取得了非常好的预测效果,这表明采用遗传算法不仅能有效的改进BP神经网络模型预测的不足之处,也同时能有效的提高BP神经网络模型在电力负荷预测的应用价值。结果证实。通过遗传算法改进神经网络在预测精度上有了很大的提高。
孟凡煦[8]（2019）在《基于变分模态分解和极限学习机的短期负荷预测方法研究》文中研究说明短期负荷预测是电网维持经济运行以及实现安全稳定控制不可或缺的基础,使用其制定最节约的用电安全要求、确定运行约束、和外界的设备限制运行方案,为发电计划程序提供数据等,其对电网运行的经济性、安全性和可靠性有着极为关键的作用。由于传统的预测方法预测的精度普遍不高,所以,提出更好的预测方法和理论一直都是学者们的研究热点。鉴于上述问题,本文提出了一种基于变分模态分解（VMD）和极限学习机（ELM）的组合预测模型,先利用VMD分解历史负荷功率时间序列,可以获得一组相对平稳的模态分量,之后对各模态分量分别组建ELM模型进行预测,最终把所有预测结果相累加即为最后的预测结果。实验结果证明,该模型充分体现了VMD和ELM各自的优点,可以完成既准确又快速的预测。本文首先对VMD在多尺度模态分解中的优势进行了分析与比较,相较于经典模态分解（EMD）,应用VMD分解所得数据进行预测具有更好的效果,而且,VMD结合格拉姆施密特正交化,可以进一步提升VMD在特征提取上的效果,因而可得出结论VMD更适合应用于组合预测模型当中。之后通过MATLAB仿真工具,对于所提出的预测模型,利用实际负荷数据进行了短期负荷预测的仿真分析,并且对比与分析了其与多种预测方法的预测结果,由于短期负荷主要对于预测精度以及预测速度有较高的要求,本文从速度与精度上验证了所提的组合预测方法在短期负荷预测中的可行性。本论文的研究贡献在于对于短期负荷预测方法的理论研究具有很好的参考价值。
代一楠[9]（2019）在《基于神经网络的短期电力负荷预测方法研究》文中研究说明短期负荷预测已成为电力系统安全稳定运行和维持供需平衡的重要基础。随着近几年负荷的迅猛增长和电网形态的日趋多元化,电力供应紧张程度进一步加剧,致使各个电力公司都面临着经济和技术的挑战。因此,对短期负荷预测进行研究在电网运行和调度优化中具有重要的现实意义。为提高短期电力负荷预测的预测精度和预测效率,本文提出了一种基于改进人工蜂群算法优化BP神经网络的预测方法。首先详细分析了西安地区电力负荷、气象等数据,利用多元回归统计方法对负荷与气象因素之间进行相关性分析,筛选出负荷预测的关键影响因素,为后续融入模型提供理论支撑。其次,通过数据双向比较法对负荷数据实现预处理,以确保建模和预测过程中数据的合理性和整体性。最后,针对BP神经网络初始值敏感和易陷入局部极值的缺陷,提出改进人工蜂群算法（IABC）实现BP初始参数权值和阈值的优化,其中改进人工蜂群算法采用四个标准函数进行测试,验证该改进算法的先进性与可行性。通过确定网络最佳参数后构建了IABC-BP预测模型,并利用西安地电力负荷和气象数据进行实例预测。研究结果证明:IABC-BP模型平均绝对百分误差为1.353%,比BP模型、ABC-BP模型分别降低了4.570%、2.279%,均方根误差为1.9%。采用优化算法使BP网络得到最佳初始参数,因此也进一步提高了收敛速度。由此可见优化模型下的预测结果具有最优的准确性和稳定性,并可应用于实际电网。
史佳琪[10]（2019）在《区域综合能源系统供需预测及优化运行技术研究》文中研究表明21世纪以来,随着科技和经济的快速发展,能源工业已发生了翻天覆地的变化。化石能源的逐渐枯竭,可再生能源的蓬勃发展,环境污染问题的日益凸显,提高对多种类型能源的综合利用效率、降低污染物的排放已成为我国构建清洁、低碳、安全、高效的现代能源体系所需要解决的关键问题。然而,传统的电力系统、热力系统和天然气系统是单独规划、单独设计和独立运行的,这种方式忽略了不同能源类型之间的耦合关系,极大地限制了能源系统的灵活性。在此背景下,综合能源系统应运而生,区域型综合能源系统作为能源互联网与泛在电力物联网的重要组成单元,综合运用先进的电力电子技术、信息技术和智能管理技术,涵盖了供电、供热和供气等能源系统,在源、网、荷等环节实现了不同类型能源的耦合,具有运行方式灵活、低碳高效、可再生能源消纳率高等优点,受到人们的高度重视。本文以区域型综合能源系统为研究主体,针对区域型综合能源系统的相关标准,供能侧与用能侧的预测技术、电-热-气多能流计算方法、区域型综合能源系统优化调度方法等方面展开研究。针对于供能侧与用能侧的预测技术,精确的能源需求预测将成为综合能源系统经济调度和优化运行中重要的一环。本文以分布式光伏功率预测为例,提出一种特征筛选与深度学习的光伏短期功率预测方法,基于随机森林中各分叉的增益情况对特征进行筛选,采用基于受限玻尔兹曼机的深度置信网络提取深层特征完成无监督学习过程。并利用光伏发电系统的实际运行数据进行仿真,验证算法准确性和有效性。针对于用能侧的预测技术。本文提出了基于深度结构多任务学习的短期电、热、气负荷联合预测方法。介绍了底层深度置信网络和顶层多任务回归的深度模型结构,其中深度置信网络作为无监督学习方法提取了抽象高级特征,多任务回归层作为有监督学习方法输出预测结果。其次建立含离线训练和在线预测的多元负荷预测系统,提出验证模型预测精度的指标。采用某综合能源系统的实际负荷数据对算法的有效性进行了验证。针对电力系统短期负荷预测问题,机器学习、人工智能领域的技术进步为提高负荷预测精度提供了有效途径,本文提出一种基于多模型融合Stacking集成学习方式的负荷预测方法。阐述了基于Stacking的集成学习机理,介绍了以树模型构造的XGBoost算法和长短记忆网络为代表的深度学习算法。考虑不同算法的数据观测与训练原理差异,充分发挥各个模型优势,构建多个机器学习算法嵌入的Stacking集成学习的负荷预测模型。使用ENTSO中瑞士负荷数据对算法有效性进行了验证,算例表明XGBoost、梯度决策树、随机森林模型能够通过自身模型的增益情况对输入数据的特征贡献度进行量化分析。Stacking中各个基学习器的学习能力越强,关联程度越低,模型预测效果越好。与传统单模型预测相比,基于多模型融合的Stacking集成学习方式的负荷预测方法有着较高的预测精度。针对电力系统连续多日负荷预测问题,连续多天的日高峰负荷的预判往往对电网的优化运行与安全稳定起到重要作用。本文深入分析了统计学习类算法的误差分布,提出一种基于串-并行集成学习的连续多日高峰负荷预测方法。介绍了统计学习类算法的泛化误差的分解情况,阐述了 XGBoost串行集成算法与Bagging并行集成学习的训练机理,分析了粒子群算法的基本原理。在综合考量模型偏差与方差分布的基础上,提出Bagging框架下基于XGBoost算法的负荷预测模型,并采用粒子群算法交叉验证XGBoost模型最优超参数。使用EUNITE竞赛数据对算法有效性进行了验证,算例表明XGBoost模型对特征贡献度的量化分析有效的辅助了特征选择的过程,粒子群算法缩短了 XGBoost超参数寻优的时间。与传统模型相比,基学习器为树模型的Bagging-XGBoost算法有着较高的预测精度。针对于多能流计算问题,本文提出了一种适用于含电、热、气的综合能源系统的扩展牛顿-拉夫逊多能流计算方法。分别建立了区域综合能源系统中电力、热力和天然气网络的能量流模型。针对现有方法对含压缩机的天然气网络建模的繁冗性问题,提出了改进的实用化处理方法。在此基础上,构建了区域综合能源系统中多能流计算模型,考虑其中电力子系统并网和孤岛两种运行方式,推导并得出了反映多能源耦合关系的雅可比矩阵,验证了该方法在不同运行场景下对多能流进行计算和互动特性分析的有效性。针对于区域综合能源系统优化调度问题,本文考虑各子区域由不同的能源供应商负责运营的实际场景,首先提出了一种含多个能源集线器的综合能源系统基本框架,分析了不同主体的运行特性和运行约束,并引入了交替方向乘子法,构建了计及C02排放水平的综合能源系统分布式日前低碳经济调度模型。并运用实际数据进行仿真,从各个子区域能源集线器的供能注入功率和储能设备调度结果、低碳减排经济性惩罚对系统的作用以及分布式算法的有效性3个方面进行分析,验证了所提模型和求解方法的实用性和准确性。
二、BP算法在电力系统短期负荷预测中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、BP算法在电力系统短期负荷预测中的应用（论文提纲范文）
（1）电厂短期负荷预测方法研究及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 传统预测方法 |
| 1.2.2 现代预测方法 |
| 1.2.3 组合优化预测方法 |
| 1.3 主要研究内容及组织结构 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 组织结构 |
| 2 短期电力负荷预测概述 |
| 2.1 短期电力负荷特性分析 |
| 2.1.1 电力年负荷特性 |
| 2.1.2 电力负荷周期性 |
| 2.1.3 电力负荷节假日特性 |
| 2.2 短期负荷影响因素分析 |
| 2.2.1 电力负荷影响因素 |
| 2.2.2 主成分分析 |
| 2.3 短期负荷预测过程 |
| 2.4 负荷预测评价指标 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 负荷预测模型研究及改进 |
| 3.1 BP神经网络建模 |
| 3.1.1 BP神经网络原理 |
| 3.1.2 BP神经网络参数确定 |
| 3.1.3 BP神经网络预测 |
| 3.1.4 BP神经网络预测缺陷分析 |
| 3.2 标准天牛须搜索算法(BAS) |
| 3.2.1 天牛须搜索算法原理 |
| 3.2.2 天牛须搜索算法步骤 |
| 3.2.3 天牛须搜索算法性能分析 |
| 3.3 天牛须搜索算法改进及测试 |
| 3.3.1 改进的天牛须搜索算法(IBAS) |
| 3.3.2 算法测试与结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于IBAS-BP模型的电厂短期负荷预测 |
| 4.1 异常数据的预处理 |
| 4.1.1 异常数据的表现形式 |
| 4.1.2 人工数据处理法 |
| 4.1.3 数据横向比较法 |
| 4.1.4 异常数据预处理结果 |
| 4.2 负荷数据归一化 |
| 4.3 IBAS-BP预测模型建立 |
| 4.3.1 IBAS-BP算法原理 |
| 4.3.2 IBAS-BP负荷预测步骤 |
| 4.3.3 IBAS-BP模型辨识精度仿真 |
| 4.4 预测结果及分析 |
| 4.4.1 单一模型负荷预测 |
| 4.4.2 BP优化模型负荷预测 |
| 4.4.3 基于日期属性的IBAS-BP负荷预测 |
| 4.4.4 基于季节特征的IBAS-BP负荷预测 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 IBAS-BP预测结果在机组负荷分配中的应用 |
| 5.1 负荷优化分配概述 |
| 5.2 负荷分配数学模型 |
| 5.3 负荷优化分配算法 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者硕士在读期间研究成果 |
| 致谢 |
（2）基于卷积神经网络的短期负荷概率预测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 负荷概率预测的背景及意义 |
| 1.1.1 负荷发展现状 |
| 1.1.2 负荷不确定性对电力系统的影响 |
| 1.1.3 负荷概率预测的意义 |
| 1.2 负荷概率预测分类 |
| 1.2.1 按时间尺度划分 |
| 1.2.2 按空间尺度划分 |
| 1.2.3 按输出形式划分 |
| 1.2.4 按建模方法划分 |
| 1.3 负荷概率预测方法的研究现状 |
| 1.3.1 统计类方法的研究现状 |
| 1.3.2 人工智能类方法的研究现状 |
| 1.4 卷积神经网络的研究现状 |
| 1.4.1 卷积神经网络的发展 |
| 1.4.2 卷积神经网络的应用现状 |
| 1.5 论文主要工作和章节安排 |
| 1.5.1 当前研究存在问题 |
| 1.5.2 论文主要工作 |
| 1.5.3 论文章节安排 |
| 第二章 基于S-BGD和梯度累积策略改进的卷积神经网络参数训练方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 卷积神经网络一般结构 |
| 2.2.1 传统神经网络结构 |
| 2.2.2 卷积神经网络结构 |
| 2.3 传统卷积神经网络参数训练方法 |
| 2.4 改进卷积神经网络参数训练方法 |
| 2.4.1 基于随机-批量梯度下降的改进方法(S-BGD法) |
| 2.4.2 基于梯度累积策略的改进方法 |
| 2.5 算例分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 适用于短期负荷预测的改进卷积神经网络结构设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于卷积神经网络的短期负荷概率预测模型 |
| 3.3 短期负荷概率预测模型的卷积神经网络结构设计 |
| 3.3.1 输入数据设置 |
| 3.3.2 卷积核设计 |
| 3.3.3 激活函数选择 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于卷积神经网络和Bootstrap的短期负荷概率预测参数方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于预测误差的负荷概率分布量化分析 |
| 4.2.1 预测误差成分分析 |
| 4.2.2 基于预测误差的负荷概率分布生成分析 |
| 4.3 基于卷积神经网络和Bootstrap的短期负荷概率预测方法 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于卷积神经网络和分位数回归的短期负荷概率预测非参数方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于分位数回归的概率分布生成方法 |
| 5.2.1 基于分位数回归的概率分布估计方法 |
| 5.2.2 基于分位数回归的条件概率分布估计方法 |
| 5.3 基于卷积神经网络和分位数回归的短期负荷概率预测方法 |
| 5.3.1 基于卷积神经网络和分位数回归的短期负荷概率预测方法整体结构 |
| 5.3.2 基于卷积神经网络的特征提取网络及训练方法 |
| 5.3.3 基于分位数回归的负荷概率分布生成模型及训练方法 |
| 5.3.4 基于卷积神经网络和分位数回归的短期负荷概率预测方法的流程 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于卷积神经网络和值域离散化策略的短期负荷概率预测非参数方法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于值域离散化策略的负荷概率分布生成方法 |
| 6.2.1 负荷概率分布生成的基本思想 |
| 6.2.2 基于值域离散化策略的负荷概率分布生成方法 |
| 6.3 基于卷积神经网络和值域离散化策略的短期负荷概率预测方法 |
| 6.3.1 基于卷积神经网络和值域离散化策略的短期负荷概率预测模型 |
| 6.3.2 负荷概率预测模型的参数训练方法 |
| 6.3.3 基于卷积神经网络和值域离散化策略的短期负荷概率预测方法的流程 |
| 6.4 算例分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 7.3 主要创新点 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文和参与项目情况 |
| 1、攻读学位期间发表论文 |
| 2、攻读学位期间参与项目 |
| 学术论文与学位论文章节对应表 |
（3）基于粒子群和神经网络的电力系统负荷预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 电力系统负荷预测研究现状 |
| 1.3 电力系统负荷预测方法 |
| 1.4 本文主要研究工作 |
| 第二章 电力负荷预测基本理论 |
| 2.1 负荷预测的定义与分类 |
| 2.2 负荷预测的基本特征和影响因素 |
| 2.2.1 短期负荷预测的特征 |
| 2.2.2 短期负荷预测的影响因素 |
| 2.2.3 负荷预测的基本步骤 |
| 2.2.4 负荷预测的误差分析 |
| 2.3 短期负荷预测的需求和流程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 BP神经网络在电力系统负荷预测的应用 |
| 3.1 人工神经网络 |
| 3.2 BP神经网络 |
| 3.3 变量选择 |
| 3.4 BP神经网络短期电力负荷预测 |
| 3.4.1 数据选择 |
| 3.4.2 人工神经网络体系结构 |
| 3.4.3 人工神经网络模型的训练 |
| 3.4.4 仿真结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于粒子群优化的人工神经网络短期负荷预测 |
| 4.1 粒子群优化概述 |
| 4.2 粒子群-人工神经网络在短期负荷预测模型中的应用 |
| 4.3 仿真结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）基于机器学习算法的短期电力负荷预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 传统的负荷预测方法 |
| 1.2.2 基于机器学习的负荷预测方法 |
| 1.3 本文的主要内容 |
| 1.4 本文的结构安排 |
| 第二章 电力负荷预测分析 |
| 2.1 负荷数据的选取和预处理 |
| 2.1.1 异常点的修正 |
| 2.1.2 缺失数据的补充 |
| 2.2 负荷特征的分析 |
| 2.2.1 负荷预测的特征 |
| 2.2.2 负荷变化的周期性 |
| 2.2.3 电力负荷的影响因素 |
| 2.3 负荷预测的分类和基本步骤 |
| 2.3.1 负荷预测的分类 |
| 2.3.2 负荷预测的基本步骤 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于BP神经网络的负荷点预测方法研究 |
| 3.1 人工神经网络 |
| 3.1.1 BP神经网络的结构原理 |
| 3.1.2 BP神经网络的学习算法 |
| 3.1.3 点预测精度的评价指标 |
| 3.1.4 样本归一化方法 |
| 3.2 多输入多输出负荷点预测模型 |
| 3.2.1 模型参数的选择 |
| 3.2.2 预测结果及分析 |
| 3.3 多输入单输出负荷点预测模型 |
| 3.3.1 模型参数的选择 |
| 3.3.2 预测结果及分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于改进BP神经网络的负荷点预测方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 小波-BP神经网络点预测模型 |
| 4.2.1 小波变换 |
| 4.2.2 小波函数 |
| 4.2.3 多分辨率分析 |
| 4.2.4 预测模型及步骤 |
| 4.2.5 实例分析 |
| 4.3 IPSO-BP神经网络点预测模型 |
| 4.3.1 粒子群优化算法 |
| 4.3.2 改进粒子群算法 |
| 4.3.3 预测模型及步骤 |
| 4.3.4 实例分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 电力负荷区间预测方法的研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 区间预测效果的评价指标 |
| 5.3 IPSO-SM-BP神经网络区间预测模型 |
| 5.3.1 基于IPSO寻优的比例系数法 |
| 5.3.2 预测方法及步骤 |
| 5.3.3 实例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（5）短期负荷预测的深度学习融合算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 短期负荷预测的研究现状 |
| 1.2.1 短期负荷确定性预测 |
| 1.2.2 短期负荷概率性预测 |
| 1.3 论文的主要内容和章节安排 |
| 1.3.1 论文的主要内容 |
| 1.3.2 论文的章节安排 |
| 2 短期负荷的分析和数据预处理 |
| 2.1 短期负荷的周期特性 |
| 2.1.1 日周期特性 |
| 2.1.2 周周期特性 |
| 2.1.3 年周期特性 |
| 2.2 短期负荷的影响因素 |
| 2.2.1 短期负荷的分解 |
| 2.2.2 基于距离相关系数的气象因素筛选 |
| 2.3 数据预处理 |
| 2.3.1 问题数据的识别和处理 |
| 2.3.2 其他的数据处理 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 深度学习的相关理论 |
| 3.1 卷积神经网络 |
| 3.2 门控循环单元网络 |
| 3.3 注意力机制网络 |
| 3.4 Maxout网络 |
| 3.5 时间卷积网络 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于多神经网络融合的短期负荷确定性预测方法 |
| 4.1 FOMNN的核心算法架构 |
| 4.2 算法的训练 |
| 4.2.1 反向传播算法 |
| 4.2.2 延时间反向传播算法 |
| 4.2.3 计算机语言的选择和实验平台的搭建 |
| 4.3 训练过程的优化 |
| 4.4 算法的评价 |
| 4.5 算例和分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于时间卷积网络分位数回归的短期负荷概率性预测方法 |
| 5.1 分位数回归和核密度估计的相关理论 |
| 5.1.1 分位数回归 |
| 5.1.2 核密度估计 |
| 5.2 QRTCN的核心算法架构 |
| 5.3 算法的训练、优化 |
| 5.4 算法的评价 |
| 5.5 算例和分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学校期间发表的学术论文与研究成果 |
（6）10kV馈线短期负荷预测方法研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题的研究背景 |
| 1.1.2 课题的研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 经典负荷预测方法 |
| 1.2.2 传统负荷预测方法 |
| 1.2.3 现代负荷预测方法 |
| 1.3 发展趋势与存在问题 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第二章 电力系统负荷数据特性分析与数据处理 |
| 2.1 电力系统负荷预测分类与意义 |
| 2.2 电力负荷影响因素的分析 |
| 2.3 电力系统的负荷特性分析 |
| 2.3.1 周负荷特性分析 |
| 2.3.2 日负荷特性分析 |
| 2.4 历史负荷数据的选择与整理 |
| 2.4.1 历史数据的选择获取 |
| 2.4.2 异常数据的检测与修正 |
| 2.5 气温因素对负荷的影响分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 BP神经网络在短期负荷预测中的应用 |
| 3.1 人工神经网络的基本特点 |
| 3.2 BP神经网络 |
| 3.2.1 BP神经网络的结构 |
| 3.2.2 BP神经网络原理 |
| 3.2.3 BP神经网络的设计 |
| 3.3 数据样本的预处理 |
| 3.3.1 日类型特征的量化处理 |
| 3.3.2 气温特征的选择 |
| 3.3.3 数据样本的归一化处理 |
| 3.4 基于BP神经网络算法短期负荷预测模型的建立 |
| 3.4.1 输入变量和输出节点数的选择 |
| 3.4.2 神经网络工具箱 |
| 3.4.3 BP神经网络的预测过程 |
| 3.5 基于BP神经网络算法的算例仿真分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 Elman神经网络在短期负荷预测中的应用 |
| 4.1 Elman神经网络结构 |
| 4.2 Elman神经网络的原理以及算法 |
| 4.3 Elman神经网络的预测流程 |
| 4.4 基于Elman神经网络算法短期负荷预测模型的建立 |
| 4.5 基于Elman神经网络算法的算例仿真分析 |
| 4.6 BP神经网络算法与Elman神经网络算法的仿真结果对比 |
| 4.7 Elman神经网络的改进 |
| 4.8 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
| 致谢 |
（7）基于遗传算法改进BP神经网络电力系统负荷短期预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究进展 |
| 1.2.1 国内研究进展 |
| 1.2.2 国外研究进展 |
| 1.3 研究目标和内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 2 电力系统负荷短期预测方法 |
| 2.1 负荷短期预测法 |
| 2.1.1 经典预测方法 |
| 2.1.2 现代预测方法 |
| 2.2 BP神经网络预测模型 |
| 2.2.1 简介 |
| 2.2.2 理论基础 |
| 2.3 电力负荷预测基本步骤和误差分析 |
| 2.3.1 电力负荷预测基本思路 |
| 2.3.2 电力负荷预测误差分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 BP神经网络基本理论与算法 |
| 3.1 基本理论 |
| 3.1.1 概念 |
| 3.1.2 BP神经网络算法 |
| 3.2 BP神经网络特点 |
| 3.3 BP神经网络模型的参数率定和模型构建 |
| 3.3.1 模型建立 |
| 3.3.2 确定各层隐含层 |
| 3.3.3 函数激活 |
| 3.3.4 学习算法 |
| 3.3.5 学习速率 |
| 3.3.6 期望误差 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于BP神经网络模型的电力系统负荷短期预测 |
| 4.1 BP神经网络预测的主要步骤 |
| 4.2 负荷预测的数据选取与预处理 |
| 4.3 网络拓步结构确定 |
| 4.4 示例预测分析 |
| 4.4.1 隐含层为10仿真结果分析 |
| 4.4.2 隐含层为20仿真结果分析 |
| 4.4.3 隐含层为30仿真结果分析 |
| 4.4.4 不同隐含层预测结果的对比分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于遗传算法改进BP神经网络算法的电力系统负荷短期预测 |
| 5.1 遗传算法 |
| 5.1.1 编码问题 |
| 5.1.2 初始群体的设定 |
| 5.1.3 遗传算法计算方式 |
| 5.1.4 基于遗传算法改进的BP神经网络模型 |
| 5.2 基于遗传算法优化BP神经网络模型的电力负荷短期预测案例分析 |
| 5.2.1 遗传算法改进BP神经网络模型预测分析 |
| 5.2.2 BP神经网络和遗传算法改进BP神经网络的预测效果对比分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及参与的项目 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（8）基于变分模态分解和极限学习机的短期负荷预测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 创新点摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 第二章 神经网络和极限学习机 |
| 2.1 人工神经网络 |
| 2.1.1 人工神经网络的结构 |
| 2.1.2 神经网络的基本类型 |
| 2.2 极限学习机 |
| 2.2.1 单隐含层前馈神经网络 |
| 2.2.2 极限学习机定理及算法 |
| 2.3 极限学习机自编码器 |
| 2.3.1 无监督学习 |
| 2.3.2 极限学习机自编码器 |
| 2.4 基于神经网络的负荷预测方法 |
| 第三章 变分模态分解的负荷特征提取方法 |
| 3.1 VMD的基本原理 |
| 3.2 VMD算法重要参数的选取 |
| 3.2.1 分解尺度K的选取 |
| 3.2.2 惩罚因子a的选取 |
| 3.3 VMD方法的仿真分析 |
| 3.4 VMD与 GSO结合的特征提取方法 |
| 第四章 负荷特性分析与模型的构建 |
| 4.1 电力负荷特性分析 |
| 4.1.1 电力负荷变化特点 |
| 4.1.2 电力负荷数据特征分析 |
| 4.1.3 主要影响因素分析 |
| 4.2 负荷与气象因素相关性分析 |
| 4.2.1 多项式回归模型 |
| 4.2.1 负荷与气象因素相关性分析 |
| 4.3 组合预测模型的基本思想 |
| 4.4 组合模型结构的设计 |
| 4.5 组合预测模型构建的基本过程 |
| 4.6 组合预测模型的评价标准 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 组合预测模型的实证分析 |
| 5.1 数据选择和预处理 |
| 5.2 参数L和 K的选择 |
| 5.3 负荷模型预测及对比分析 |
| 5.3.1 ELM预测效果分析 |
| 5.3.2 结合VMD预测效果分析 |
| 5.3.3 与其他预测模型对比 |
| 5.4 新增实例 |
| 5.5 组合预测模型对比分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表文章目录 |
| 致谢 |
（9）基于神经网络的短期电力负荷预测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 传统预测方法 |
| 1.2.2 人工智能算法 |
| 1.3 论文研究工作 |
| 1.3.1 研究的主要内容 |
| 1.3.2 论文的结构框架 |
| 2 相关理论和负荷特性分析 |
| 2.1 电力负荷预测的分类与步骤 |
| 2.1.1 负荷预测的分类 |
| 2.1.2 负荷预测的步骤 |
| 2.2 电力负荷数据的采集 |
| 2.2.1 用电信息采集系统 |
| 2.2.2 采集系统在负荷预测中的应用 |
| 2.3 电力负荷的特性分析 |
| 2.3.1 西安地区电网概况 |
| 2.3.2 年度电力负荷特性 |
| 2.3.3 电力负荷的周周期性 |
| 2.3.4 电力负荷的日周期性 |
| 2.3.5 电力负荷的节假日特性 |
| 2.4 其他因素对电力负荷的影响 |
| 2.4.1 气温对电力负荷的影响 |
| 2.4.2 平均湿度和平均风速对电力负荷的影响 |
| 2.5 构建预测模型框架和评判指标 |
| 2.5.1 预测模型的框架构建 |
| 2.5.2 预测模型的评价指标 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 BP神经网络建模及负荷预测应用 |
| 3.1 BP神经网络 |
| 3.1.1 BP神经网络的拓扑结构 |
| 3.1.3 BP神经网络的预测流程 |
| 3.1.4 BP神经网络的学习算法 |
| 3.2 BP神经网络负荷预测模型 |
| 3.2.1 负荷数据的归一化处理 |
| 3.2.2 影响因素的量化处理 |
| 3.2.3 网络模型结构的确定 |
| 3.3 算例分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 人工蜂群算法的研究和改进 |
| 4.1 基本人工蜂群算法 |
| 4.1.1 人工蜂群算法的数学描述 |
| 4.1.2 人工蜂群算法的性能分析 |
| 4.2 人工蜂群算法的改进 |
| 4.2.1 ABC算法搜索方式的改进 |
| 4.2.2 IABC算法的实现过程 |
| 4.3 算法测试与比较 |
| 4.3.1 标准测试函数 |
| 4.3.2 测试结果比对 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 IABC-BP模型在短期负荷预测中的应用 |
| 5.1 异常数据的预处理 |
| 5.1.1 异常数据的表现形式 |
| 5.1.2 数据横向比较法 |
| 5.1.3 改进的数据双向比较法 |
| 5.1.4 异常数据预处理的结果 |
| 5.2 IABC-BP短期负荷预测模型 |
| 5.2.1 IABC-BP网络参数的选择 |
| 5.2.2 IABC-BP模型的实现步骤 |
| 5.3 预测结果与分析 |
| 5.3.1 验证IABC-BP算法的辨识精度 |
| 5.3.2 预测模型训练性能的对比 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 后续研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（10）区域综合能源系统供需预测及优化运行技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景和研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外综合能源系统的发展现状 |
| 1.2.2 分布式能源接入相关标准 |
| 1.2.3 综合能源系统中供能侧与用能侧预测 |
| 1.2.4 综合能源系统能量流分析 |
| 1.2.5 综合能源系统优化运行 |
| 1.3 本文主要工作及框架 |
| 第2章 基于深度学习的综合能源系统供能侧与用能侧预测技术 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 基础理论 |
| 2.2.1 深度学习模型 |
| 2.2.2 随机森林的特征贡献度分析 |
| 2.2.3 多任务学习机理分析 |
| 2.3 预测模型 |
| 2.4 光伏预测算例仿真分析 |
| 2.4.1 光伏预测评价指标 |
| 2.4.2 输入信息特征贡献度分析 |
| 2.4.3 基于深度学习的光伏预测结果 |
| 2.5 多元负荷预测算例仿真分析 |
| 2.5.1 多元负荷预测评价指标 |
| 2.5.2 离线环节中的结构参数选择 |
| 2.5.3 电-热-气负荷预测结果分析 |
| 2.5.4 深度学习算法与浅层学习算法对比分析 |
| 2.5.5 多任务训练方式与单任务训练方式对比分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于多模型融合Stacking集成学习方式的负荷预测方法 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 算法理论介绍 |
| 3.2.1 基于Stacking的集成学习方式 |
| 3.2.2 长短记忆网络算法机理 |
| 3.2.3 XGBoost算法机理 |
| 3.3 基于多模型融合Stacking集成学习方式的负荷预测模型 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 输入特征贡献度分析 |
| 3.4.2 各模型的超参数选择与关联度分析 |
| 3.4.3 Stacking模型预测性能分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于串行-并行集成学习的连续多日高峰负荷预测方法 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 基础理论 |
| 4.2.1 统计学习类算法的误差分布 |
| 4.2.2 基于Boosting的串行集成学习方式 |
| 4.2.3 基于Bagging的并行集成学习方式 |
| 4.2.4 粒子群优化算法 |
| 4.3 基于串行-并行耦合集成学习方式的负荷预测模型 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 输入属性分析 |
| 4.4.2 特征贡献度分析及特征筛选 |
| 4.4.3 XGBoost的基学习器选择与参数调优 |
| 4.4.4 模型预测效果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5 含电-热-气的综合能源系统多能流建模与计算方法 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 综合能源系统的能量流建模 |
| 5.2.1 电力系统模型 |
| 5.2.2 热力系统模型 |
| 5.2.3 天然气系统模型 |
| 5.3 综合能源系统能量流计算方法 |
| 5.3.1 能量流模型 |
| 5.3.2 面向综合能源系统能量流计算的扩展牛顿-拉夫逊算法 |
| 5.3.3 计算流程 |
| 5.4 算例仿真与结果分析 |
| 5.4.1 系统介绍 |
| 5.4.2 并网与孤岛场景下的计算结果分析 |
| 5.4.3 多个能源系统之间互动耦合特性分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 计及多个独立运营商的综合能源系统分布式低碳经济优化调度 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 含多个Energy-Hub的综合能源系统基本架构 |
| 6.3 综合能源系统优化调度模型 |
| 6.3.1 目标函数 |
| 6.3.2 约束条件 |
| 6.4 基于交替乘子法的分布式调度模型与求解 |
| 6.5 算例仿真 |
| 6.5.1 子系统功率注入情况 |
| 6.5.2 储电与储热设备充放情况 |
| 6.5.3 差异化碳排放惩罚机制对优化调度的影响 |
| 6.5.4 分布式与集中式算法计算结果对比分析 |
| 6.5.5 算法收敛性分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 国外分布式能源并网标准 |
| 附录B 国内外微电网项目基本信息 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、BP算法在电力系统短期负荷预测中的应用（论文参考文献）
- [1]电厂短期负荷预测方法研究及应用[D]. 宋婕菲. 西安建筑科技大学, 2021(01)
- [2]基于卷积神经网络的短期负荷概率预测方法研究[D]. 黄乾. 广西大学, 2021
- [3]基于粒子群和神经网络的电力系统负荷预测[D]. 刘超. 广东工业大学, 2020(02)
- [4]基于机器学习算法的短期电力负荷预测研究[D]. 李昌海. 电子科技大学, 2020(07)
- [5]短期负荷预测的深度学习融合算法研究[D]. 庞昊. 郑州大学, 2020(02)
- [6]10kV馈线短期负荷预测方法研究与应用[D]. 莫华朝. 广东工业大学, 2020(06)
- [7]基于遗传算法改进BP神经网络电力系统负荷短期预测研究[D]. 程超. 华北水利水电大学, 2020(01)
- [8]基于变分模态分解和极限学习机的短期负荷预测方法研究[D]. 孟凡煦. 东北石油大学, 2019(01)
- [9]基于神经网络的短期电力负荷预测方法研究[D]. 代一楠. 西安建筑科技大学, 2019(06)
- [10]区域综合能源系统供需预测及优化运行技术研究[D]. 史佳琪. 华北电力大学(北京), 2019