作者：王建军
页数：154
出版社：中国水利水电出版社
出版日期：2013
ISBN：9787517012955
电子书格式：pdf/epub/txt
内容简介
《智能挖掘电力负荷预测研究及应用》介绍了电力负荷预测的概念和基本原理并主要介绍了电力负荷预测的方法。首先介绍了典型的电力负荷预测方法，有经典预测方法、回归分析、时间序列分析、灰色预测、组合预测方法、神经网络和支持向量机智能预测方法；接着介绍了如何结合知识挖掘技术和智能预测方法进一步得到精确预测结果，包括寻找相似日、优化智能预测方法的参数和后干预纠偏技术。在此基础上，介绍了预警技术和软件实现。
本书特色
负荷预测的核心问题是建立合适的数学预测模型,而电力预测模型自20世纪20年代开始就有学者对其开始进行研究,但由于当时的电力系统规模小,变化较为平稳,因此电力负荷预测没有受到重视。而随着电力系统的市场化进程以及对能源的空前重视,使得负荷预测受到了更加广泛的重视。产生了诸如单耗法、弹性系数法、线性回归模型、时间序列模型、灰色预测法、专家系统法、模糊数学法、优选组合法、小波分析法以及近二三十年来研究较热的以神经网络和支持向量机为代表的智能预测方法等。这些方法均在一定的适用条件下发挥了较好的效果,证明了模型的适用性,但是也同时带来了一定的困惑,使得相关人员越来越难以理解和难以选择合适的模型。因此,王建军专著的《智能挖掘电力负荷预测研究及应用》的第一个目的是介绍较为常用的各类负荷预测方法,研究其模型结构、功能特点、适用范围,了解各类方法在电力系统的实际应用情况,以利于搞好负荷预测的工作,提高负荷预测人员的技术水平。
目录
节选
负荷预测的核心问题是建立合适的数学预测模型,而电力预测模型自20世纪20年代开始就有学者对其开始进行研究,但由于当时的电力系统规模小,变化较为平稳,因此电力负荷预测没有受到重视。而随着电力系统的市场化进程以及对能源的空前重视,使得负荷预测受到了更加广泛的重视。产生了诸如单耗法、弹性系数法、线性回归模型、时间序列模型、灰色预测法、专家系统法、模糊数学法、优选组合法、小波分析法以及近二三十年来研究较热的以神经网络和支持向量机为代表的智能预测方法等。这些方法均在一定的适用条件下发挥了较好的效果,证明了模型的适用性,但是也同时带来了一定的困惑,使得相关人员越来越难以理解和难以选择合适的模型。因此,王建军专著的《智能挖掘电力负荷预测研究及应用》的第一个目的是介绍较为常用的各类负荷预测方法,研究其模型结构、功能特点、适用范围,了解各类方法在电力系统的实际应用情况,以利于搞好负荷预测的工作,提高负荷预测人员的技术水平。
