图书介绍
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
- 李翔,关勇著 著
- 出版社: 济南:山东科学技术出版社
- ISBN:9787533151171
- 出版时间:2008
- 标注页数:178页
- 文件大小:41MB
- 文件页数:189页
- 主题词:供电-周期变化-研究-中国
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图书目录
第1章 导论1
1.1写作背景1
1.2研究电力需求波动的意义2
1.2.研究电力需求周期具有重要的理论价值3
1.2.2研究电力需求周期具有一定的实践意义3
1.3国内外研究动态3
1.3.1经济周期波动理论3
1.3.2电力与经济关系研究4
1.3.3电力需求预测研究5
1.3.4电力供需预警研究6
第2章 电力需求分析的理论基础8
2.1中国电力供需形势分析8
2.1.1电力消费弹性系数8
2.1.2生活用电9
2.1.3社会用电结构变化9
2.2电力需求的经济学分析10
2.3电力需求的影响因素分析11
2.3.1经济增长11
2.3.2人口增长及居民消费12
2.3.3电价12
2.3.4产业结构13
第3章 电力需求波动特性研究14
3.1指标选择14
3.1.1波动高度14
3.1.2波动深度14
3.1.3波动幅度15
3.1.4波动系数15
3.1.5波动的平均位势15
3.1.6波动的扩张长度15
3.2电力需求波动的测定方法16
3.3中国电力需求增长率的H—P滤波分解16
3.4电力需求波动周期的划分17
3.5电力需求波动的总体特征18
3.5.1总体波动概况18
3.5.2具体波动特征分析18
3.6电力需求波动的产业结构特征20
3.6.1电力需求各组成部分比例变化分析20
3.6.2电力需求各组成部分增长率比较分析21
第4章 电力需求周期波动影响因素分析23
4.1电力需求影响因素综述23
4.1.1经济发展及产业结构调整的影响23
4.1.2经济及能源政策调整的影响24
4.1.3环保标准的提高25
4.1.4电力和替代能源的价格25
4.1.5人口因素的影响25
4.1.6气候因素的影响25
4.1.7电价水平及电价结构的影响26
4.1.8科学技术进步速度的影响26
4.1.9开展电力需求侧管理的影响26
4.1.10收入和生活水平及消费观念转变的影响27
4.1.11电力产品和家用电器的市场饱和度的影响27
4.2电力需求周期波动动因具体分析27
4.3各产业电力需求周期波动影响因素分析30
4.3.1第一产业电力需求周期波动影响因素分析30
4.3.2第二产业电力需求周期波动影响因素分析31
4.3.3第三产业电力需求周期波动影响因素分析33
4.3.4居民生活电力需求周期波动影响因素分析34
第5章 分产业电力需求波动分析36
5.1第一产业电力需求波动分析36
5.1.1第一产业电力需求周期划分37
5.1.2第一产业电力需求波动特征38
5.1.3第一产业电力需求与全社会电力需求周期波动的关系39
5.2第二产业电力需求波动分析39
5.2.1第二产业电力需求周期划分40
5.2.2第二产业电力需求波动特征40
5.2.3第二产业电力需求与全社会电力需求周期波动的关系41
5.3第三产业电力需求波动分析42
5.3.1第三产业电力需求周期划分42
5.3.2第三产业电力需求波动特征43
5.3.3第三产业电力需求与全社会电力需求周期波动的关系43
5.4居民生活电力需求波动分析44
5.4.1居民生活电力需求周期划分45
5.4.2居民生活电力需求波动特征45
5.4.3居民生活电力需求与全社会电力需求周期波动的关系46
5.4.4全社会电力需求与其组成部分之间的回归分析46
5.4.5各产业电力需求与全社会电力需求周期波动之间的关系比较47
第6章 近十年来中国电力需求短周期波动研究48
6.1时间序列趋势分解基本理论48
6.1.1时间序列构成模型48
6.1.2时间序列分解目的49
6.2近十年电力需求与GDP状态空间模型分解49
6.2.1电力需求与GDP增长率时间序列描述49
6.2.2电力需求与GDP趋势分解的状态空间基本模型50
6.2.3电力需求与GDP增长率的状态空间分解计算实例51
6.3近十年电力需求与GDP短周期波动比较分析57
6.3.1近十年电力需求与GDP周期项之间关系的定量分析57
6.3.2近十年电力需求与GDP周期项之间关系的定性分析57
第7章 中国电力需求的协整模型59
7.1协整分析的背景59
7.2协整与误差修正模型59
7.2.1单整60
7.2.2协整及其检验61
7.2.3误差修正模型62
7.3中国电力需求的协整建模分析63
7.3.1变量与数据的选取63
7.3.2模型的建立63
7.3.3模型的分析讨论67
第8章 电力需求的免疫粒子群优化BP神经网络建模构想69
8.1引言69
8.2神经网络理论70
8.2.1人工神经网络的基本模型70
8.2.2神经网络的拓扑结构71
8.2.3神经网络的学习方法71
8.2.4BP算法72
8.3免疫粒子群优化算法74
8.3.1粒子群优化算法75
8.3.2免疫算法基本原理77
8.3.3免疫粒子群优化算法78
8.4基于免疫粒子群优化的BP神经网络80
第9章 免疫粒子群优化BP神经网络电力需求建模82
9.1电力需求建模82
9.1.1变量数据的选取与预处理82
9.1.2免疫粒子群优化BP神经网络的结构确定82
9.1.3免疫粒子群优化BP神经网络的学习过程88
9.1.4实证分析89
9.2协整模型和免疫粒子群优化BP神经网络模型的分析比较94
9.2.1量化结构分析比较94
9.2.2预测检验比较95
第10章 电力需求波动的分形分析97
10.1电力需求波动的分形分析的国内外研究综述97
10.2负荷特性指标体系的建立98
10.2.1主要负荷特性指标及解释98
10.2.2实际中常用的负荷特性指标99
10.2.3负荷特性指标应用存在的问题101
10.3负荷特性综述101
10.3.1负荷曲线分析101
10.3.2负荷变化特点及趋势103
第11章 分形理论及分形分析方法105
11.1分形理论的基本概念105
11.1.1分形105
11.1.2分形的特性106
11.1.3分形维106
11.2分形分析107
11.2.1重标度极差分析107
11.2.2电力系统负荷特性分形分析的可行性109
第12章 基于分形理论的电力负荷分形特性分析111
12.1电力负荷时间序列的分形维数111
12.1.1分形维数111
12.1.2分形维数算法112
12.2电力负荷时间序列的分形特性113
12.2.1相同空间尺度下电力负荷的自相似性113
12.2.2相同时间尺度下电力负荷的自相似性115
12.2.3不同行业电力负荷的自相似性分析116
12.2.4电力负荷分形的稳定性分析116
12.2.5电力负荷的非周期循环特性117
12.3电力负荷曲线特性分析118
12.3.1电力负荷的日周期性规律119
12.3.2电力负荷的周周期性规律119
12.3.3不同季节下电力负荷的周期性规律120
第13章 基于分形理论的电力负荷预测122
13.1常用电力负荷预测方法122
13.1.1定性预测方法122
13.1.2定量预测方法123
13.2基于分形理论的电力负荷预测方法125
13.2.1分形拼贴原理125
13.2.2分形插值算法125
13.2.3拟合模型及算例126
第14章 电力供需预警的基本理论体系130
14.1电力供需预警研究的理论基础130
14.1.1电力需求周期波动原理130
14.1.2可持续发展理论131
14.1.3相关性理论131
14.1.4系统性原理131
14.2电力供需预警的功能131
14.2.1参照功能131
14.2.2纠偏功能131
14.2.3动态管理功能132
14.2.4超前调控功能132
14.3电力供需预警方法分析132
14.3.1回归分析法132
14.3.2时间序列分析法132
14.3.3灰色预测模型133
14.3.4专家系统法133
14.3.5模糊预测法133
14.3.6人工神经网络模型133
14.3.7支持向量机模型133
14.3.8粗集一支持向量机模型134
第15章 电力供需预警指标体系的建立与分析135
15.1建立电力供需预警指标体系的基本原则135
15.2电力供需预警指标体系136
15.2.1警情指标136
15.2.2电力供需警情影响因素分析136
15.2.3警度划分138
15.2.4确定警限138
第16章 基于RS理论数据预处理的SVM预测模型140
16.1电力供需预警指标筛选140
16.1.1粗集理论基本原理141
16.1.2基于粗集属性归约的电力供需预警指标筛选142
16.1.3利用粗集理论进行预警指标筛选的可行性144
16.2基于SVM的电力供需预测模型145
16.2.1支持向量机基本原理145
16.2.2基于SVM回归算法的电力供需预测147
16.3模型总体框架及优缺点分析149
16.3.1基于RS数据预处理的SVM预测模型总体框架149
16.3.2基于RS数据预处理的SVM预测模型的优缺点分析150
第17章 电力供需预警实证研究151
17.1我国电力供需形势分析151
17.1.1我国电力供需分析152
17.1.2电力供需主要影响因素分析154
17.2全国电力供需预警分析157
17.2.1建立电力供需预测决策信息表157
17.2.2基于粗集理论的预测指标预处理159
17.2.3基于支持向量机回归算法的电力供需预测162
17.2.4 2005~2008年电力供需预警分析164
17.2.5对我国电力工业发展的几点建议166
参考文献168
附录176
后记178
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