本书系统地介绍了电力系统负荷预测的概念、原理、模型、方法及其应用效果。全书分为4篇：第1篇为总论，分别介绍了负荷预测的基本原理和理念、数学基础及共性预测方法、符合分析、符合预测的多级协调、预测效果的分析与评价；第2篇和核心是系统级中长期负荷预测；第3篇为系统级短期负荷预测；第4篇为母线负荷预测。
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内容简介
本书介绍了基于贝叶斯理论优化参数负荷预测模型，全书共七章，主要内容包括电力负荷的影响因素分析、概率论的基本知识、贝叶斯理论的基础知识、马尔可夫链蒙卡洛算法的基本概念和方法等。
章节目录
- 封面
- 书名页
- 版权页
- 前 言
- 第1章 概 述
- 1.1 电力负荷预测的背景及意义
- 1.2 常用的电力负荷预测方法
- 1.3 贝叶斯推断及其研究现状
- 本章小结
- 第2章 电力负荷的影响因素分析
- 2.1 电力负荷影响因素分类
- 2.2 电力负荷与气象因素的相关性分析
- 2.2.1 温度和负荷之间的关系
- 2.2.2 相对湿度和负荷之间的关系
- 2.2.3 日类型因素和季节因素
- 本章小结
- 第3章 概率论的基本知识
- 3.1 概率的定义
- 3.1.1 概率的公理化定义
- 3.1.2 确定概率的古典方法
- 3.1.3 确定概率的几何方法
- 3.2 概率的性质
- 3.3 随机变量及其概率分布
- 3.4 随机变量的数字特征
- 3.4.1 数学期望的定义和性质
- 3.4.2 方差及其性质
- 3.5 常用的离散型随机变量
- 3.5.1 两点分布
- 3.5.2 二项式分布
- 3.5.3 泊松分布
- 3.5.4 多项式分布族
- 3.6 连续型随机变量分布族
- 3.6.1 伽马分布族
- 3.6.2 正态分布族
- 3.6.3 指数分布族
- 本章小结
- 第4章 贝叶斯理论和蒙特卡洛算法
- 4.1 贝叶斯理论
- 4.2 先验分布
- 4.2.1 无信息先验分布
- 4.2.2 位置参数的无信息先验分布
- 4.2.3 形状参数的无信息先验分布
- 4.2.4 Jeffreys先验分布
- 4.2.5 共轭先验分布
- 4.3 马尔可夫链蒙特卡洛算法
- 4.3.1 基本抽样算法
- 4.3.2 Metropolis-Hasting抽样算法
- 4.3.3 Gibbs抽样算法
- 本章小结
- 第5章 基于贝叶斯神经网络的日负荷曲线预测
- 5.1 人工神经网络和多层感知机
- 5.1.1 神经元
- 5.1.2 人工神经网络的误差反向传播算法
- 5.1.3 人工神经网络的泛化能力
- 5.2 贝叶斯神经网络
- 5.2.1 贝叶斯神经网络权参数的学习
- 5.2.2 超参数的计算
- 5.3 混合马尔可夫链蒙特卡洛算法
- 5.4 日负荷曲线预测及其误差分析
- 本章小结
- 第6章 基于状态空间模型的月度典型负荷预测
- 6.1 时间序列分析的基本概念
- 6.1.1 线性过程
- 6.1.2 自回归滑动平均过程
- 6.1.3 自相关函数和偏自相关函数
- 6.2 ARMA（p，q）模型的参数估计
- 6.3 状态空间模型
- 6.3.1 线性状态空间模型
- 6.3.2 ARMA模型和ARIMA模型的状态空间模型的表示
- 6.3.3 带有解释变量状态空间模型
- 6.4 滤波和平滑
- 6.4.1 卡尔曼滤波
- 6.4.2 状态向量的平滑
- 6.5 基于MCMC算法状态空间模型的参数估计
- 6.6 基于状态空间模型的月度典型负荷预测
- 本章小结
- 第7章 基于贝叶斯ARIMA-GARCH模型的超短期负荷预测
- 7.1 广义自回归条件异方差模型
- 7.2 GARCH（p，q）模型的拟最大似然估计法
- 7.3 GARCH（1，1）模型的MCMC估计方法
- 7.3.1 正态 GARCH（1，1）模型参数的MCMC估计法
- 7.3.2 T-GARCH（1，1）模型的参数估计
- 7.4 基于ARIMA-GARCH模型超短期负荷预测
- 本章小结
- 参考文献
- 封底
展开全部
贝叶斯电力负荷预测模型研究是2016年由中国电力出版社出版,作者史会峰。
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