电力负荷预测技术及其应用

出版时间:2009-6  出版社:中国电力出版社  作者:牛东晓 等编著  
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内容概要

本书是《电力负荷预测技术及其应用》第二版,在第一版的基础上更新了部分案例,增加了调查预测法、预警分析法、情景预测法和季节时间序列预测法等新技术。全书共分八章,第一章介绍电力负荷预测的基本概念和预测过程,第二章至第七章分别阐述经典负荷预测技术、趋势外推预测技术、回归分析预测技术、时间序列随机预测技术、灰色预测技术、优选组合预测技术、专家系统预测技术、神经网络预测技术、小波分析预测技术等预测理论和方法,论述了电力负荷预测技术的最新发展,第八章介绍了一些负荷预测软件。每章后面都配有应用示例。    本书可作为高等学校电力技术经济、电力工程管理、计划统计、信息管理和电力系统自动化专业的本科生和研究生教材,也可作为电力系统用电、调度、计划、规划和研究等部门的技术人员参考书。

书籍目录

第二版前言第一版前言第一章 电力负荷预测概论 第一节 负荷预测概念和原理  第二节 用电量与负荷预测的分类  第三节 负荷预测基本程序  第四节 负荷预测误差分析 第二章 负荷预测经验技术与经典技术 第一节 专家预测法 第二节 类比法 第三节 主观概率预测法 第四节 调查概率预测法  第五节 预警分析法  第六节 情景预测法  第七节 单耗法 第八节 负荷密度法 第九节 比例系数增长法 第十节 季节时间序列预测法 第十一节 弹性系数法第三章 电力负荷趋势外推预测技术 第一节 水平趋势预测技术 第二节 线性趋势预测技术 第三节 多项式趋势预测技术 第四节 季节型趋势预测技术 第五节 增长趋势预测技术第四章 电力负荷回归模型预测技术 第一节 一元线性回归模型及其参数估计 第二节 一元线性回归模型的检验 第三节 一元线性回归模型的预测分析 第四节 多元线性回归预测模型 第五节 非线性回归预测模型 第六节 线性回归模型在电力负荷预测中的应用第五章 电力负荷时间序列预测技术 第一节 时间序列的概念 第二节 时间序列的线性模型  第三节 线性模型的自相关函数和偏相关函数  第四节 模型识别与参数估计  第五节 模型的检验  第六节 非平稳序列模型  第七节 随机模型在电力负荷预测中的应用 第六章 电力负荷灰色预测技术 第一节 灰色系统理论介绍  第二节 灰色生成 第三节 灰色建模过程 第四节 负荷灰色预测技术的改进 第七章 电力负荷预测技术的新发展 第一节 优选组合预测技术 第二节 专家系统预测技术  第三节 神经网络预测技术  第四节 小波分析预测技术 第八章 负荷预测系列软件介绍  第一节 用电负荷预测系统  第二节 日负荷预测系统  第三节 日周月年负荷预测系统  第四节 重大节日负荷预测系统 附录一 矩阵及其运算 附录二 概率论基本知识参考文献

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用户评论 (总计27条)

 
 

  •   对电力负荷预测技术及应用的很好概括。
  •   关于电力负荷预测的书籍不是很多,这本书介绍了好多种预测方法,能让想学习负荷预测知识的找到合适的预测方法!
  •   负荷预测方面的专业书籍比较少,这本书比较全面系统,介绍的方法推导全面可信,可以直接作为仿真算法,值得一读,与第一版相比,内容变化不大,不过还是很好,是负荷预测研究者必看的经典教材。
  •   对从事负荷预测工作的人来说有用。
  •   这本更侧重预测的实践环节,如果结合理论部分看起来效果会更好的
  •   好书,便宜方便,适合电力研究生。
  •   比较全的介绍,省却好多资料查找时间和精力。
  •   对做规划帮助挺大的
  •   理论结合实践的完美
  •   不错的专业书,相关专业的推荐一读
  •   考试用书,还要再努力研究一下啊~~
  •   书是我们领导出的,当然不错啦!一直在用啊!
  •   我以前有一本,送人了,现在又用到,只好再买一本.
  •   全面翔实
  •   书挺好的,质量不错,值得推荐
  •   很好,发货速度也高
  •   发货很快,买自己院长的书。
  •   很好的书,负荷预测的基本方法讲解的很到位。如果能结合仿真就更好了
  •   这本书并没有我想象中的写的那么生动易懂,而是大把大把的公式,脱不了俗套吧,对于应用来说,应该说有所欠缺!
  •   还好,可以学到一些东西
  •   老师推荐的教材,一次性买了两本,其中一本是替同学买的,不过还没有开始用,书的作者还是很不错的,期望能够学习到新的知识。
  •   暂时没细看,还行啊
  •   有本好书就是好
  •   刚收到,看了再对书具体评价
  •   对于这么薄的一本是而言已经不错了,追求面面俱到肯定不能精讲
  •   对我很实用的书!
  •   看了之后来评论的,内容挺专业,我是上班之后接触到这方面的工作才找来这本书看看的,但是理论知识太多,结合实际的示例比较少,所以比较适合理论性的学习。
 

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