Ứng dụng công cụ Wavelet để dự báo phụ tải điện tại huyện Đông Anh

Home 1-luan-an-thac-si ky-thuat-thac-si Ứng dụng công cụ Wavelet để dự báo phụ tải điện tại huyện Đông Anh - Hà Nội

[giaban]0.000 VNĐ[/giaban] [kythuat]

[/kythuat]
[tomtat]

Ứng dụng công cụ Wavelet để dự báo phụ tải điện tại huyện Đông Anh - Hà Nội

File toàn văn Down tại đây or Down tại đây or Down tại đây

File thuyết trình Down tại đây or Down tại đây or Down tại đây

MỤC LỤC

CHƯƠNG I: MỞ ĐẦU

CHƯƠNG II: TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN

1. Dự báo phụ tải điện

1.1 Giới thiệu

1.2 Phân loại dự báo phụ tải điện

1.2.1 Dự báo phụ tải điện ngắn hạn

1.2.2 Dự báo phụ tải điện trung hạn

1.2.3 Dự báo phụ tải điện dài hạn

2. Đo lường độ chính xác của dự báo phụ tải điện

2.1 Sai số dự báo

2.2 Phương pháp thống kê và các công thức độ chính xác của dự báo

2.3 Phương pháp đồ thị đánh giá độ chính xác của dự báo

3. Các khái niệm toán trong thống kê

3.1 Kỳ vọng toán học

3.2 Phương sai

3.3 Độ lệch chuẩn

3.4 Dự báo khoảng

3.5 Kiểm định giả thiết

3.6 Mức ý nghĩa chính xác

3.7 Hiệp phương sai của 2 biến (Cov)

3.8 Hệ số tương quan

3.9 Hệ số xác định r²

3.10 Mối quan hệ giữa r và r²

CHƯƠNG III: PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO BOX-JENKINS, PHÂN TÍCH WAVELET KẾT HỢP PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO BOX-JENKINS

1. Dự báo bằng phương pháp Box-Jenkins

1.1 Chuỗi thời gian

1.1.1 Định nghĩa

1.1.2 Các thành phần cơ bản của chuỗi thời gian

1.1.3 Các dạng cấu trúc của chuỗi thời gian

1.1.4 Phương pháp biến đổi về chuỗi dừng

1.2 Các hàm tương quan

1.2.1 Hàm tự tương quan (ACF)

1.2.2 Hàm tự tương quan riêng (PACF)

1.3 Các quá trình ngẫu nhiên đơn giản

1.3.1 Nhiễu trắng (White noise)

1.3.2 Bước ngẫu nhiên (Randon walk)

1.3.3 Quá trình tự hồi quy (AR)

1.3.4 Quá trình trung bình trượt (MA)

1.3.5 Quá trình trung bình trượt và tự hồi quy (ARMA)

1.3.6 Mô hình ARMA mở rộng (ARIMA, SARIMA)

1.4 Các bước của phương pháp Box - Jenkins

1.4.1 Định dạng mô hình

1.4.2 Ước lượng các hệ số của mô hình

1.4.3 Kiểm tra giá trị mô hình

1.4.4 Dự báo

1.5 Phân tích Wavelet kết hợp phương pháp dự báo Box - Jenkins

2. Ứng dụng GARCH TOOLBOX

2.1 Giới thiệu

2.2 Mô hình hàm trung bình và hàm Variance

2.3 Mô hình mặc định

2.4 Các hàm chính trong Garch toolbox

3. Wavelet toolbox và các ứng dụng

3.1 Wavelet trong phân tích tín hiệu

3.1.1 Giới thiệu

3.1.2 Wavelet toolbox

3.1.3 Họ Wavelet (Wavelet families)

3.2 Các phương pháp phân tích Wavelet

3.2.1 Biến đổi Wavelet liên tục(CWT)

3.2.2 Biến đổi Wavelet rời rạc

3.2.3 Phân tích Wavelet packet

3.2.4 Tái cấu trúc lại bằng Wavelet

3.3 Hướng dẫn sử dụng Wavelet toolbox

3.3.1 Phân tích Wavelet liên tục 1-D

3.3.2 Phân tích Wavelet liên tục phức hợp 1-D

3.3.3 Biến đổi Wavelet rời rạc 1-D

3.4 Tín hiệu điện dùng trong thực tế

3.4.1 Dữ liệu và các thông tin khác

3.4.2 Phân tích chu kỳ giữa ngày

3.4.3 Phân tích chu kỳ cuối ngày

3.5 Dự báo phụ tải điện bằng biến đổi Wavelet kết hợp phương pháp Box-Jenkins

3.5.1 Giới thiệu

3.5.2 Thuật toán

CHƯƠNG IV: KẾT QUẢ ỨNG DỤNG PHÂN TÍCH WAVELET KẾT HỢP PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO BOX-JENKINS TẠI PHỤ TẢI ĐIỆN ĐÔNG ANH - HÀ NỘI

1. Kết quả dự báo bằng phương pháp Box-Jenkins

2. Kết quả dự báo bằng biến đổi Wavelet kết hợp phương pháp Box-Jenkins

CHƯƠNG V: KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT HƯỚNG PHÁT TRIỂN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

[/tomtat]

GIỚI THIỆU

GIÚP ĐỠ

ỦNG HỘ CHÚNG TÔI