短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法的研究與應(yīng)用

短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法的研究與應(yīng)用

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1、中山大學(xué)碩士學(xué)位論文短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法的研究與應(yīng)用姓名:潘燕宜申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別:碩士專業(yè):計(jì)算數(shù)學(xué)指導(dǎo)教師:李小福2009053132卷第3期李晉:金頭閉殼龜正常心電圖的初步分析255接.上述兩個(gè)保護(hù)區(qū)內(nèi)雖無金頭閉殼龜分布,但皖南山水縱橫,森林覆蓋率高,水資源充沛,可以依托現(xiàn)有管理機(jī)構(gòu)和人員,擴(kuò)大自然保護(hù)區(qū)管理范圍,對(duì)金頭閉殼龜施加保護(hù).在保護(hù)區(qū)建設(shè)管理的同時(shí),應(yīng)對(duì)涇縣汀溪河大康村東園自然村至愛民村、漕溪河古壩村沈村自然村至漕溪河水電站、黟縣清溪河楊家墩村以上河段加以重點(diǎn)保護(hù).在河道及周邊禁止一切漁獵,禁止挖沙開墾,減少河道中人為活動(dòng),對(duì)公路建設(shè)、水利水電建設(shè)、工礦企業(yè)建設(shè)嚴(yán)格

2、管理,確保不危及金頭閉殼龜和水生生物生存.漕溪河水電站應(yīng)科學(xué)調(diào)度,確保河水流量,除自然降雨外避免在八九月金頭閉殼龜孵化季節(jié)開閘放水.參考文獻(xiàn):[1]中國藥用動(dòng)物志協(xié)作組編著.中國藥用動(dòng)物第一集[M].天津:天津科學(xué)技術(shù)出版社,1978:153—156.[2Ⅱ王義權(quán).黃喉水龜?shù)纳鷳B(tài)[J].野生動(dòng)物,1984,3:25—29.[3]汪嗚.聶劉旺,郭超文.中華花龜?shù)娜旧M型與Ag—N3R對(duì)[J].安徽師范大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,1999,l:44—45.r43解景田、趙靜.生理學(xué)實(shí)驗(yàn)[M].北京:高等教育出版社,1987:109—113.[5]阮蓉文.四種不同類型爬行動(dòng)物心電圖的研究

3、[J].兩棲爬行動(dòng)物學(xué)研究.1995.45:262—265.[6]陳衛(wèi)平.正常貓的心電圖分析[J].動(dòng)物學(xué)雜志,1989,24(5):35—37.[7]聞穎梅、任民峰.心電圖入門[M].北京:人民衛(wèi)生出版社,1981.[8]李晉.中華花龜正常心電圖的初步分析[J].安徽師范大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2000。23(1):147—49.[9]郭繼鴻.心力衰竭再同步和電除頗治療[M].北京:北京大學(xué)醫(yī)學(xué)出版社,2007.[10]李學(xué)斌.心率失常梯形圖圖解[M].杭州:浙江大學(xué)出版社,2007.[11]徐晤.虛擬與現(xiàn)實(shí)結(jié)合的心電圖軟件的構(gòu)建【J].中國醫(yī)學(xué)教育技術(shù)。2007.0125—

4、27.[12]程焱.寬ORS波群心動(dòng)過速的鑒別診斷[J].基層醫(yī)學(xué)論壇,2007.05:56—58.[13]熊艷霞.室性并行心律動(dòng)態(tài)心電圖診斷與探索[J].實(shí)用醫(yī)技雜志,2007.06:67—69.[14]黃寶晨.心電圖學(xué)(續(xù))[J].現(xiàn)代電生理學(xué)雜志,2007,0I:36—39.PreliminaryAnalysisoftheGolden-HeadedBoxTurtle’sNormalElectrocardiogramDataLIjin(CollegeofLifeSciences.AnhuiNormalUniversity,Wuhu241000.Claim)動(dòng)關(guān)系的規(guī)則,并

5、應(yīng)用此規(guī)則對(duì)灰色預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行校正,從而提高重大節(jié)日的預(yù)測(cè)精度。關(guān)鍵詞:短期負(fù)荷預(yù)測(cè),支持向量機(jī),灰色模型,關(guān)聯(lián)規(guī)則Ⅱ中山大學(xué)碩士學(xué)位論文Title:ResearchandApplicationofShort-TermLoadForecastingMethodMajor:ComputationalMathematicsName:PanYanyiSupervisor:LiXiaofuAssociateProfessorABSTRACTTheshort-termloadforecasting(STLF)isanimportantroutineforpower-dispatchdep

6、artment.Withthedevelopmentofpowermarket,STLFwillplayamoreandmoreimportantrole.Therefore,howtoimprovetheforecastingprecisiontoensurepowersystem’Ssecurity,profitandquality,istheemphasisonthestudyofshort·termloadforecasting.Inthispaper,relevantbackgroundandsignificanceofSTLFofpowersystemaleint

7、roducedandsomeshort-termloadforecastingmethodsalesummarizedandanalyzed,includingtraditionalmethodsandartificialintelligence.Anditproposesashort-termloadforecastingmodelbasedonsupportvectormachine(SVM)andgraypredictionmethod.Allofthesearebasedondataprovid

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