声明
致谢
摘要
第一章绪论
1．1研究背景与意义
1．2国内外研究现状
1．2．1电力负荷预测研究现状
1．2．2概率性预测(概率性区间预测、概率密度预测)
1．2．3基于大数据分析的预测方法研究
1．3研究思路和研究方法
1．3．1研究思路
1．3．2研究方法
1．4创新点及全文结构安排
1．4．1创新点
1．4．2结构安排
第二章相关理论概述
2．1 LASSO回归
2．1．1模型表示
2．1．2模型求解及参数估计
2．2分位数回归
2．2．1模型表示
2．2．2参数估计
2．3神经网络分位数回归
第三章考虑风电影响的短期电力负荷概率密度预测研究
3．1考虑风电因素的LASSO分位数回归模型
3．2考虑风电因素的基于LASSO分位数回归的概率密度预测
3．3算例分析
3．3．1评价准则
3．3．2案例描述
3．3．3加拿大安大略省2017年冬季案例分析
3．3．4加拿大安大略省2017年夏季案例分析
第四章基于LASSO分位数回归的中期电力负荷概率密度预测
4．1基于LASSO分位数回归模型
4．2基于LASSO分位数回归的中期电力负荷概率密度
4．3算例分析
4．3．1算例描述
4．3．2概率密度预测结果分析
第五章基于LASSO神经网络分位数回归的电力消费概率密度预测
5．1基于LASSO神经网络分位数回归模型
5．2基于核密度估计的LASSO-QRNN概率密度预测方法
5．3算例分析
5．3．1评价准则
5．3．2中国广东省电力消费预测案例分析
5．3．3美国加利福尼亚电力消费预测案例分析
第六章总结与展望
6．1主要研究工作及解决的实际问题
6．2研究工作不足及展望
参考文献
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况
