1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Dự báo phụ tải điện sử dụng mạng wavelet và fuzzy logic

100 14 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Dự Báo Phụ Tải Điện Sử Dụng Mạng Wavelet Và Fuzzy Logic
Tác giả Nguyễn Ngọc Huy
Người hướng dẫn TS. Ngô Cao Cường
Trường học Trường Đại Học Công Nghệ Tp. Hcm
Chuyên ngành Kỹ Thuật Điện
Thể loại Luận Văn Thạc Sĩ
Năm xuất bản 2014
Thành phố Tp. Hồ Chí Minh
Định dạng
Số trang 100
Dung lượng 1,33 MB

Nội dung

Ngày đăng: 11/07/2021, 16:51

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[1] Aussem, A., J., and F. Murtagh. 1997. “Combining neural network forecasts on wavelet-transformed time series.” Connection Science 9 (1): 113-121 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Combining neural network forecasts onwavelet-transformed time series.”"Connection Science
[2] “Wavelet-based Multiresolution Forecasting”.UniS Technical Report(June 2005) Sách, tạp chí
Tiêu đề: Wavelet-based Multiresolution Forecasting
[3] Chiu, S. 1994. “Fuzzy Model Identification Based on Cluster Estimation.”Journal of Intelligent & Fuzzy Systems 2 (3): 267-278 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Fuzzy Model Identification Based on Cluster Estimation.”"Journal of Intelligent & Fuzzy Systems
[4] Chiu, S. 1997. “Extracting Fuzzy Rules from Data for Function Approximation and Pattern Classification.” D. Dubois, H. Prade, and R. Yager (Eds.), Fuzzy Information Engineering: A Guided Tour of Applications. John Wiley and Sons Sách, tạp chí
Tiêu đề: Extracting Fuzzy Rules from Data for Function Approximationand Pattern Classification.” D. Dubois, H. Prade, and R. Yager (Eds.), FuzzyInformation Engineering: A Guided Tour of Applications
[5] Bojadzive,G., Bojadzive,M. 2007. “Fuzzy Logic for business, finance and management”. World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd, Singapore Sách, tạp chí
Tiêu đề: Fuzzy Logic for business, finance andmanagement”."World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd
[6] Genỗay, R., F. Selcuk, and B. Whitcher. 2002. “An Introduction to Wavelets and Other Filtering Methods in Finance and Economics.” Academic Press, New York Sách, tạp chí
Tiêu đề: An Introduction to Wavelets andOther Filtering Methods in Finance and Economics.”"Academic Press
[7] Mallat, S. 1989. “A Theory for Multiresolution Signal Decomposition: The Wavelet Representation.” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 11: 674-93 Sách, tạp chí
Tiêu đề: A Theory for Multiresolution Signal Decomposition: TheWavelet Representation.” "IEEE Transactions on Pattern Analysis and MachineIntelligence
[8] Zhang, X.P,, Tian, L.S., and Peng, Y.N. 1996. “From the Wavelet series to Discrete Wavelet Transform – the Initialization”. IEEE Trans. Signal Process. 44:No. 1 Sách, tạp chí
Tiêu đề: From the Wavelet series toDiscrete Wavelet Transform – the Initialization”. "IEEE Trans. Signal Process
[9] Percival, D. B., and A. T. Walden. 2000. “Wavelet Methods for Time Series Analysis.” Cambridge University Press Sách, tạp chí
Tiêu đề: Wavelet Methods for Time SeriesAnalysis.”
[10] Ramsey, J. B. 1999. “The contribution of wavelets to the analysis of economic and financial data.” Phil. Trans. R. Soc. Lond. A 357: 2593-2606 Sách, tạp chí
Tiêu đề: The contribution of wavelets to the analysis of economicand financial data.”"Phil. Trans. R. Soc. Lond. A
[11] Shensa, M. J. 1992. “The discrete wavelet transform: wedding the àtrous and Mallat algorithms.” IEEE Trans. Signal Process. 40: 2464-248 Sách, tạp chí
Tiêu đề: The discrete wavelet transform: wedding the àtrous andMallat algorithms.”"IEEE Trans. Signal Process

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Để tìm các thông số của mô hình dự báo ta đạo hàm phương trình trên theo các thông số mô hình - Dự báo phụ tải điện sử dụng mạng wavelet và fuzzy logic
t ìm các thông số của mô hình dự báo ta đạo hàm phương trình trên theo các thông số mô hình (Trang 20)
phép biến đổi Meyer được cho trong hình 2: - Dự báo phụ tải điện sử dụng mạng wavelet và fuzzy logic
ph ép biến đổi Meyer được cho trong hình 2: (Trang 32)
Hình 2. 1: Hàm ( )t của biến đổi Haar - Dự báo phụ tải điện sử dụng mạng wavelet và fuzzy logic
Hình 2. 1: Hàm ( )t của biến đổi Haar (Trang 32)
Hình 2. 3: Họ hàm ( )t của biến đổi Daubechies - Dự báo phụ tải điện sử dụng mạng wavelet và fuzzy logic
Hình 2. 3: Họ hàm ( )t của biến đổi Daubechies (Trang 33)
cho ở hình sau: - Dự báo phụ tải điện sử dụng mạng wavelet và fuzzy logic
cho ở hình sau: (Trang 36)
Hình 2. 5: Miền xác định và miền tin cậy của tập mờ. - Dự báo phụ tải điện sử dụng mạng wavelet và fuzzy logic
Hình 2. 5: Miền xác định và miền tin cậy của tập mờ (Trang 37)
Hình2. 6: Rời rạc hóa hàm thuộc - Dự báo phụ tải điện sử dụng mạng wavelet và fuzzy logic
Hình 2. 6: Rời rạc hóa hàm thuộc (Trang 39)
Hình 2. 7: Rời rạc hóa hàm thuộc - Dự báo phụ tải điện sử dụng mạng wavelet và fuzzy logic
Hình 2. 7: Rời rạc hóa hàm thuộc (Trang 41)
Hình 2.8 : Giải mờ bằng phương pháp điểm cực đại - Dự báo phụ tải điện sử dụng mạng wavelet và fuzzy logic
Hình 2.8 Giải mờ bằng phương pháp điểm cực đại (Trang 47)
Hình 2.9 : Giải mờ bằng phương pháp điểm trọng tâm - Dự báo phụ tải điện sử dụng mạng wavelet và fuzzy logic
Hình 2.9 Giải mờ bằng phương pháp điểm trọng tâm (Trang 48)
Giải thuật trên được mô tả như hình dưới đây với cấp phân tích là cấp 5: - Dự báo phụ tải điện sử dụng mạng wavelet và fuzzy logic
i ải thuật trên được mô tả như hình dưới đây với cấp phân tích là cấp 5: (Trang 54)
luyện dữ liệu. Mô hình huyến luyện được giữ lại để thực hiện dự báo một bước phía - Dự báo phụ tải điện sử dụng mạng wavelet và fuzzy logic
luy ện dữ liệu. Mô hình huyến luyện được giữ lại để thực hiện dự báo một bước phía (Trang 62)
3.4. Mô hình dự báo mạng Fuzzy-Wavelet: - Dự báo phụ tải điện sử dụng mạng wavelet và fuzzy logic
3.4. Mô hình dự báo mạng Fuzzy-Wavelet: (Trang 62)
3.5.1 Mô hình dự báo Fuzzy-Wavelet: - Dự báo phụ tải điện sử dụng mạng wavelet và fuzzy logic
3.5.1 Mô hình dự báo Fuzzy-Wavelet: (Trang 64)
3.5.2 Xây dựng mô hình nhận dạng mờ Fuzzy Identification: - Dự báo phụ tải điện sử dụng mạng wavelet và fuzzy logic
3.5.2 Xây dựng mô hình nhận dạng mờ Fuzzy Identification: (Trang 65)
hình Fuzzy [X] Kết quả dự báo - Dự báo phụ tải điện sử dụng mạng wavelet và fuzzy logic
h ình Fuzzy [X] Kết quả dự báo (Trang 67)
của địa phương, phấn đấu đến năm 2015 hình thành cơ cấu kinh tế công nghiệ p- - Dự báo phụ tải điện sử dụng mạng wavelet và fuzzy logic
c ủa địa phương, phấn đấu đến năm 2015 hình thành cơ cấu kinh tế công nghiệ p- (Trang 69)
Hình 4.1 biểu diễn đồ thị 3 loại đồ thị phụ tải đặc trưng đó là đồ thị phụ tải - Dự báo phụ tải điện sử dụng mạng wavelet và fuzzy logic
Hình 4.1 biểu diễn đồ thị 3 loại đồ thị phụ tải đặc trưng đó là đồ thị phụ tải (Trang 70)
Một số hình ảnh về Tiền Giang - Dự báo phụ tải điện sử dụng mạng wavelet và fuzzy logic
t số hình ảnh về Tiền Giang (Trang 70)
Các đồ thị phụ tải ngày thường đều có hình dạng tương tự và hầu như không cách xa nhau - Dự báo phụ tải điện sử dụng mạng wavelet và fuzzy logic
c đồ thị phụ tải ngày thường đều có hình dạng tương tự và hầu như không cách xa nhau (Trang 71)
Hình 4. 3: Sơ đồ phân tích MODWT ở cấp 5 - Dự báo phụ tải điện sử dụng mạng wavelet và fuzzy logic
Hình 4. 3: Sơ đồ phân tích MODWT ở cấp 5 (Trang 74)
Bảng 1: Các hệ số phân tích MODWT Dj và S5 - Dự báo phụ tải điện sử dụng mạng wavelet và fuzzy logic
Bảng 1 Các hệ số phân tích MODWT Dj và S5 (Trang 75)
những khuyết điểm ảnh hưởng rất lớn đến mô hình Fuzzy Identification. Để mô - Dự báo phụ tải điện sử dụng mạng wavelet và fuzzy logic
nh ững khuyết điểm ảnh hưởng rất lớn đến mô hình Fuzzy Identification. Để mô (Trang 77)
Bảng 7: Dự báo và sai số đồ thị phụ tải ngày 05/09/2011 - Dự báo phụ tải điện sử dụng mạng wavelet và fuzzy logic
Bảng 7 Dự báo và sai số đồ thị phụ tải ngày 05/09/2011 (Trang 81)
SỐ LIỆU 200 NGÀY TỪ 17/2 ĐẾN 4/9/2011 ĐỂ DỰ BÁO NGÀY 5/09/2011 - Dự báo phụ tải điện sử dụng mạng wavelet và fuzzy logic
200 NGÀY TỪ 17/2 ĐẾN 4/9/2011 ĐỂ DỰ BÁO NGÀY 5/09/2011 (Trang 82)
Hình 4.4: Kết quả đồ thị phụ tải dự báo ngày 5/9/2011 - Dự báo phụ tải điện sử dụng mạng wavelet và fuzzy logic
Hình 4.4 Kết quả đồ thị phụ tải dự báo ngày 5/9/2011 (Trang 82)

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN