采用现代时间序列分析方法的电力负荷预测PDF电子书下载

第一章 绪论 1

第一节 负荷预测引论 1

第二节 现代时间序列分析与负荷预测 2

第三节 预测相关概念导引 3

第四节 一些预备知识 4

参考文献 8

第二章 负荷预测的一般方法 9

第一节 基于回归模型的负荷预测方法 9

第二节 基于ARMA模型的负荷预测方法 12

第三节 基于灰色系统理论的负荷预测方法 20

第四节 基于神经网络的预测方法 23

第五节 基于混沌理论的预测方法 26

第六节 基于小波分析的负荷预测方法 28

第七节 基于支持向量机的负荷预测模型 31

第八节 其他负荷预测方法 33

第九节 负荷预测的一些专题 37

第十节 算例 41

附录 44

参考文献 46

第三章 ARCH族负荷预测模型 51

第一节 负荷波动性建模 51

第二节 ARCH模型与GARCH模型 51

第三节 模型的参数估计 56

第四节 负荷时间序列ARCH效应的检验方法 57

第五节 ARCH/GARCH模型的再思考 58

第六节 ARCH族模型的条件分布 59

第七节 一元GARCH模型的拓展 63

第八节 多元GARCH模型 71

第九节 其他拓展 74

第十节 信息冲击曲线（NIC）专题 76

第十一节 动态视角的负荷波动性研究 81

第十二节 算例 81

附录 86

参考文献 91

第四章 SV族负荷预测模型 97

第一节 SV模型导引 97

第二节 SV模型的拓展 100

第三节 SV模型的参数估计方法 107

第四节 算例 113

附录 116

参考文献 118

第五章 高阶矩负荷预测模型 122

第一节 自回归条件密度模型 122

第二节 自回归条件偏度模型 125

第三节 自回归条件方差偏度峰度模型 128

第四节 GARCHS和GARCHSK的一些拓展 130

第五节 高阶矩模型小结 131

第六节 算例 131

附录 135

参考文献 137

第六章 其他非线性负荷预测模型 139

第一节 门限自回归模型 139

第二节 STAR模型 142

第三节 马尔可夫转换模型 148

第四节 双线性模型 149

第五节 时变参数模型 150

第六节 非线性负荷预测模型小结 150

第七节 算例 150

参考文献 153

第七章 多元负荷时间序列建模 155

第一节 负荷预测领域之多元时间序列分析引论 155

第二节 向量自回归模型 155

第三节 VAR的结构性分析 157

第四节 VAR的衍生模型 162

第五节 余论 165

第六节 算例 165

参考文献 167

第八章 协整理论以及在负荷预测中的应用 169

第一节 协整理论 169

第二节 VEC模型 172

第三节 协整向量的检验和估计 173

第四节 经典协整理论小结 176

第五节 分数维协整 177

第六节 门限协整 178

第七节 变结构协整 179

第八节 协整理论的其他衍生 180

第九节 算例 180

参考文献 184

第九章 Copula与多元负荷时间序列 187

第一节 相关性问题引论 187

第二节 相关性的度量问题探微 187

第三节 Copula理论 190

第四节 典型Copula 193

第五节 Copula的参数估计方法 200

第六节 Copula的选择 202

第七节 余论 202

第八节 算例 203

附录 205

参考文献 207

第十章 模型预测及评价 209

第一节 动态与静态预测 209

第二节 预测效果评价 210

第三节 预测评价述评 214

第四节 算例 215

第五节 负荷预测的标准化问题 217

附录 219

参考文献 224

符号说明 226

参数估计索引 227

后记 228