摘 要
随着农业现代化的发展和农村电力需求的增加，农电系统的负荷预测和控制成为重要的研究课题。本文旨在基于智能优化算法，提出一种准确预测农电系统负荷和优化系统控制的方法。研究内容包括遗传算法、粒子群优化算法、蚁群算法和模糊逻辑算法在农电系统负荷预测与控制中的应用。通过比较各种算法的优缺点并提出改进方案，以提高负荷预测的准确性和稳定性。
关键词：农电系统 负荷预测 优化算法 智能控制
Abstract
With the development of agricultural modernization and the increase of rural power demand, the load forecasting and control of agricultural power system has become an important research topic. This paper aims to propose a method to accurately predict the farm power system load and optimize the system control based on the intelligent optimization algorithm. The research content includes the application of genetic algorithm, particle swarm optimization algorithm, ant colony algorithm and fuzzy logic algorithm in the load prediction and control of agricultural power system. By comparing the advantages and disadvantages of various algorithms and proposing improvement schemes to improve the accuracy and stability of load prediction.
Key words: Agricultural power system Load prediction Optimization algorithm Intelligent control
目 录
摘 要 I
Abstract II
1. 绪论 1
1.1 研究背景和意义 1
1.2 国内外研究现状 1
1.3 研究目的和内容 2
2. 相关理论概述 3
2.1 线性回归算法 3
2.2 支持向量机算法 4
2.3 人工神经网络算法 5
3. 基于智能优化算法的农电系统负荷预测研究 5
3.1 遗传算法在负荷预测中的应用 5
3.2 粒子群优化算法在负荷预测中的应用 6
3.3 蚁群算法在负荷预测中的应用 7
3.4 模糊逻辑算法在负荷预测中的应用 8
4. 基于智能优化算法的农电系统控制研究 9
4.1 遗传算法在系统控制中的应用 9
4.2 粒子群优化算法在系统控制中的应用 10
4.3 蚁群算法在系统控制中的应用 10
4.4 模糊逻辑算法在系统控制中的应用 11
5. 结论 12
参考文献 13
致 谢 15
随着农业现代化的发展和农村电力需求的增加，农电系统的负荷预测和控制成为重要的研究课题。本文旨在基于智能优化算法，提出一种准确预测农电系统负荷和优化系统控制的方法。研究内容包括遗传算法、粒子群优化算法、蚁群算法和模糊逻辑算法在农电系统负荷预测与控制中的应用。通过比较各种算法的优缺点并提出改进方案，以提高负荷预测的准确性和稳定性。
关键词：农电系统 负荷预测 优化算法 智能控制
Abstract
With the development of agricultural modernization and the increase of rural power demand, the load forecasting and control of agricultural power system has become an important research topic. This paper aims to propose a method to accurately predict the farm power system load and optimize the system control based on the intelligent optimization algorithm. The research content includes the application of genetic algorithm, particle swarm optimization algorithm, ant colony algorithm and fuzzy logic algorithm in the load prediction and control of agricultural power system. By comparing the advantages and disadvantages of various algorithms and proposing improvement schemes to improve the accuracy and stability of load prediction.
Key words: Agricultural power system Load prediction Optimization algorithm Intelligent control
目 录
摘 要 I
Abstract II
1. 绪论 1
1.1 研究背景和意义 1
1.2 国内外研究现状 1
1.3 研究目的和内容 2
2. 相关理论概述 3
2.1 线性回归算法 3
2.2 支持向量机算法 4
2.3 人工神经网络算法 5
3. 基于智能优化算法的农电系统负荷预测研究 5
3.1 遗传算法在负荷预测中的应用 5
3.2 粒子群优化算法在负荷预测中的应用 6
3.3 蚁群算法在负荷预测中的应用 7
3.4 模糊逻辑算法在负荷预测中的应用 8
4. 基于智能优化算法的农电系统控制研究 9
4.1 遗传算法在系统控制中的应用 9
4.2 粒子群优化算法在系统控制中的应用 10
4.3 蚁群算法在系统控制中的应用 10
4.4 模糊逻辑算法在系统控制中的应用 11
5. 结论 12
参考文献 13
致 谢 15
