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1)  short-term power load
短期电力负荷
1.
Study of short-term power load forecasting based on improved PSO-BP neural network model;
基于改进PSO-BP神经网络的短期电力负荷预测研究
2.
Short-term power load forecasting is an important component of the power of scheduling system, and it is the main source of the electricity market transactions’data.
我国现阶段短期电力负荷预测的理论和方法已经比较成熟,不过并未真正实现计算机化,即使开发出的一些程序和软件,也是比较简单化的,因此开发出一套针对地市级短期电力负荷预测及其特性分析的系统,以便满足全国地市级供电企业这种特殊的需求具有很重要的研究意义。
2)  power short-term load time series
电力短期负荷时间序列
1.
The delay time windowΓis determined by the attractor appearance and autocorrelation analysis of power short-term load time series.
该文通过电力短期负荷重构吸引子的形状和自相关函数确定电力短期负荷时间序列的最佳嵌入时间窗Γ;根据电力短期负荷的m、τ与Γ的函数关系确定m、τ的多组最佳匹配,证明了m、τ的最佳匹配对于负荷伸缩和平移的不变性;提出了选择预测参考点的适用而有效的方法,该方法分为粗搜索和细搜索2个过程,粗搜索主要根据距离选出一定数量的邻近点,细搜索主要根据相点演化的相关性排除“伪邻近点”。
3)  short-term Load Forecasting
短期电力负荷预测
1.
A novel short-term load forecasting model based on modular neural networks is presented in this paper.
通过对电力负荷变化规律和影响因素的分析 ,提出了一种基于组合式神经网络的短期电力负荷预测模型。
2.
The short-term load forecasting of electric power system, Predicting electric load for a period of hours, days, or weeks, is a important research area of electric power system s operation.
本文首先概述了电力系统短期负荷的原理、特点、研究现状及发展趋势,分析了影响负荷预测精度的因素,对电力系统的短期负荷预测的各种传统方法及现代方法进行了综述,并重点研究了人工神经网络在短期电力负荷预测中的应用。
4)  Short term power load forecast
短期电力负荷预报
5)  short term load forecasting
电力系统短期负荷预测
6)  short-term load forecasting
电力负荷短期预测
1.
The short-term load forecasting is an important routine for power dispatch departments.
电力负荷短期预测是电力系统调度和控制的基础,其预测精度直接影响电力系统的经济效益以及电网的稳定性。
补充资料:短期电力需求预测


短期电力需求预测
short term forecast for electric power demand

duonq一d旧nll xuq一u yuee短期电力摇求预测(short term foreeast foreleetrie power demand)一般是指一年之内以月为单位,或一月之内以周、天、小时为单位,对未来一个月、一周、一天、一小时时段的电力需求所做的预侧。它是在充分考虑系统的重要运行特性、自然条件和社会因素的条件下,利用一套数学方法,系统地处理过去与未来的电力负荷状况,在满足一定精确度要求下,确定未来某特定时段电力需求量的工作。 计算指标包括预测期、计算周期、预测时段。预测期是指对未来负荷预测的时间范围;计算周期是指多长时间重复计算一次;预测时段是指对预测期内的时段划分。例如,某种负荷预测是在前一天预侧第二天全天每半小时的负荷,则预测期为一天,计算周期为一天,预测时段为半小时;又如,每天预测未来3“天内每周的系统负荷,此时,预测期是一年,计算周期为一天,预测时段为一周。 以往作短期预测时,较多采用预测期与计算周期一致,如周负荷预测,预侧期为一周,每周计算一次,即在每周的周末,预测未来一周的系统负荷。这种做法的缺点是不能跟踪修改原先的预侧。目前,随着计算手段的发展和对负荷预测精确度要求的提高,出现了负荷预测的滚动计算,即负荷预测的计算周期与预侧期不一致,一般计算周期以天或小时为单位。例如,每天滚动计算未来七天负荷、每天滚动计算未来30天每天的负荷、每天滚动计算未来一年每周的负荷等。由于计算周期的缩短,使得预测人员可以根据系统的实际运行情况,跟踪改变负荷预侧值,从而提高预侧精确度. 预测的作用预测对电力系统的经济调度和电力市场运营都非常重要。系统调度人员在编制开停机计划、机组检修计划、机组发电计划、网间交换计划以及水火电联合调度计划等时,都必须以负荷预测的数据为依据。准确的负荷预测,可以减少系统停机备用和旋转备用,增加系统安全稳定运行的水平,充分利用网间的错峰效益,从而降低运行成本。短期需求预测对电力市场的作用,体现在对市场运营人员、发电商、配电商三个方面的作用(对用户的作用可参照对配电商的作用)。在具备负荷预测的数据以后,市场运营人员才有可能编制发电计划和辅助服务计划(包括备用、无功服务等)、检验电网潮流、计算上网电价和售电电价等.市场运营人员必须滚动计算负荷预测数据并向市场成员公布,市场成员也必须向市场运营人员提供必需的运行数据.发电商可以通过市场运营部门发布的负荷预测数据,制定报价决策,合理安排发电计划和检修计划.配电商可根据负荷预测数据,决定购电计划。负荷预测数据的交换可在市场运营人员和市场成员之间起到沟通信息的作用。 预测的方法经典的方法有类比法、单耗法、负祷密度法、电力弹性系数法、比例系数增长法,随后出现时间序列法、回归分析法、灰色预测法、随机序列预侧法;新出现的方法有优选组合法、专家系统预侧法、神经网络法、小波分析法等。
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参考词条