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1)  the load of electric power
电量负荷预测
2)  gross load forecasting
负荷总量预测
1.
Load forecasting for distribution network planning which contains gross load forecasting and spatial load forecasting (SLF) has important guiding significance in a reasonable distribution network planning.
配电网规划中的负荷预测包含负荷总量预测和空间负荷预测,它们对合理地进行配电网规划具有重要的指导意义。
3)  electric load forecasting
电力负荷预测
1.
Largest Lyapunov exponent of short-term electric load forecasting model simulation;
最大Lyapunov指数短期电力负荷预测模型仿真
2.
The simulation results show that the orthogonal decomposition feature expansion based process neural networks is supprior to time-domain feture expansion based proscess neural networks in training speed,veracity in prediction,and more suitable for the application of electric load forecasting.
结果表明,基于正交分解特征扩展的过程神经元网络在训练速度、预测准确度等方面均优于基于时域特征扩展的过程神经元网络,更适于电力负荷预测应用。
4)  load forecasting
电力负荷预测
1.
The application of grey model GM (1, 1) in the electric power load forecasting;
灰色模型GM(1,1)在短期电力负荷预测中的应用
2.
The Research of Application of Data Mining in Electricity Load Forecasting;
数据挖掘在电力负荷预测中的应用研究
5)  power load forecasting
电力负荷预测
1.
Short-term power load forecasting based on MRA and regression analysis;
基于MRA与回归分析法的短期电力负荷预测
2.
Multifactor-influenced combined gray neural network models for power load forecasting;
多因素影响的灰色神经网络组合电力负荷预测
3.
In view of the features of power load forecasting and the uncertainty of human s judgment,this paper build up a new combination annual peak load forecasting model based on fuzzy analytic hierarchy process(AHP) to improve the forecasting accuracy.
针对电力负荷预测特点和人的判断所特有的模糊性,为了提高负荷预测精度,提出了基于模糊层次分析法的电力系统年最大负荷组合预测模型。
6)  electro-load forecast
用电负荷预测
1.
Taking various elements of the electro-load features into consideration,the result of the electro-load forecast should has a certain degree of accuracy.
用电负荷预测要根据电网的用电负荷特性,充分考虑各种因素;用电负荷预测结果应达到一定精度;用电负荷预测的对象很多,应根据实际需求,对不同的对象有重点的进行预测;用电负荷预测要用科学的方法,根据不同的预测对象,建立一定的数学模型;用电负荷预测是电力系统安全经济运行和电网规划不可缺少的组成部分;用电负荷预测应深入分析研究用电负荷特性和变化规律,努力提高用电负荷预测准确率。
补充资料:电量预测
      一段时间内电力系统的负荷消耗电能总量的预报。电量预测单位可分日、月、年等。
  
  预测方法分两大类:宏观方法和按不同用途累计的微观方法。无论是短期还是长期的电量预测,方法基本相同。近期预测可以把个别用户的近期动向考虑进去;而长期预测需要把国民经济增长及负荷结构变动的长期趋势考虑进去,通常都采用宏观估算的方法。一般来说,预测不能只用一种方法,而往往需要用多种方法进行预测,最后采用被认为是可能出现概率最高的预测结果。
  
  电量预测的宏观方法可以考虑用电量与国民生产总值(GNP)的关系构造预测模型。 用历史数据求出回归系数,按时间延伸求电量预测值。也可以考虑用时间序列构造预测模型求出预测值。电量预测的微观方法是按工业、农业、交通运输、商业及市政居民用电量分别进行估算,再进行累加。其中,工业用电还可进一步按行业分别估算,尤其是耗电量大的企业,应按单位产品的用电单耗进行估算;商业应按经济指标进行估算;市政居民用电要考虑人口增加的预测、个人实际消费支出、家用电器的普及率,以及对气象情况的预测等进行估算。输电线路的电量损耗和发电厂的厂用电量等因素也应予以考虑。
  

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参考词条