1) mid-long term load forecasting
中长期负荷预测
1.
Development of a power system mid-long term load forecasting software based on object oriented programming;
基于面向对象的电力系统中长期负荷预测软件的开发
2.
Study on parameter robust estimation for mid-long term load forecasting of power system;
电力系统中长期负荷预测的参数抗差估计研究
3.
Study on the Model of Mid-long Term Load Forecasting for the Distribution Network;
配电网中长期负荷预测模型的研究
2) medium and long-term load forecasting
中长期负荷预测
1.
Application of mutual information to power system medium and long-term load forecasting
互信息在电力系统中长期负荷预测中的应用
2.
According to the load characteristics of electric power system in medium and long term and the nonlinear identification function of radial basis function(RBF) neural network,this paper applies RBF neural network to data pretreatment for medium and long-term load forecasting.
根据电力系统中长期负荷的特点和径向基函数(RBF)神经网络的非线性辨识功能,将RBF神经网络应用于中长期负荷预测的数据预处理,具体讨论了空缺数据的补全以及失真数据的查找和修正,并提出了一种改进的基于RBF神经网络的中长期负荷预测模型。
3.
The significance of medium and long-term load forecasting lies in the help it offers with the installation of generators and the planning, capacity increase and rebuilding of the electric network, which are among the most important work of the power planning utilitie.
中长期负荷预测的意义在于帮助决定新发电机组的安装与电网的规划、增容和改建，是电力规划部门的重要工作之一。
3) medium and long term load forecasting
中长期负荷预测
1.
Medium and long term load forecasting is the basis of power system planning and construction.
在探讨了电力负荷预测的特点、目前预测工作的现状和存在的问题，以及做了上述准备工作的基础之上，鉴于中长期负荷预测需面对大量不确定性信息这一现实，本文应用一些新兴理论改进和提出了六类中长期电力负荷预测的不确定性预测模型，分别是随机预测模型、模糊预测模型、灰色预测模型、云理论预测模型、盲。
4) mid-long term load forecast
中长期负荷预测
1.
A clustering neural network consisting of fuzzy logic units is quoted in this paper,which can be used in mid-long term load forecasting.
电力系统中长期负荷预测受大量不确定因素的影响,聚类方法能够将各种影响因素综合引入预测模型,提高了预测精度。
2.
This paper presents a new method used in mid-long term load forecast combining each unique characteristic of power system and ME(matler element), in addition, a new thought for practical usage of ME in power system is explored.
在综合考虑电力负荷预测及物元理论特点的基础上 ,将两者结合 ,提出了一种基于物元理论 (可拓工程学 )的中长期负荷预测方法 ,对物元理论在电力系统中的实际运用进行了探讨。
5) mid-and long-term load forecast
中长期负荷预测
1.
Study on maximum fuzzy entropy model of mid-and long-term load forecast in power system;
电力系统中长期负荷预测的最大模糊熵模型研究
补充资料：电力负荷预测方法
电力负荷预测方法
load forecasting method
d{anl一fuhe yuee fangfo电力负荷预侧方法(foad foreeasting meth-ed)在电力系统规划中，电力负荷预侧是通过研究国民经济和社会发展的各种相关因素与电力需求之间的关系，预侧电力用户的需电量和最大负荷。为做好负荷预侧摇掌握国民经济和社会发展的历史、现状和规划资料以及电力消费水平和特性变化，研究经济政策、经济发展水平、人均收人变化、产业政策变化、产业结构调整、科技进步、节能措施、需求侧管理、电价、各类相关能源与电力的可转换性及其价格、气候等因索与电力箱求水平和特性之间的影响，需分析研究电网的扩展和加强、城市电网改造、供电条件改善、农村电气化等对电力需求的形响. 一电.的预侧方法需电量传统的预侧方法主要有用电单耗法、电力弹性系数法、回归分析法、时间序列法、综合用电水平法和负荷密度法等。近年来又研究了一些新的预侧方法，如计t经济模型法、灰色系统预侧法、专家系统法和神经网络法等方法. 用电单耗法将预侧期的产品产量(或产值)乘以用电单耗，可得所需要的用电量，计算式为E一艺况m，式中E为某行业预侧期的需电t，民为各种产品产量(产值)的用电单耗;成为各种产品产量(或产值);n为计算的行业的企业数。 这个方法适用已有生产或建设计划的中近期负荷预侧。 电力弹性系数法电力弹性系数是在某一时期内用电t的平均年增长率与同一时期国内生产总值(gross aomesti。produet，GDP)平均年增长率的比值。该系数从客观上反映电力发展速度与国民经济发展速度的相对关系。这一系数与电力工业发展水平、科学技术水平、国家经济政策及产品结构、人民生活水平等因素有关.美国、日本、法国、中国1971~1950年的电力弹性系数分别为1.26，1·01，l·59和l·22;1981~1985年的分别是0.66，0.75，2.52和0.64;1986~1990年的分别是1.2，1.08，0.94和1.12.中国1991~1997年的电力弹性系数分别是1.12，0.85，0.73，。.85，。.84，。.74和。.58。当预测出电力弹性系数后，预侧未来的需电t的计算式为E.=E。(l+K夕)，式中E.为预侧期末的需用电量.E。为预侧初期的需用电量;K为规划期的电力工业弹性系数冲为计算期年数;夕为国内生产总值平均年增长速度. 电力弹性系数是一个宏观指标，用作远期粗略的负荷预测。 回归分析法它利用数理统计原理，对大t的统计数据进行数学处理，并确定用电量与某些自变t之间的相关关系，建立一个相关性较好的数学模式即回归方程，并加以外推，用以预侧今后的用电盆。回归分析法包括一元线性、多元线性和非线性回归法。
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参考词条