1) Forecast of power load on the demand side
需求侧电力负荷预测
2) electric power demand forecasting
电力需求预测
1.
It is one of important contents in post-evaluation of electric power demand forecasting for electric power development plan to decide the weights allocation of factors influencing electric power demand forecasting.
确定影响电力需求预测各因素的权重分配是进行电力发展规划需求预测后评价的一项重要内容。
2.
At present, with the economy in our country entering an up-to-date stage, the major problem we have to face is how to strengthen electric power demand forecasting and the planning of electric power in order to make power industry develop in harmony with national economy.
目前我国经济和社会进入了一个全新阶段,如何加强电力需求预测和电力发展规划工作,使电力工业能够更好地与国民经济协调发展,是一个我们需要面对的重要问题。
3.
According to the complexity and stage of electric power demand forecasting, this paper established the index system for electric power demand forecasting post-evaluation.
针对电力需求预测具有复杂性、阶段性等特点,论文构建了电力需求预测后评价指标体系,根据指标预测偏差的大小确定评价等级,并在此基础上运用增量法确定各评价等级的隶属函数;以各层指标预测准确度为基础建立的电力需求预测分层后评价模型,通过引入调整系数,兼顾了电力需求预测和滚动调整预测对电力发展的不同指导意义,并较好地解决了综合评价模型无法获得各层指标评价结果的局限性问题;针对五年电力发展规划需求预测后评价中待评价年个数较少而影响因素较多的特点,在一般多因素客观权重分配方法的基础上,提出了加权互信息量的概念,同时引入相对强度熵,得到了一种影响电力需求预测各因素的客观权重分配方法;最后通过计算实例证明了论文模型及方法的有效性和实用性。
3) Power demand forecasting
电力需求预测
1.
Research on hierarchical post evaluation model of power demand forecasting;
电力需求预测分层后评价模型研究
2.
Therefore,it is important to analyse the power demand forecasting method under the condition of energy saving to forecast the power demand scientifically.
国家节能减排政策的实施,必将对我国电力需求产生影响,为科学预测电力需求,结合节能节电措施的分析对节能条件下电力需求预测方法进行研究具有重要意义。
3.
The applicability of some well-used long and medium-term power demand forecasting methods,such as the elasticity coefficient method,the correlation analysis method,and the fuzzy forecast method,were analyzed,and a synthetic prediction method was proposed.
通过对常用中长期电力需求预测方法在节能减排背景下的适用性分析,对其中弹性系数法、相关分析法以及模糊预测方法等进行了深入探讨,同时为了验证所提出预测方法的可用性,对华东地区"十二五"期间的电力需求情况进行了预测和分析,并对节能减排背景下华东地区未来的用电结构进行了展望。
4) 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。
5) 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
6) 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。
补充资料：负荷预测
| 负荷预测 load forecasting 根据对电力系统负荷的历史数据分析及今后发展趋势的判断，预报今后一段时间内电力负荷的变动情况。对电力企业而言，负荷预测是其制订供电规划、燃料规划、发展规划、资金财务规划等的基础。负荷预测的内容包括电量预测、电力预测（最大负荷预测）、日负荷曲线预测和持续负荷曲线预测等。 负荷预测可分4种。①近期预测。预测1～2天内的负荷，主要供电力调度部门安排日调度计划。②短期预测。预测1～2年内的负荷，主要供电力部门制订最低发电成本运行计划、机组检修计划、燃料计划及评估水电站水库与河流的流量情况。③中期预测。预测今后4～6年（甚至8年）的负荷，供制订电源发展规划参考。④长期预测。预测今后10～30年的负荷发展，用来规划协调发展战略。 负荷预测受人口增长、经济发展速度、产业结构变化、气象条件等因素的影响，除尽量选用可靠的分析方法外，预测精度还取决于预测者的判断能力。预测方法主要有外推法和相关法两类。前者是根据历史的负荷资料推算出未来负荷变化情况。为此可先写出趋势曲线的解析函数，再由趋势曲线和历史数据的曲线进行拟合，用最小二乘法术趋势曲线解析函数的各个系数，由确定了的趋势曲线即可求得未来负荷。后者是找出影响负荷大小的主要因素作为自变量，以负荷变化为因变量，写出回归分析法的数学模型。回归系数则由历史数据求出。根据这些因素的未来数值即可推算出未来的负荷数值。电子计算机已成为负荷预测中的重要工具。 |
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参考词条