1) feeder loader forecast
馈线负荷预测
2) next-day load curve prediction
日负荷曲线预测
1.
Study of next-day load curve prediction based on similar days determined by daily multi-intervals meteorological data;
基于多时段气象数据判断相似日的日负荷曲线预测研究
3) load curve forecasting
负荷曲线预测
1.
Along with the development of electricity market,new demand for load curve forecasting arises.
鉴于电力市场对负荷曲线预测提出的新要求 ,提出了连续多日负荷曲线预测 ,并构造了严格的优化模型 ,可以用成熟的二次规划方法求解。
5) Bus load forecasting
母线负荷预测
1.
The platform of bus load forecasting for energy-conservation based generation dispatching
面向节能发电调度的母线负荷预测平台
2.
In this paper, an adaptive bus load forecasting approach based on the thinking of virtual forecasting is proposed.
文章提出了一种基于虚拟预测思想的自适应母线负荷预测技术。
3.
The existence of Bad data is a key component affecting the accuracy of bus load forecasting.
坏数据的存在对母线负荷预测的精度有较大影响。
6) load prediction
负荷预测
1.
Comparative analysis of air conditioning load prediction methods;
常用空调负荷预测方法分析比较
2.
Grey System Theory Method of City Gas Long-term Load Prediction;
城市燃气长期负荷预测模型的灰色方法
3.
Application of wavelet neural networks in short-period power load prediction;
小波神经网络在短期电力负荷预测中的应用
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