1) fore-cooling load
预冷负荷
1.
When λ increases,both the warm-up heat load and the required fore-cooling load could be reduced significantly,which leads to enhance COP evidently and improve the refrigeration continuity of the system.
1%;增大λ值,可大大减少所需预热负荷和预冷负荷,从而较为明显地提高系统COP,改善系统制冷连续性,且λ越大,回热系统的优势越明显。
2) cooling load prediction
冷负荷预测
1.
Then, the influences of temperature prediction accuracy on cooling load prediction, cooling load prediction accuracy on off-line optimization are discussed.
结果表明,人工神经网络冷负荷预测的准确度不受异常天气情况的影响;而负荷预测的准确度直接影响非线性优化的结果;在线修正是至关重要的。
3) Cold load
冷负荷
1.
Ant algorithm for the optimal restoration during cold load pickup;
蚁群算法在配电网冷负荷恢复中的应用
2.
By the investigation on the ice-conditioning system of Beijing Huashang building,many kinds of techno-economic indexes like day and year electric consumption,cold load and reclaim time of invest and some conclusions are proposed in this paper.
通过对北京华商大厦蓄冰空调系统的调查分析,得到了系统日/年用电量、用电能耗、日/年削峰电量、单位面积制冷负荷、单位温升制冷负荷、项目投资回收期等多项技术经济指标及结论,为推广蓄冰空调用电技术和制订各项政策提供了参考依据。
3.
Through a real air condition cold load calculation example of a villa,the paper provides a reference of air condition cold load per square meter in summer of Guiyang.
对贵阳地区某别墅空调冷负荷进行详细计算,计算结果可作为贵阳地区相似建筑夏季空调冷负荷估算的参考值。
4) Cooling load
冷负荷
1.
Comparison and analysis of cooling load calculation methods for underfloor air distribution system;
地板送风系统冷负荷计算方法比较分析
2.
Development of calculating software of air conditioning cooling loads based on ObjectARX;
ObjectARX技术下空调冷负荷计算软件的开发
3.
Analysis on affecting factors of building cooling load by orthogonal experiment method;
基于正交实验法的建筑冷负荷影响因素分析
5) cooling/heating load
冷热负荷
1.
These issues include the key parameters for cooling/heating load calculation.
本文结合工程实践经验,详细探讨了影响公共建筑空调系统节能设计主要几个问题,包括空调冷热负荷设计计算重要参数选取,空调冷热源选取模式,以及空调输配水系统等,以供专业人员在工程设计中参考。
6) cooling and heating load
冷热负荷
1.
Simulates and calculates integrated heat transfer coefficients and design cooling and heating loads for different facade buildings by Window6.
2软件模拟计算了不同幕墙的综合传热系数和设计日冷热负荷。
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。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条