电力系统负荷预测,Power system load forecasting
1)Power system load forecasting电力系统负荷预测
英文短句/例句
1.Load Forecasting Based on Soft Computing;基于软计算方法的电力系统负荷预测
2.Study on Power System Load Forecasting Model Based on Data Mining电力系统负荷预测挖掘模型实证研究
3.Periodical Adjustable Grey Model for Prediction of Electric Loads电力系统负荷预测的周期性可调灰色模型
4.Load Forecasting in Power Systems Based on Artificial and Fuzzy Neural Network;基于人工和模糊神经网络的电力系统负荷预测
5.Short-Term Load Forecasting and Its Application System of Power System;电力系统短期负荷预测及其应用系统
6.Study on the Model of Medium-Long Term Load Forecasting for Power System;电力系统中长期负荷预测模型的研究
7.Summer Load Forecasting and Design of Database System;夏季电力负荷预测及数据库系统设计
8.LONG-TERM ELECTRIC LOAD FORECASTING BASED ON SYSTEM DYNAMICS基于系统动力学的电力系统中长期负荷预测
9.Research for Power Systems Short-term Load Forecasting in Electricity Market;电力市场环境下的电力系统短期负荷预测研究
10.Research and Realization of Power System Short-Term Load Forecasting Based On Artifical Intelligence;电力系统短期负荷智能预测系统的研究及实现
11.Analyze and Design for Medium and Long-term Electric Load Forecasting and Prewarning System;中长期电力负荷预测及预警系统的分析与设计
12.Research on Power System Short Term Load Forecasting Based on Load Decomposition;基于负荷分解的电力系统短期负荷预测方法的研究
13.DEVELOPMENT OF A POWER SYSTEM MID-LONG TERM LOAD FORECASTING SOFTWARE PACKAGE电力系统中长期负荷预测软件包的开发
14.Research on Daily Load Forecasting Theory and Method of Power System;电力系统日负荷预测理论与方法的研究
15.Research on Power System Short-Term Load Forecasting Based on Data Mining;基于数据挖掘的电力系统短期负荷预测研究
16.Research on the Software of Local Power System Medium and Long Term Load Forecasting;地方电力系统中长期负荷预测软件的研制
17.Short-Term Electrical Load Forecasting Based on Improved BP Neural Network;基于改进BP算法的电力系统短期负荷预测
18.Short-Term Load Forecasting System Based on Intelligent Optimization Model;基于智能优化模型的短期电力负荷预测系统
相关短句/例句
power system middle-term load forecasting电力系统中期负荷预测
3)short term load forecasting电力系统短期负荷预测
4)electric load forecasting电力负荷预测
1.Largest Lyapunov exponent of short-termelectric 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 ofelectric 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 powerload 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-termpower 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 forpower 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 ofpower 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。
延伸阅读
电力系统实时负荷预测电力系统实时负荷预测real time load forecast-ing of electric power systemz(‘)一名a，关(‘)+，(‘)式中f，(t)为负荷时间序列自校正功能的特征函数，由近期负荷历史数据求得;氏为模型参数，也由负荷历史数据求得;F(t)为误差项，假定为白噪声.谱分析方法能较为精确地描述非平稳随机过程.因此这个模型具有较强的适应天气因素变化的能力，具有较好的预侧精度。谱分析方法要由历史数据的负荷变化余t形成Q矩阵，求解Q矩阵的特征值及特征向量才能求解出特征函数关(·)及参数风，计算t比较大。(2)鲍克斯一詹金斯模型。利用了时间序列方法，又称ARMA模型.预测负荷的形式为z(t)，Y，(t)+Y(t)式中Y，(t)为正常天气棋式下各小时的负荷分t;Y(t)为附加的残差项.它反映天气模式与正常情况的差别及随机相关效应。在ARMA模型中，残差项可表示为 用山Y(t)一名a.Y(，一i)十艺名勺u.(t一j.)盛一12决·0+习C.W(‘一k) 盛.]式中u.(t)为‘个天气因素的输人，也可为系统中不同地区的天气效应;W(t)为零均值的白嗓声，反映负荷的随机变化，久、bj.、C.及，、n，、m.、H都是模型的参数，是未知常数，都需要由仿真法辨识.短期负荷预侧及超短期负荷预侧的模型荃本相似，只是在所取历史数据的长短及采样间隔上有所不同。节点负荷的预测节点的负荷不直接进行预侧。根据各个节点的历史负荷数据统计出两个比例系数:各节点在一天中几个时段的有功负荷与相应时段的系统总有功负荷的比例系数;各节点在一天中几个时段无功负荷与有功负荷的比例系数。由这些比例系数及各个时段系统总有功负荷即可计算出各个节点每个时段的预侧有功负荷及无功负荷。d ronl一x一torlg stl一shl{L{he丫一」ce电力系统实时负荷预测(real time load fore-easting of eleetrie power system)利用电力系统实时信息和历史数据对未来时刻的电力系统负荷进行预测。它是能量管理系统(energyn、anagomontsystem，EMS)中的一项实时功能。一般预测的对象是电力系统总有功负荷及系统中各个节点的有功负荷与无功负荷。负荷预测的目的与意义对未来的系统负荷情况的预测是制定电力系统运行计划(或称发电计划)的依据。电力系统运行的特点是任何时刻发电机发出的功率必须紧密跟踪系统负荷的需求(包括电力网中的功率损耗及厂用电)，以保持电力系统频率恒定。根据预测负荷来制定发电计划.决定机组间的负荷分配、水火电机组的协调、机组起停及与相邻系统间的功率交换等。
