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日负荷预测 daily load forecasting英语短句 例句大全

时间:2018-09-17 01:50:23

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日负荷预测 daily load forecasting英语短句 例句大全

日负荷预测,daily load forecasting

1)daily load forecasting日负荷预测

1.Study on thedaily load forecasting method based on Mallat algorithm基于Mallat算法的日负荷预测实用方法研究

2.A noveldaily load forecasting method based on adaptive filtering algorithm for short-term daily load is presented.与传统的预测方法相比较,该模型用于日负荷预测具有计算迅速、精度高的优点。

英文短句/例句

1.Based on the forecast of daily gas load in Anshan City,the method for processing history data of gas load is discussed.结合鞍山市燃气日负荷预测,论述了历史燃气负荷数据的处理方法。

2.The Daily Load Forecasting Model of Cascade Neural Network Considered Node-Load Fuzzy Clustering考虑节点负荷模糊聚类的级联神经网络日负荷预测模型

3.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

4.Study of Daily Load Forecast Based on Fuzzy Set Technology and Neural Network;基于模糊推理和神经网络的日负荷预测的研究

5.Study and Application of Intellectualized Daily Loading Forecast System of HeBei Power Net;智能型河北电网日负荷预测系统的研究和应用

6.Application of Neural Network in Shanghai Natural Gas Daily Load Forecasting神经网络在上海天然气日负荷预测中的应用

7.Study on the daily load forecasting method based on Mallat algorithm基于Mallat算法的日负荷预测实用方法研究

8.A Daily Load Forecasting Method Based on Cascaded Back Propagation and Radial Basis Function Neural Networks基于BP与RBF级联神经网络的日负荷预测

9.Real-time Optimization Forecast System of Natural Gas Daily Load in Beijing City北京市天然气日负荷预测实时优化系统

10.Method for Forecasting Winter Daily City Gas Load Based on Air Temperature Variation基于气温变化的冬季城市燃气日负荷预测方法

11.Forecasting Method for Electrical Load in Holidays Based on Concepts of Similar Days基于同类型日思路的节假日电力负荷预测方法

12.Forecasting the All-Day Curve of Summer Electric Load with Weather Sensitivity;夏季气候敏感型电力负荷的整日曲线预测方法

13.Daily peak load forecast based on combined models of gray systems and neural networks;基于灰色神经网络组合模型的日最高负荷预测

14.Research and Analysis on the Holiday Short-term Load Forecasting Research of Shanxi Power Network;山西电网节假日短期负荷预测研究与分析

15.Extended short-term load forecasting based on similar days weight基于相似日权重的电力系统扩展短期负荷预测

16.Analysis of Accumulated Temperature Effect and Application in Forecasting积温效应分析及日最大负荷预测中的应用

17.Research and Application on Daily Run-off & Load Power Forecasting by Chaos Theory &combination Model;混沌理论及组合理论在日径流与负荷预测中应用

18.Short-term Electric Power Load Forecasting Based on Similar Days and Time-segment Fractal Interpolation基于相似日和分时段分形插值的短期电力负荷预测

相关短句/例句

forecast of daily gas load燃气日负荷预测

1.Based on theforecast of daily gas load in Anshan City,the method for processing history data of gas load is discussed.结合鞍山市燃气日负荷预测,论述了历史燃气负荷数据的处理方法。

3)next-day load curve prediction日负荷曲线预测

1.Study ofnext-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

4)typical daily load curve forecasting典型日负荷曲线预测

5)load prediction负荷预测

parative analysis of air conditioningload 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 powerload prediction;小波神经网络在短期电力负荷预测中的应用

6)load forecast负荷预测

prehensive models for mid-long termload forecast based on three-target quantities;基于三指标量的中长期负荷预测综合模型

2.To raise accuracy rate of dailyload forecast by scientific management measures;应用科学管理手段提高日负荷预测准确率

3.Weather line regression and combinationload forecast of mountainous area contain small hydro-power unit;含有山区小水电负荷的气象回归短期负荷预测技术

延伸阅读

日负荷曲线预测对下一日24小时电力负荷的预报。它是电力系统调度赖以安排日调度计划,决定开停机计划、经济分配负荷及安排旋转备用容量的基础。日负荷曲线预测的精确性直接影响电力系统运行的经济效益。电力系统负荷曲线的变化规律表现为一个非平稳的随机过程。如果以 1小时为间隔对它进行离散化的测量,则可得到一个随机的时间序列。由于人们的生产及生活安排等社会因素及自然季节性的影响,使负荷曲线的变化呈现出一定的周期性。从不同的时间观察,可认为负荷曲线的变化具有一天、一周、一月以至一年的变化周期。日负荷曲线的预测应充分利用这种变化周期性的特点。日负荷曲线的预测方法主要有多重相关算法、时间序列法和谐波分解法。但这几种方法都没有计及气象条件的影响,而负荷与气象条件有密切的关系。更精确的负荷预测必须考虑气象因素,建立气象负荷模型或根据气象条件对负荷模型进行必要的修正,从而获得比较切合实际的日负荷曲线预测。多重相关算法 从负荷样本数据(即负荷曲线的历史数据)找出电力系统负荷在各个周期的相关性,构造多个预测模型,一般为一阶线性模型。由各个模型得到的预测值及其方差再进行最优组合,得到一个加权平均值。根据线性估计理论,权重应与各自的方差成反比,加权平均值的方差的倒数等于各个方差倒数之和。节假日则需特殊考虑,舍去相应的一个模型的预测值。时间序列法 把负荷的样本数据按时间顺序组成序列。根据此序列的自相关函数和偏自相关函数的截尾性能来建立自回归模型、滑动平均模型或自回归滑动平均模型。在预测方法上可采用条件期望预测、平衡线性最小方差预测或新息法自适应预测等。谐波分解法 利用负荷曲线变化的周期性,用谐波分析的方法求出预测值。

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