简介：摘要：

简介：摘要：本研究基于电力负荷预测模型，探讨了其在负荷控制中的应用。首先，综述了电力负荷预测的重要性及其在电力系统运行中的作用。然后，介绍了几种常用的电力负荷预测模型，包括统计模型、机器学习模型和深度学习模型，并对它们的优缺点进行了比较分析。接着，详细阐述了电力负荷预测模型在负荷控制中的应用场景，包括负荷平衡、资源优化和能源调度等方面。最后，总结了当前研究的进展和存在的问题，并提出了未来研究的展望。

简介：摘要：近些年来，各地多次出现强降温天气，为应对极端天气，对预测供热所需供热量进行精准预测，研发出一种供热系统热负荷预测技术，使供热的安全稳定得以保障，确保系统的热负荷在满足用户需求的同时最大程度上减少浪费，从而实现节约供热成本，合理利用能源的目标。为此，本文对集中供热系统热负荷预测方法进行了论述，分析了具体的预测过程，阐明了各种预测方法的应用范围及注意事项，以期为相关工作单位及人员提供参考。

简介：摘要：本文针对电力负荷预测与优化展开研究，以提高电力系统的运行效率与可靠性。首先，介绍了经典时间序列方法和机器学习方法在电力负荷预测中的应用。其次，深入探讨了特征工程、模型参数调优和模型融合策略等模型优化步骤。进一步，通过实际案例分析，展示了电力负荷预测与优化的应用过程及效果评估方法。最后，总结指出，电力负荷预测与优化在实现电力系统智能化和可持续发展方面具有重要意义，未来的发展方向包括智能电网技术、大数据分析和新能源技术等。

简介：摘要：城市燃气短期负荷智能预测技术的研究是在当前数字化和智能化技术迅速发展的大背景下，针对城市燃气供应系统中存在的负荷预测精度不高、效率低下等问题而展开的重要研究方向。随着城市人口增长和工业发展，燃气需求量不断增加，而传统的负荷预测方法无法满足快速变化的城市燃气需求。基于此，本篇文章对城市燃气短期负荷的智能预测技术进行研究，以供参考。

简介：  摘要：随着电力市场供需格局日趋复杂，电气负荷呈现出更强的波动性和不确定性，这使得火力发电厂迫切需要解决一个核心挑战，即如何借助精密的电气负荷预测手段，来科学合理地调整锅炉与汽轮机的运行调度方案。本文聚焦于此，旨在借助先进的电气负荷预测技术，精心构建一套能够有效应对负荷变化的锅炉与汽轮机调度优化策略，旨在双管齐下，既降低成本支出，又提升发电设施的运行效能。

简介：摘要

简介：摘要:本文探讨了电力系统负荷预测与调度策略优化的关系。在现代能源管理中，准确预测电力负荷对于确保电力系统的稳定运行至关重要。通过分析历史负荷数据、气象因素等，可以构建有效的负荷预测模型。然后，将预测结果应用于调度策略优化，以实现电力供需平衡、降低能源浪费和成本。本文主要聚焦于负荷预测与调度策略优化的相互关系，探讨如何借助先进的算法和技术提高电力系统的效率和可靠性。

简介：摘要：随着社会的发展和科技的进步，人们生活水平的不断提高，人们对电力负荷的需求量成倍增长，电力系统负荷负荷预测能够为电网设备科学管理和规划提供决策性依据，能够有效提升电网运行管理水平，基于自适应学习 的电力系统负荷预测，可以提高负荷预测的准确性，为电力系统的优化调度和决策支持提供更为可靠的数据基础。

简介：摘要：传统空调设计阶段，设计人员必须按照设计要求，结合使用功能和需求进行负荷计算。由于建筑所在地和功能不同，负荷特征多种多样。传统的设计方案很难精准计算建筑负荷，造成了设备选型不准确降低了系统能效。本文提出了基于双向长短记忆网络(Bi-LSTM)的空调负荷预测模型。通过与传统的ANN和CNN神经网络模型进行对比，结果表明Bi-LSTM模型精度显著提高。

简介：摘要:本研究旨在探讨电力系统中供需平衡和负荷预测的重要性，并提出解决相关问题的方法。首先，我们分析了电力系统中供需不平衡可能导致的各种问题，包括供电不足和供电过剩的影响。其次，我们介绍了负荷预测的基本概念和方法，包括传统方法和基于人工智能的新型方法。以实现更准确的负荷预测，从而促进电力系统的供需平衡。

简介：摘要：采用主成分分析法对建筑负荷进行动态预测，指导冰蓄冷空调进行运行策略制定。采用动态规划和线性规划的计算方法进行优化控制策略制定。通过实际案例进行对比分析，该方案可实现冰蓄冷运行策略的制定，并实现剩余冰量占总制冰总量的3%以内，达到节省运行费用的目的。

简介：摘要：电力调度运行中的负荷预测与优化调度技术涵盖数据挖掘与机器学习、数学优化方法、智能算法与人工智能以及大数据处理技术等方面。数据挖掘和机器学习技术通过分析历史用电数据和天气信息构建准确的负荷预测模型，支持优化决策的制定；数学优化方法在建模和寻找最优解方面发挥关键作用，实现成本最小化和效率最大化；智能算法和人工智能技术如遗传算法、深度学习等为复杂优化问题提供高效解决方案，提高系统智能化水平；大数据处理技术支持海量实时数据的高效管理和实时决策，提升运行效率和可靠性。

简介：摘要：本研究针对电力系统负荷预测技术进行了深入研究和探讨，一是分析了电力系统负荷预测的多样性、灵活性和不确定性特点，并指出了数据获取与处理、预测模型泛化能力以及应对突发事件等方面存在的问题。二是提出了一系列优化对策，包括数据预处理与特征工程、模型融合与集成学习以及鲁棒性与自适应策略。三是总结了电力系统负荷预测技术的发展方向和挑战。

简介：摘要：本文旨在研究建筑电气系统中的电力负荷预测与分布优化。随着建筑电气系统复杂性的增加，合理的电力负荷预测和分布优化对于提高电力利用效率、节能减排具有重要意义。本文将从电力负荷预测方法的探讨入手，结合分布优化策略，探讨如何有效应对建筑电气系统中的电力需求变化，提高系统的可靠性和效率。

简介：摘要：电力负荷预测和优化控制是电力系统运行管理和节能减排的重要手段。随着电力需求的不断增长和能源供应的日益紧张，准确预测负荷并进行优化控制，对电力系统的稳定运行和节能减排具有重要意义。本文旨在探索电力负荷预测与优化控制的方法和技术，为电力系统的运行和管理提供有效的支持。

简介：摘要：本研究旨在贯彻落实《南方电网公司“十四五”电能量数据深化应用规划》要求，充分挖掘电能量数据要素价值，助力公司数字化转型数字电网建设，利用电能计量数据，通过时间序列分析、机器学习及深度学习技术，实现了对用电负荷的精准预测，并提出了基于预测的容量优化策略。特别关注了长短期记忆网络（LSTM）在负荷预测中的应用，验证了其在捕捉时间序列长期依赖关系方面的优势。

简介：摘要：伴随着我国科技力量和经济力量的不断增强，电力消耗也在不断增加。近年来，国家有关部门加大了对各个区域电网的监管力度，并对区域年电量消耗的有关数据做了深入的分析和研究，以改进电网运行中的缺陷，防止电能的大规模浪费。在电网中，配电线路是电力系统最主要的组成部分，且配电线路的运行又与电能消耗密切相关。因此，为减少电能损失与浪费，有关部门在电网中引入了一系列先进的节能技术，以提升电网的能量利用效率。文章简要介绍了电力系统输配线的节能技术，以期能对电力系统输配线的节能工作起到一定的借鉴作用。

简介：摘要：随着科技的不断进步和应用，AI技术在各个领域展现出了巨大的潜力和创新。在建筑领域， AI 技术其中一项重要的应用是在建筑电气负荷预测与能耗管理中。本文将探讨 AI 技术在该领域的应用，并分析其中存在的问题与挑战，以及可能的解决策略。通过深入研究，我们可以更好地利用 AI 技术来优化建筑电气负荷预测与能耗管理，推动行业向更加智能、高效和可持续的方向发展。

简介：摘要：在电网规划工作中，只要相关部门认真做好电力负荷预测这一环节的工作，就能为今后电网规划工作的顺利进行奠定基础。通过准确、高效的预报，可使工作人员做出科学的方案，从而保证目标装置的使用效果、电网运行品质等。因此，相关部门须改变思路，对电力系统负荷预测进行重新认识。在新形势下，电力企业应充分发挥大数据技术的优势，不断改进电力系统负荷预测与优化调度的方法。本文主要分析电力系统中基于大数据的负荷预测与调度优化算法研究。