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能耗在线监测负荷预测技术分析!

发布日期:2020-10-24 发布人:裕乾能耗在线监测  本文关键词: 能耗在线监测


能耗在线监测所谓的短期负荷预测,从基础层面来分析,即为以某一天或数天为时间阶段,测算此阶段内的具体负荷数值。伴随当今能耗在线监测高效、全面、稳步推进,以及整个监测技术的持续、深入的完善,在此背景下,研究领域的持续完善,许多时间序列法、回归分析方法及神经网络法等,均得到较好的应用,其服务对象主要是大型能耗企业。

能耗在线监测负荷预测技术分析!(图1)

针对能耗在线监测来讲,其所选用的实为一种以多种技术为基础的日负荷曲线预测方法,比如模糊小波神经网络、深度学习等。针对那些大型化的能耗企业来讲,其无论是在供电区域上,还是在用电特征上,均存在着明显差异。除此之外,针对大多数能耗企业来分析,用电好会对其产生着直接影响,不仅会直接影响到生产效率、节奏,而且还会影响到其生产工况,会出现一定的波动,使当前的预测技术难以在大型企业用电负荷预测当中得到直接应用。现阶段,在研究能耗企业负荷预测方面的内容较少,仅有部分带有探索性的研究论述。

对于能耗在线监测来考量,其在实际运作当中,运用了多种先进的操作方法,比如模糊小波神经网络等。首先,需要指出的是,需要根据现实需要,积极构建符合相关要求的模糊小波神经网络,并建立与之相匹配的日负荷曲线预测模型,然后,运用当前比较常用的混沌混合蝙蝠方法,将初始化模糊小波神经网络参数进行计算,并进行全面优化;与深度学习、模糊粗糙聚类分析等技术相融合,对模糊小波神经网络进行全面训练。

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