ScholarGate
Асистент
Process / pipelinePower system operation and planning

Прогнозиране на натоварването

Прогнозирането на натоварването предсказва бъдещото търсене на електроенергия в електроенергийни системи за различни времеви хоризонти: минути до часове (краткосрочен), дни до седмици (средносрочен) и месеци до години (дългосрочен). Точното прогнозиране е от съществено значение за икономическото разпределение, ангажирането на мощностите и надеждността на системата. Методите варират от класическа статистическа регресия до съвременни подходи за машинно обучение.

Отворете в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Източници

  1. Hippert, H. S., Pedreira, C. E., & Souza, R. C. (2001). Neural networks for short-term load forecasting: A review and evaluation. IEEE Transactions on Power Systems, 16(1), 44-55. DOI: 10.1109/59.910780
  2. Charlton, J. D., Kalamara, E., & James, R. D. (2008). Quantifying electricity load profiles and demand patterns. Energy Policy, 36(1), 181-193. link
  3. Bunn, D. W. (2005). Forecasting with Multiple Models: A Case Study of Electric Load Forecasting. Futures, 37(8), 896-906. link

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 3). Electrical Load Forecasting and Demand Prediction. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/electrical-engineering/load-forecasting

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Цитиран в

ScholarGateLoad Forecasting (Electrical Load Forecasting and Demand Prediction). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/electrical-engineering/load-forecasting · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026