پیشبینی بار
پیشبینی بار، تقاضای آتی برق در سیستمهای قدرت را در افقهای زمانی مختلف پیشبینی میکند: از دقایق تا ساعتها (کوتاهمدت)، روزها تا هفتهها (میانمدت)، و ماهها تا سالها (بلندمدت). پیشبینی دقیق برای تخصیص اقتصادی، تعهد واحد و قابلیت اطمینان سیستم ضروری است. روشها از رگرسیون آماری کلاسیک تا رویکردهای مدرن یادگیری ماشین متغیر هستند.
مطالعهٔ کامل روش
برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
منابع
- 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 ↗
- Charlton, J. D., Kalamara, E., & James, R. D. (2008). Quantifying electricity load profiles and demand patterns. Energy Policy, 36(1), 181-193. link ↗
- Bunn, D. W. (2005). Forecasting with Multiple Models: A Case Study of Electric Load Forecasting. Futures, 37(8), 896-906. link ↗
نحوهٔ استناد به این صفحه
ScholarGate. (2026, June 3). Electrical Load Forecasting and Demand Prediction. ScholarGate. https://scholargate.app/fa/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.
- بهینهسازی اعزام ذخیرهسازی انرژیمهندسی برق↔ compare
- تحلیل اعوجاج هارمونیکیمهندسی برق↔ compare
- تحلیل جریان توانمهندسی برق↔ compare
- تخمین حالت شبکه هوشمندمهندسی برق↔ compare
ارجاعشده در
در این صفحه مشکلی دیدید؟ گزارش دهید یا اصلاحی پیشنهاد کنید →