ScholarGate
Asszisztens
Process / pipelinePower system operation and planning

Terhelés-előrejelzés

A terhelés-előrejelzés az elektromos rendszerek jövőbeli villamosenergia-igényének előrejelzését jelenti különböző időhorizontokon: percek és órák (rövid távú), napok és hetek (középtávú), valamint hónapok és évek (hosszú távú). A pontos előrejelzés elengedhetetlen a gazdaságos energiahordozó-elosztáshoz, a termelőegységek üzembe helyezéséhez és a rendszer megbízhatóságához. A módszerek a klasszikus statisztikai regressziótól a modern gépi tanulási megközelítésekig terjednek.

Megnyitás itt: MethodMindHamarosanVideóHamarosanDownload slides

A teljes módszer elolvasása

Csak tagoknak

Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.

Bejelentkezés

Method map

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

Források

  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

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

ScholarGate. (2026, June 3). Electrical Load Forecasting and Demand Prediction. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/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

Hivatkozik rá

ScholarGateLoad Forecasting (Electrical Load Forecasting and Demand Prediction). Letöltve 2026-06-15, forrás: https://scholargate.app/hu/electrical-engineering/load-forecasting · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026