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电力系统保护与控制, ISSN 1674-3415, 2017, Volume 45, Issue 16, pp. 145 - 150
... 
Journal Article
管理观察, ISSN 1674-2877, 2017, Issue 9, pp. 34 - 36
Journal Article
河南科技, ISSN 1003-5168, 2016, Issue 21, pp. 112 - 114
TM715; 短期电力需求预测是保证电力系统安全运行的一项基础性工作,针对此,提出2种考虑温度和经济增长因素的月度全社会用电量预测方法,通过选用规模以上工业增加值增速表示月度经济增长趋势情况,科学构建月度全社会用电量与平均温度以及当月的经济增长指标之间的线性回归模型,可以准确预测月度全社会用电量. 
Journal Article
徐州工程学院学报(自然科学版), ISSN 1674-358X, 2016, Volume 31, Issue 2, pp. 50 - 53
TP391.4;... 
Journal Article
经济数学, ISSN 1007-1660, 2016, Volume 33, Issue 1, pp. 100 - 105
Journal Article
Ren min chang Jiang, ISSN 1001-4179, 2016, Volume 47, Issue 5, pp. 1 - 5
TV211;... 
Journal Article
by 唐慧 and 唐艳
华北电力大学学报(自然科学版), ISSN 1007-2691, 2014, Volume 41, Issue 4, pp. 77 - 80
TM714;... 
Journal Article
by 徐晨 and 曹莉 and 梁小晓 and 乐英高
计算机测量与控制, ISSN 1671-4598, 2014, Volume 22, Issue 3, pp. 912 - 922
TP183;... 
Journal Article
统计研究, ISSN 1002-4565, 2016, Volume 33, Issue 4, pp. 104 - 112
Journal Article
电力科学与技术学报, ISSN 1673-9140, 2016, Volume 31, Issue 2, pp. 37 - 44
TM715;... 
Journal Article
电力系统保护与控制, ISSN 1674-3415, 2012, Volume 40, Issue 1, pp. 96 - 100
TM715; 智能电网的发展将给传统用电方式带来重大变化,在此背景下,基于灰色理论提出一种用电量预测新方法.首先通过灰色关联分析法确定影响用电量的主因素变量,然后采用多变量灰色模型(multi-variable grey... 
Journal Article
合肥工业大学学报(自然科学版), ISSN 1003-5060, 2011, Volume 34, Issue 12, pp. 1836 - 1840
TP315;... 
Journal Article
电力系统保护与控制, ISSN 1674-3415, 2010, Volume 38, Issue 21, pp. 141 - 151
N941.5%TM715;... 
Journal Article
科技情报开发与经济, ISSN 1005-6033, 2012, Volume 22, Issue 8, pp. 106 - 108
分析了承德市历年社会经济发展情况及电力供需状况,探讨了经济发展与电力消费的关联性,展望了承德市“十二五”期间社会经济和电力供需情况预测及远期电力需求,并根据电力市场分析及预测结果,对承德市“十二五”期间电源及电网规划提出了建议。 
“十二五”规划 | 电网规划 | 用电量预测 | 电力市场分析 | 远期电力需求 | 承德市
Journal Article
现代电力, ISSN 1007-2322, 2010, Volume 27, Issue 4, pp. 13 - 16
TM93;... 
Journal Article
by 陈志军 and 郑剑 and 刘彬 and 雷冬阁
科技资讯, ISSN 1672-3791, 2017, Volume 15, Issue 1, pp. 255 - 256
F304;... 
Journal Article
2017, Issue 27
随着经济的发展,对城市用电量进行精确预测变得越来越重要.现使用人工神经网络框架,同时加入经济和地理因素作为人工训练神经网络的参数,得到较好的预测精度.实验证明,采用分段和多参数方法,能够切实提高用电量预测的精度,具有较好的实用性. 
Magazine Article
Kongzhi lilun yu yingyong, ISSN 1000-8152, 2008, Volume 25, Issue 5, pp. 929 - 937
TP273;... 
Journal Article
中国高新技术企业, ISSN 1009-2374, 2017, Issue 1, pp. 190 - 192
文章基于贝叶斯聚类方法,对某地市30个用电行业2008年1月到2015年10月的月度用电序列进行K—Means聚类分析,结果表明,前三个类别的行业涵盖了用电占比最高的10个主要用电行业,该三个类别的行业总用电量占全社会用电量约80%,最后基于ARIMA、神经网络、灰色预测模型对主要行业类别的用电量进行测试。 
神经网络 | 灰色预测系统 | 月度用电量 | 用电量预测 | ARIMA
Journal Article
华东电力, ISSN 1001-9529, 2006, Volume 34, Issue 1, pp. 8 - 11
TM73;... 
Journal Article
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