考虑频域分解后数据特征的空调冷负荷预测方法及系统.pdf

考虑多模态分解的融合模型空调负荷可调潜力分析.pdf 第27卷第2期电电力力需需求求侧侧管管理理Vol.27，No.2Mar.15，2025 2025年3月15日PowerDemandSideManagement文献标志码：B DOI：10.3969/j.issn.1009-1831.2025.02.008文章编号：1009-1831（2025）02-0048-07中图分类号：TM714；TK018 考

2025-04-05 约5.14万字 7页立即下载

一种具有分解机制电力负荷预测的数据驱动方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114548589 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210197419.5 (51)Int.Cl.

2023-05-07 约1.68万字 15页立即下载

一种基于大数据的中央空调负荷预测系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112833517 B (45)授权公告日 2022.08.26 (21)申请号 202110091454.4 (51)Int.Cl.

2023-06-02 约1.08万字 8页立即下载

基于负荷分解的电力系统短期负荷预测方法的研究的任务书.docx 基于负荷分解的电力系统短期负荷预测方法的研究的任务书任务目标：本研究旨在基于负荷分解方法，研究电力系统短期负荷预测方法，提高电力系统负荷预测准确性与可靠性。任务内容： 1.对电力系统短期负荷预测方法进行文献综述，分析现有方法的优缺点及局限性； 2.研究负荷分解方法，深入理解其原理和应用范围； 3.提出基于负荷分解方法的电力系统短期负荷预测模型，并分析其特点； 4.设计实验方案，收集相关数据，验证提出的负荷预测模型的准确性与稳定性； 5.进行数据分析与模型优化，探索负荷预测模型的进一步提升空间； 6.撰写研究报告，总结研究成果。任务要求： 1.对电力系统、负荷预测及相关领域有一定的专业背

2024-03-19 约小于1千字 2页立即下载

基于用户用电特征的负荷准线分解及需求响应方法与系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号CN117541429A (43)申请公布日2024.02.09 (21)申请号202311539085.6G06F18/23(2023.01) (22)申请日2023.11.

2024-02-06 约1.79万字 17页立即下载

考虑风电并网的短期负荷预测方法研究的中期报告.docx 考虑风电并网的短期负荷预测方法研究的中期报告中期报告：考虑风电并网的短期负荷预测方法研究研究目的：本次研究的目的是探究考虑风电并网情况下的短期负荷预测方法，通过研究建立出精确的负荷预测模型，提高电力系统的运行效率和经济性。研究进展：在进行研究前期调研的基础上，我们对研究对象进行了更深入的探究。首先，我们对风电发电机与电力系统的协同运行原理进行了分析，以及考虑不同并网方案的影响因素，包括风速、风向、发电机容量和并网方式等。在此基础上，我们设计了一系列短期负荷预测的实验方案，以建立预测模型。我们选择了多种不同的预测方法，包括基于ARIMA模型的时间序列预测、基于BP神经网络的预测、基于

2024-03-17 约小于1千字 2页立即下载

建筑空调系统负荷预测论文.docx 建筑空调系统负荷预测论文摘要：随着城市化进程的加快，建筑空调系统负荷预测在建筑能耗管理中扮演着越来越重要的角色。本文针对建筑空调系统负荷预测进行了深入研究，分析了现有预测方法的优缺点，并提出了基于数据驱动的负荷预测模型。通过实验验证，该模型具有较高的预测精度，为建筑空调系统的优化运行提供了有力支持。关键词：建筑空调系统；负荷预测；数据驱动；能耗管理一、引言（一）建筑空调系统负荷预测的重要性 1.节能减排需求随着全球气候变化和能源危机的加剧，节能减排已成为我国政府和社会各界的共识。建筑空调系统作为建筑能耗的重要组成部分，其负荷预测对于实现节能减排目标具有重要意义。 2.提高能源利用效率

2025-04-08 约3.08千字 8页立即下载

基于数据驱动与负荷特征提取的短期负荷预测.docx 基于数据驱动与负荷特征提取的短期负荷预测 一、引言随着社会的快速发展，电力系统的规模不断扩大，负荷预测作为电力系统运行与优化的重要手段，其准确性直接关系到电力系统的稳定性和经济效益。传统的负荷预测方法主要依赖于经验模型和统计方法，但在面对复杂多变的电力负荷时，其预测精度往往难以满足实际需求。近年来，随着大数据和人工智能技术的发展，基于数据驱动与负荷特征提取的短期负荷预测方法受到了广泛关注。本文将详细探讨基于数据驱动与负荷特征提取的短期负荷预测方法，旨在提高预测精度和系统运行的稳定性。二、短期负荷预测的背景与意义短期负荷预测是指在短时间内对电力负荷进行预测，对于电力系统的调度、运行和优化具

2025-02-09 约4.94千字 10页立即下载

基于经验模态分解和深度神经网络的负荷预测方法及系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112803398 A (43)申请公布日 2021.05.14 (21)申请号 202110024109.9 G06N 3/08 (2006.01) (22)申请日 20

2023-06-06 约2.21万字 21页立即下载

空调系统及空调系统负荷匹配控制方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号CN117329610A (43)申请公布日2024.01.02 (21)申请号202311398681.7 (22)申请日2023.10.26 (71)申请人珠海格力电器股份有限公司地址

2023-12-31 约2.21万字 18页立即下载

一种非侵入式负荷监测系统的负荷特征提取方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116401529 A (43)申请公布日 2023.07.07 (21)申请号 202310312624.6 (22)申请日 2023.03.28 (71)申请人南京信息职业技术

2023-07-06 约1.02万字 9页立即下载

基于特征选择的电力系统短期负荷预测方法及装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114881343 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210551151.0 (22)申请日 2022.05.18 (71)申请人清华大学地址 100084 北京

2023-05-15 约2.97万字 28页立即下载

《不同认知负荷下考虑驾驶人生理特征的行车风险辨识方法》.docx 《不同认知负荷下考虑驾驶人生理特征的行车风险辨识方法》一、引言随着社会经济的发展和城市化进程的加速，道路交通日益繁忙，驾驶过程中的安全风险也随之增加。驾驶过程中的风险不仅与道路环境、车辆状况有关，还与驾驶人的生理特征、认知负荷等因素密切相关。因此，本文旨在探讨不同认知负荷下考虑驾驶人生理特征的行车风险辨识方法，以提高驾驶安全性和减少交通事故的发生。二、驾驶人生理特征对行车安全的影响驾驶人的生理特征包括年龄、性别、视力、听力、反应时间、疲劳程度等，这些因素都会对驾驶过程中的安全产生重要影响。例如，年龄较大的驾驶人反应速度可能较慢，而年轻驾驶人可能因为经验不足而更容易发生事故。此外，视力、

2024-12-14 约9.21千字 19页立即下载

时序预测的数据特征驱动分解集成方法论研究及其应用的中期报告.docx 时序预测的数据特征驱动分解集成方法论研究及其应用的中期报告本报告介绍了一种新的时序预测方法，即数据特征驱动分解集成方法。该方法基于主成分分析、小波分解和时间序列建模等技术，将原始时序数据分解为多个子序列，分别建立模型进行预测，最终通过集成方法得到最终预测结果。具体而言，我们首先针对原始时序数据进行数据预处理，包括数据平滑，数据差分以及归一化等，以便更好地进行特征提取和建模。然后，我们使用主成分分析技术对数据进行降维处理，去除冗余的特征，并保留最主要的特征信息。接着，我们对主成分分析后的数据采用小波分解技术，将数据分解为多个子序列，并对每个子序列进行时间序列建模。最后，我们使用集成方法将每个

2023-09-17 约小于1千字 1页立即下载

基于频域特征提取与信息融合的磨机负荷软测量.pdf 第3l卷第10期仪器仪表学报 V01．3lNo．10 Chinese of 2010年10月 JournalScientificInstrument Oct．2010 基于频域特征提取与信息融合的磨机负荷软测量木汤健1，郑秀萍2，赵立杰”，岳恒2，柴天佑1，2

2017-08-28 约3.27万字 9页立即下载