能耗在線監測所謂的短期負荷預測,從基礎層面來分析,即為以某一天或數天為時間階段,測算此階段內的具體負荷數值。伴隨當今能耗在線監測高效、全面、穩步推進,以及整個監測技術的持續、深入的完善,在此背景下,研究領域的持續完善,許多時間序列法、回歸分析方法及神經網絡法等,均得到較好的應用,其服務對象主要是大型能耗企業。
針對能耗在線監測來講,其所選用的實為一種以多種技術為基礎的日負荷曲線預測方法,比如模糊小波神經網絡、深度學習等。針對那些大型化的能耗企業來講,其無論是在供電區域上,還是在用電特征上,均存在著明顯差異。除此之外,針對大多數能耗企業來分析,用電好會對其產生著直接影響,不僅會直接影響到生產效率、節奏,而且還會影響到其生產工況,會出現一定的波動,使當前的預測技術難以在大型企業用電負荷預測當中得到直接應用。現階段,在研究能耗企業負荷預測方面的內容較少,僅有部分帶有探索性的研究論述。
對于能耗在線監測來考量,其在實際運作當中,運用了多種先進的操作方法,比如模糊小波神經網絡等。首先,需要指出的是,需要根據現實需要,積極構建符合相關要求的模糊小波神經網絡,并建立與之相匹配的日負荷曲線預測模型,然后,運用當前比較常用的混沌混合蝙蝠方法,將初始化模糊小波神經網絡參數進行計算,并進行全面優化;與深度學習、模糊粗糙聚類分析等技術相融合,對模糊小波神經網絡進行全面訓練。
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