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1绪论
2电力负荷预测分析及数据预处理
3 超短期负荷预测最常用的方法
4 基于双向加权最小二乘支持向量机的超短期负荷预测
5 火电厂机组特性分析及厂级负荷分配模型
6 基于改进粒子群算法的火电厂厂级负荷分配的研究
7 结论与展望
致 谢
参考文献
附 录
王岗;
重庆大学;
负荷预测; 支持向量机; 负荷优化; 粒子群优化; 混沌局部搜索法; 火电厂;
机译:基于模糊聚类和RBF神经网络的分销网络超短期负荷预测研究
机译:用两次排水管道沿海火电厂从沿海火电厂水生环境的数值研究
机译:区域建筑物中短期和超短期负荷预测的神经网络模型
机译:基于超短期负荷预测的智能配电网络运行风险防治技术研究
机译:火电厂排放的环境影响:一个案例研究。
机译:化学结晶循环颗粒流化床在火电厂软化和节约循环水中的应用
机译:使用制造能耗调查(mECs)数据库和纵向研究数据库(LRD)对工厂级工业能源需求进行建模。
机译:火电厂,火电厂污水处理系统,火电厂及燃油添加剂的管理方法
机译:汽轮机负荷优化分配控制装置
机译:火电厂凝结水系统的运行方法及火电厂凝结水系统
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