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机译:基于二维小波的Sdp模型对维多利亚州每日峰值电力需求进行建模和短期预测
School of Electrical and Computer Engineering, RMIT University, Melbourne, Australia;
short term load forecast; state dependent parameters; nonlinear system modelling;
机译:最小化对储热系统的高峰和非高峰需求-预测模型分析以预测第二天的日平均负荷和模型应用
机译:具有继承的动态负荷特征的快速发展的公用事业公司的短期峰值需求预测。 I.经典时间序列方法的应用。二。改进的系统动态负载特性建模
机译:使用小波变换和自适应模型的短期电力需求和天然气价格预测
机译:最小化对储热系统的高峰和非高峰需求-预测模型分析以预测第二天的日平均负荷和模型应用
机译:使用人工神经网络通过智能电气负载控制峰值需求,从而进行短期峰值需求预测。
机译:基于集合经验模态分解的长时记忆神经网络混合数据驱动的每日地表温度预测模型
机译:时序模型的每日峰值负荷预测电力需求