摘要：结合广州电网负荷短期预测系统的开发工作 ,设计了合理的预测模型。分析表明 ,该地区负荷表现出较强的以周为间隔和以日为间隔的周期性 ,民用负荷占据较大份额 ,日负荷分时段特性明显。开发的预测系统基于人工神经网络技术 ,针对性地分别建立人工神经网络训练周模型和日模型 ,在对历史电网负荷和气象数据进行预筛选的基础上 ,结合对日负荷的分时段预测处理 ,开发短期预测系统。系统具有较高的预测效率和满意的预测准确度。针对该地区夏季高温季节出现的负荷饱和特性 ,设计了基于专家知识的预测校验环节 ,运行结果理想。

摘要：为指导博物馆类建筑空调系统设计,建立了某特大型博物馆的实际建筑模型,选取北京、锦州、大连、烟台、郑州、西安作为寒冷地区的典型代表城市,依次选择上述6座城市作为博物馆建设地点,用建筑能耗模拟软件DeST对该特大型博物馆进行了全年逐时负荷模拟,从建筑逐时动态负荷、负荷频率、新风负荷等几个方面,分析了寒冷地区博物馆建筑负荷特性。通过对比分析得出建筑负荷特性对空调系统冷热源和新风系统设计的影响较大。

摘要：提出了一种根据钢铁企业典型工序综合负荷特性,在充分考虑外部影响因素的情况下,合理选择不同工序负荷的预测模型及方法,从而实现对工序分量的负荷预测;并采用组合预测的方法将工序分量加权累加后,生成企业关口负荷预测结果。该预测方法综合考虑了企业各个工序的负荷特性和负荷变化趋势,有效提高企业关口负荷预测的精度,与企业用电负荷管理与电力需量控制系统相结合,可有效降低企业生产的供电成本。