基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
主要从现阶段我国小水电负荷预测现状出发,分析多小水电地区日发电负荷预测中的重点和难点;在线性回归模型基础上,确定用于多小水电地区日发电负荷预测的主要方案;借助MATLAB仿真,验证负荷预测的准确性和有效性,望为新能源电网建设提供一些参考.
推荐文章
用于多小水电地区日发电负荷预测的新型组合预测法
小水电
发电负荷预测
小波变换
组合预测模型
多小水电地区网供负荷预测研究
短期负荷预测
网供负荷
小水电负荷
人工神经网络
BP算法
Matlab程序
坦桑尼亚小水电市场分析
坦桑尼亚
小水电
农村区域
电网覆盖
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 多小水电地区日发电负荷预测
来源期刊 农村电气化 学科
关键词 小水电 负荷预测 线性回归 发电负荷
年,卷(期) 2021,(7) 所属期刊栏目 清洁能源
研究方向 页码范围 64-65
页数 2页 分类号 TM612
字数 语种 中文
DOI 10.13882/j.cnki.ncdqh.2021.07.020
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (44)
共引文献  (28)
参考文献  (7)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1964(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2005(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2006(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2007(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2008(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2009(6)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(5)
2010(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2011(6)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(5)
2013(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2014(3)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(1)
2015(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2016(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2017(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2018(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2021(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
小水电
负荷预测
线性回归
发电负荷
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农村电气化
月刊
1003-0867
11-2181/TM
大16开
北京市南蜂窝路5号
2-853
1979
chi
出版文献量(篇)
5987
总下载数(次)
9
论文1v1指导