能耗在線(xiàn)監測所謂的短期負荷預測，從基礎層面來(lái)分析，即為以某一天或數天為時(shí)間階段，測算此階段內的具體負荷數值。伴隨當今能耗在線(xiàn)監測高效、全面、穩步推進(jìn)，以及整個(gè)監測技術(shù)的持續、深入的完善，在此背景下，研究領(lǐng)域的持續完善，許多時(shí)間序列法、回歸分析方法及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )法等，均得到較好的應用，其服務(wù)對象主要是大型能耗企業(yè)。

針對能耗在線(xiàn)監測來(lái)講，其所選用的實(shí)為一種以多種技術(shù)為基礎的日負荷曲線(xiàn)預測方法，比如模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、深度學(xué)習等。針對那些大型化的能耗企業(yè)來(lái)講，其無(wú)論是在供電區域上，還是在用電特征上，均存在著(zhù)明顯差異。除此之外，針對大多數能耗企業(yè)來(lái)分析，用電好會(huì )對其產(chǎn)生著(zhù)直接影響，不僅會(huì )直接影響到生產(chǎn)效率、節奏，而且還會(huì )影響到其生產(chǎn)工況，會(huì )出現一定的波動(dòng)，使當前的預測技術(shù)難以在大型企業(yè)用電負荷預測當中得到直接應用?，F階段，在研究能耗企業(yè)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(xiàn)監測來(lái)考量，其在實(shí)際運作當中，運用了多種先進(jìn)的操作方法，比如模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等。首先，需要指出的是，需要根據現實(shí)需要，積極構建符合相關(guān)要求的模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，并建立與之相匹配的日負荷曲線(xiàn)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(jīng)網(wǎng)絡(luò )參數進(jìn)行計算，并進(jìn)行全面優(yōu)化；與深度學(xué)習、模糊粗糙聚類(lèi)分析等技術(shù)相融合，對模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行全面訓練。

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