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J-GLOBAL ID：202102279416551606   整理番号：21A0486977

広東省電力需要最大負荷予測モデルと予測【JST・京大機械翻訳】

The Maximum Load Forecasting Model and Prediction of Power Demand in Guangdong Province

著者 (4件)： Wang Xuesong (電力規画設計総院,北京,100120) ,  Zhang Jian (電力規画設計総院,北京,100120) ,  Dai Jianfeng (電力規画設計総院,北京,100120) ,  Wu Kecheng (广東電网有限責任公司,广東 广州,510060)
資料名： Dianli Kance Sheji  (Dianli Kance Sheji)
号： 2  ページ： 1-4,39  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4423A  ISSN： 1671-9913  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 電力負荷を予測する従来の方法は,最初に,電力負荷を,弾性係数によって予測し,そして,負荷特性を通して,最大負荷を,与えたが,しかし,通常,明確な負荷と電気量の間の関係は,なかった。これに基づき、本論文では、産業構造を細分化する改良回帰式法を採用し、極端な天候などの要素を考慮し、広東省の電力最大負荷を予測した。予測結果により、20年広東省の電力最大負荷は1.14億1.33億kWの間にあり、2030年は1.48億2.16億kWの間にあるべきことが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 弾性係数 ,  産業構造 ,  *電力 ,  *電力需要 ,  *ピーク負荷 ,  負荷特性 ,  *予測モデル
準シソーラス用語： 広東省 ,  電力負荷 ,  天候 ,  回帰式 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電力工学・電力事業一般  (NB01000X)

タイトルに関連する用語 (5件)： 広東省 ,  電力需要 ,  最大負荷 ,  予測モデル ,  予測