负载预测英文解释翻译、负载预测的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【电】 load estimation

分词翻译：

负载的英语翻译：

load
【计】 L; load line
【化】 load

预测的英语翻译：

forecast; cast; dope out; prognosticate
【计】 forecasting; look-ahead
【化】 prediction
【医】 prognose; prognosticate
【经】 anticipation; forecast; forecasting

专业解析

在电力系统与能源管理领域，负载预测（Load Forecasting）指基于历史数据、气象条件、经济指标等多因素，运用数学与统计模型对未来特定时间段内电力系统所需承受的电能需求量（Electrical Load Demand）进行预估的过程。其核心目标是优化发电调度、保障电网稳定运行并提升能源使用效率。

一、术语定义与中英对照

中文术语：负载预测（Fùzài Yùcè）
英文术语：Load Forecasting

词典释义：预测电力系统在未来某时段内总用电负荷（包括有功功率、无功功率）的科学方法，是能源管理的基础环节（来源：IEEE电力工程术语标准）。

二、技术原理与关键要素

时间尺度分类
- 短期预测（Short-Term）：覆盖数分钟至数周，用于实时调度与市场交易（如日内电价调整）。
- 中期预测（Medium-Term）：1个月至1年，支撑机组检修与燃料采购计划。
- 长期预测（Long-Term）：1年以上，指导电网扩建与电源规划（来源：清华大学《电力系统分析》教材）。
核心影响因素
- 气象变量：温度、湿度、日照强度对空调/采暖负荷影响显著（相关系数达0.8以上）。
- 社会经济指标：GDP增速、工业活动指数、人口迁移数据。
- 日历效应：工作日/节假日模式、季节性波动规律。

三、主流预测方法

方法类别	典型算法	适用场景
统计模型	ARIMA、指数平滑法	基础负荷趋势预测
机器学习	SVM、随机森林、梯度提升树	多因素非线性关系建模
深度学习	LSTM、Transformer神经网络	高精度短期波动捕捉
混合模型	集成学习（如Stacking框架）	提升复杂场景泛化能力

权威依据：美国能源部（DOE）报告指出，LSTM模型在短期预测中平均绝对百分比误差（MAPE）可降至3%以下（来源：DOE《智能电网预测技术白皮书》）。

四、行业应用场景

电网安全控制
预测峰值负荷以避免输电线路过载，降低停电风险（如加州ISO实时市场依赖15分钟级预测）。

可再生能源消纳
结合风光出力预测，优化火电与储能系统调度（德国E.ON案例提升消纳率12%）。

电力金融衍生品定价
负荷曲线预测为电力期货合约设计提供数据支撑（来源：国际能源署IEA报告）。

参考文献（权威来源）

学术标准：
IEEE Standard 859-1987《电力系统负荷预测术语规范》

行业指南：
国家电网《电力负荷预测技术导则》（Q/GDW 11079-2019）

研究论文：
Hong T. et al. "Global Energy Forecasting Competition 2017" International Journal of Forecasting, 2019（预测模型基准测试）

国际机构：
国际能源署（IEA）《World Energy Outlook》年度报告中的负荷增长预测模型

网络扩展解释

负载预测（Load Forecasting）是指通过分析历史数据及相关影响因素，对系统未来一段时间内的资源需求量或工作负荷进行估算的过程。这一概念广泛应用于电力系统、数据中心、交通管理等领域，其核心目标是为资源优化配置和系统高效运行提供决策依据。

一、定义与核心目标

负载预测通过数学建模和数据分析技术，预测未来特定时间段的系统负荷。例如：

电力系统：预测电力需求量（功率或用电量），以指导电网调度和能源分配；
数据中心：预测服务器请求量，实现计算资源的动态调整；
交通系统：预测流量峰值，优化交通信号控制。

二、关键影响因素

数据质量：历史数据的时效性和准确性直接影响预测精度；
外部因素：包括天气、季节、节假日、社会经济活动等；
系统特性：如电力系统的增容决策、工业用电波动规律等。

三、常用方法分类

方法类型	典型算法	适用场景
经典统计学方法	ARIMA、指数平滑法	短期预测，数据趋势稳定
机器学习方法	线性回归、支持向量机（SVM）	多因素关联的中长期预测
深度学习方法	LSTM、循环神经网络（RNN）	复杂非线性关系的大规模数据预测

（数据来源：）

四、应用价值

资源优化：电力系统可减少备用容量浪费，数据中心能动态分配计算资源；
成本控制：通过精准预测降低能源采购和基础设施投资成本；
风险规避：预防电网过载或服务器宕机，提升系统可靠性。

五、挑战与趋势

当前面临数据实时性不足、模型泛化能力有限等挑战。未来将更注重多源数据融合（如气象数据与用电行为结合）和混合模型开发（如统计学方法与深度学习结合）。

如需进一步了解特定领域的预测案例（如智能电网），和中的详细技术实现。