負載預測英文解釋翻譯、負載預測的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【電】 load estimation

分詞翻譯：

負載的英語翻譯：

load
【計】 L; load line
【化】 load

預測的英語翻譯：

forecast; cast; dope out; prognosticate
【計】 forecasting; look-ahead
【化】 prediction
【醫】 prognose; prognosticate
【經】 anticipation; forecast; forecasting

專業解析

在電力系統與能源管理領域，負載預測（Load Forecasting）指基于曆史數據、氣象條件、經濟指标等多因素，運用數學與統計模型對未來特定時間段内電力系統所需承受的電能需求量（Electrical Load Demand）進行預估的過程。其核心目标是優化發電調度、保障電網穩定運行并提升能源使用效率。

一、術語定義與中英對照

中文術語：負載預測（Fùzài Yùcè）
英文術語：Load Forecasting

詞典釋義：預測電力系統在未來某時段内總用電負荷（包括有功功率、無功功率）的科學方法，是能源管理的基礎環節（來源：IEEE電力工程術語标準）。

二、技術原理與關鍵要素

時間尺度分類
- 短期預測（Short-Term）：覆蓋數分鐘至數周，用于實時調度與市場交易（如日内電價調整）。
- 中期預測（Medium-Term）：1個月至1年，支撐機組檢修與燃料采購計劃。
- 長期預測（Long-Term）：1年以上，指導電網擴建與電源規劃（來源：清華大學《電力系統分析》教材）。
核心影響因素
- 氣象變量：溫度、濕度、日照強度對空調/采暖負荷影響顯著（相關系數達0.8以上）。
- 社會經濟指标：GDP增速、工業活動指數、人口遷移數據。
- 日曆效應：工作日/節假日模式、季節性波動規律。

三、主流預測方法

方法類别	典型算法	適用場景
統計模型	ARIMA、指數平滑法	基礎負荷趨勢預測
機器學習	SVM、隨機森林、梯度提升樹	多因素非線性關系建模
深度學習	LSTM、Transformer神經網絡	高精度短期波動捕捉
混合模型	集成學習（如Stacking框架）	提升複雜場景泛化能力

權威依據：美國能源部（DOE）報告指出，LSTM模型在短期預測中平均絕對百分比誤差（MAPE）可降至3%以下（來源：DOE《智能電網預測技術白皮書》）。

四、行業應用場景

電網安全控制
預測峰值負荷以避免輸電線路過載，降低停電風險（如加州ISO實時市場依賴15分鐘級預測）。

可再生能源消納
結合風光出力預測，優化火電與儲能系統調度（德國E.ON案例提升消納率12%）。

電力金融衍生品定價
負荷曲線預測為電力期貨合約設計提供數據支撐（來源：國際能源署IEA報告）。

參考文獻（權威來源）

學術标準：
IEEE Standard 859-1987《電力系統負荷預測術語規範》

行業指南：
國家電網《電力負荷預測技術導則》（Q/GDW 11079-2019）

研究論文：
Hong T. et al. "Global Energy Forecasting Competition 2017" International Journal of Forecasting, 2019（預測模型基準測試）

國際機構：
國際能源署（IEA）《World Energy Outlook》年度報告中的負荷增長預測模型

網絡擴展解釋

負載預測（Load Forecasting）是指通過分析曆史數據及相關影響因素，對系統未來一段時間内的資源需求量或工作負荷進行估算的過程。這一概念廣泛應用于電力系統、數據中心、交通管理等領域，其核心目标是為資源優化配置和系統高效運行提供決策依據。

一、定義與核心目标

負載預測通過數學建模和數據分析技術，預測未來特定時間段的系統負荷。例如：

電力系統：預測電力需求量（功率或用電量），以指導電網調度和能源分配；
數據中心：預測服務器請求量，實現計算資源的動态調整；
交通系統：預測流量峰值，優化交通信號控制。

二、關鍵影響因素

數據質量：曆史數據的時效性和準确性直接影響預測精度；
外部因素：包括天氣、季節、節假日、社會經濟活動等；
系統特性：如電力系統的增容決策、工業用電波動規律等。

三、常用方法分類

方法類型	典型算法	適用場景
經典統計學方法	ARIMA、指數平滑法	短期預測，數據趨勢穩定
機器學習方法	線性回歸、支持向量機（SVM）	多因素關聯的中長期預測
深度學習方法	LSTM、循環神經網絡（RNN）	複雜非線性關系的大規模數據預測

（數據來源：）

四、應用價值

資源優化：電力系統可減少備用容量浪費，數據中心能動态分配計算資源；
成本控制：通過精準預測降低能源采購和基礎設施投資成本；
風險規避：預防電網過載或服務器宕機，提升系統可靠性。

五、挑戰與趨勢

當前面臨數據實時性不足、模型泛化能力有限等挑戰。未來将更注重多源數據融合（如氣象數據與用電行為結合）和混合模型開發（如統計學方法與深度學習結合）。

如需進一步了解特定領域的預測案例（如智能電網），和中的詳細技術實現。