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能耗在線監測所謂的短期負荷預測，從基礎層面來分析，即為以某一天或數天為時間階段，測算此階段內的具體負荷數值。伴隨當今能耗在線監測高效、全面、穩步推進，以及整個監測技術的持續、深入的完善，在此背景下，研究領域的持續完善，許多時間序列法、回歸分析方法及神經網絡法等，均得到較好的應用，其服務對象主要是大型能耗企業。
針對能耗在線監測來講，其所選用的實為一種以多種技術為基礎的日負荷曲線預測方法，比如模糊小波神經網絡、深度學習等。針對那些大型化的能耗企業來講，其無論是在供電區域上，還是在用電特征上，均存在著明顯差異。除此之外，針對大多數能耗企業來分析，用電好會對其產生著直接影響，不僅會直接影響到生產效率、節奏，而且還會影響到其生產工況，會出現一定的波動，使當前的預測技術難以在大型企業用電負荷預測當中得到直接應用。現階段，在研究能耗企業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。
對于能耗在線監測來考量，其在實際運作當中，運用了多種先進的操作方法，比如模糊小波神經網絡等。首先，需要指出的是，需要根據現實需要，積極構建符合相關要求的模糊小波神經網絡，并建立與之相匹配的日負荷曲線預測模型，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網絡參數進行計算，并進行全面優化；與深度學習、模糊粗糙聚類分析等技術相融合，對模糊小波神經網絡進行全面訓練。
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