数据驱动子空间相关论文
针对电力负荷进行准确预测对于电力系统的稳定运行具有重要的意义。利用传统的数据子空间算法进行电力负荷预测的过程中,由于没有......
本文以钢铁企业生产与能源系统作为研究背景,设计一种数据驱动的子空间方法（data-driven subspace,DDS）预测各生产工序的能源消耗.针......
在钢铁企业中,电力负荷消耗规模相对较小,未呈现明显的周期性变化特征,而工序变化会导致瞬间电力负荷波动较大,传统负荷预测模型对......
