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能耗在线监测所谓的短期负荷预测，从基础层面来分析，即为以某一天或数天为时间阶段，测算此阶段内的具体负荷数值。伴随当今能耗在线监测高效、全面、稳步推进，以及整个监测技术的持续、深入的完善，在此背景下，研究领域的持续完善，许多时间序列法、回归分析方法及神经网络法等，均得到较好的应用，其服务对象主要是大型能耗企业。
针对能耗在线监测来讲，其所选用的实为一种以多种技术为基础的日负荷曲线预测方法，比如模糊小波神经网络、深度学习等。针对那些大型化的能耗企业来讲，其无论是在供电区域上，还是在用电特征上，均存在着明显差异。除此之外，针对大多数能耗企业来分析，用电好会对其产生着直接影响，不仅会直接影响到生产效率、节奏，而且还会影响到其生产工况，会出现一定的波动，使当前的预测技术难以在大型企业用电负荷预测当中得到直接应用。现阶段，在研究能耗企业负荷预测方面的内容较少，仅有部分带有探索性的研究论述。
对于能耗在线监测来考量，其在实际运作当中，运用了多种先进的操作方法，比如模糊小波神经网络等。首先，需要指出的是，需要根据现实需要，积极构建符合相关要求的模糊小波神经网络，并建立与之相匹配的日负荷曲线预测模型，然后，运用当前比较常用的混沌混合蝙蝠方法，将初始化模糊小波神经网络参数进行计算，并进行全面优化；与深度学习、模糊粗糙聚类分析等技术相融合，对模糊小波神经网络进行全面训练。
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