<?xml version="1.1" encoding="utf-8"?>
<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">UAID</journal-id><journal-title-group><journal-title>Urban Architecture and Development</journal-title></journal-title-group><issn>2995-2441</issn><eissn>2993-270X</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/UAID.8264</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>建筑电气系统负荷预测与供电可靠性分析</title><url>https://artdesignp.com/journal/UAID/2/2/10.61369/UAID.8264</url><author>曹斌</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2024</year></pub-date><volume>2</volume><issue>2</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2024-02-20</published-time></date></history><abstract>本文探讨了建筑电气系统中负荷预测和供电可靠性的重要性，并强调了两者之间的相互依赖和协同关系。准确的负荷预测是保障供电可靠性的基础，而供电可靠性也对负荷预测提出了更高的要求。通过协同优化，可以提升电力系统的运行效率和可靠性，实现可持续发展。</abstract><keywords>建筑电气系统,负荷预测,供电可靠性,现代方法,协同优化</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1] 刘林虎．基于深度神经网络的短期电力负荷预测［D］．东北石油大学，2023.DOI:10.26995/d. cnki. gdqsc.2023.000227.[2] 胡乙丹，张俊芳．面向城市用电负荷预测的混合机器学习模型［J］．软件导刊，2023,22(09):65-72.[3] 刘小超．基于改进CNN-SVM 的短期电力负荷预测［D］．东北石油大学，2023.DOI:10.26995/d. cnki. gdqsc.2023.000209.[4] 张耀聪．基于深度学习神经网络的可再生能源&amp;ldquo;源荷&amp;rdquo;预测研究［D］．兰州理工大学，2023.DOI:10.27206/d. cnki. ggsgu.2023.000822.[5] 黄巍，黄锋，彭伟，等．&amp;ldquo;115 质量管控模式&amp;rdquo;提升供电可靠性［J］．中国电力企业管理，2023,(29):52-53.[6] 李卫，杨婷．兴义供电局：提高供电可靠性推进一流企业建设［N］．黔西南日报，2023-09-04(008).DOI:10.28636/n. cnki. nqxnb.2023.001300.[7] 薛乔匀．建筑电力负荷时频分析方法研究［D］．北京建筑大学，2023.DOI:10.26943/d. cnki. gbjzc.2023.000704.[8] 满达，张卓凡，张金金，等．基于LSTM 的高校建筑电力负荷预测方法［J］．建筑电气，2021,40(11):58-63.[9] 陈雪薇，张继东，田园，等．基于迁移学习的电力负荷预测研究［J］．机电信息，2021,(23):12-14.DOI:10.19514/j. cnki. cn32-1628/tm.2021.23.004.[10] 刘陆．基于QGA 和SVM 的电力负荷预测研究［D］．西安建筑科技大学，2021.DOI:10.27393/d. cnki. gxazu.2021.001058.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
