来源：山东电力交易中心2020-01-31

第 2.2.3 条电力交易机构根据历史用电负荷数据和典型负荷曲线将年度基数合约电量预分 解到月、日及分时电力曲线，结算时按照“以用定发”原则进行调整。

来源：山东电力交易中心2020-01-31

第 2.2.3 条电力交易机构根据历史用电负荷数据和典型负荷曲线将年度基数合约电量预分 解到月、日及分时电力曲线，结算时按照“以用定发”原则进行调整。

来源：IESPLAZA综合能源服务平台2020-01-23

ciems通过横、纵双向模式全方位监测，对能源生产侧及终端消费侧的实时运行状态了如指掌，根据电、冷、热、热水等负荷数据，建立多能源、多目标、多变量能源协调优化模型，以经济最优、绿色最优指导能源系统运行。

来源：微羽智能2020-01-19

1、非介入式负荷辨识技术非介入式负荷辨识是一种在用户电力负荷输入总线端获取负荷数据（电压、电流），并通过模式识别算法分解用户用电负荷成分，实现分项计量功能的高级量测技术。

来源：新华网2020-01-19

此次电力需求响应基于区块链技术，将实时负荷数据上链，并提供给相关方。

来源：中国电力报2020-01-14

此次电力需求响应基于区块链技术，将实时负荷数据上链，并提供给相关方。

来源：能源杂志2020-01-13

目前主要的经济激励是通过补贴方式，需求响应的负荷数据来确定补贴额度。...当前电表不显示响应负荷数据，而且最终在能源局网站公示的响应量只有总响应量，客户无法快速方便获知实际响应的15分钟级数据，客户无法及时核对实际响应量，事后也无法核实。

来源：能源杂志2020-01-13

目前主要的经济激励是通过补贴方式，需求响应的负荷数据来确定补贴额度。...当前电表不显示响应负荷数据，而且最终在能源局网站公示的响应量只有总响应量，客户无法快速方便获知实际响应的15分钟级数据，客户无法及时核对实际响应量，事后也无法核实。

来源：能源杂志2020-01-13

目前主要的经济激励是通过补贴方式，需求响应的负荷数据来确定补贴额度。...当前电表不显示响应负荷数据，而且最终在能源局网站公示的响应量只有总响应量，客户无法快速方便获知实际响应的15分钟级数据，客户无法及时核对实际响应量，事后也无法核实。

来源：中国电力报2020-01-13

此次电力需求响应基于区块链技术，将实时负荷数据上链，并提供给相关方。

来源：南方电网报2020-01-13

——广西电网公司生技部专责 于荣华通过实时数据服务平台采集计量自动化、调度自动化等电网实时数据，实现了电量、负荷数据的实时同步，为提升基层供电所台区线损管理及异常分析水平，缩短用户停电抢修时间，提升供电服务能力提供了关键的数据支撑

来源：国信证券2020-01-07

1、 非介入式负荷辨识技术非介入式负荷辨识是一种在用户电力负荷输入总线端获取负荷数据（电压、电 流），并通过模式识别算法分解用户用电负荷成分，实现分项计量功能的高级量测技术。

来源：电网技术2019-12-19

2016 年 10 月 15 日的 48 节点和 96 节点 2 组历史电价数据 ( 量纲为 $) ， 2010 年 1 月 1 日— 2016 年 10 月15 日 48 节点和 96 节点 2 组历史负荷数据

来源：中国电力新闻网2019-12-17

据了解，佛山供电局结合该大厦的用能情况，在综合了相关负荷数据测算后，决定在原有的制冷机组基础上，新增一台双工况主机，与传统的制冷机组“双轨并行”。

来源：国家电网报2019-11-26

此次电力需求侧响应基于区块链技术，将实时负荷数据上链，并提供给电网企业、省能源局、用电客户等相关方，确保不同主体获取的数据一致。客户可在网站查询相关数据，并校验上链数据。

来源：国家电网报2019-11-20

此次电力需求侧响应基于区块链技术，将实时负荷数据上链，并提供给电网企业、省能源局、用电客户等相关方，确保不同主体获取的数据一致。客户可在网站查询相关数据，并校验上链数据。

来源：国家电网报2019-11-19

运用区块链技术，将实时负荷数据上链，并且提供给电网企业、政府、用户等相关利益方，能够确保不同主体的数据一致性。用户可在网站查询相关数据，并能对上链数据进行校验。

来源：中国电力2019-11-18

滥用信息优势，拒绝或不及时向独立售电公司及其用户提供营销管理、交易管理、用电服务所必需的电力设备设施、电力运行调度、用户负荷数据等物理信息及用户自身商业机密信息，造成其电力需求分析、产品设计困难。

来源：电网头条客户端2019-11-15

运用区块链技术，将实时负荷数据上链，并且提供给电网企业、能源局、用户等相关利益方，能够确保不同主体的数据一致性，用户可在网站查询相关数据，并能对上链数据进行校验。

来源：硕电汇2019-11-14

由于电力市场的负荷数据都具有非线性，周期性等特征，故使用传统的方法如时间序列法、多元线性法等，预测误差较大，难以满足现货交易的要求。