Although there is a large body of l

Although there is a large body of literature on electricity demand forecasting, the problem has never been investigated from the DSOs’ perspective. This paper contributes to the literature along the following lines:Finally, Bakker and Boonekamp [30] use the expected GDP, population, climate change (hot winters, hot summers), number of households/houses, and numerous industry-specific variables to forecast the electricity demand in the Netherlands up to 2050.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มีร่างกายขนาดใหญ่ของวรรณกรรมในการคาดการณ์ความต้องการไฟฟ้า มีไม่ถูกสอบสวนปัญหาจากมุมมองของ DSOs กระดาษนี้รวมเอกสารประกอบการตามรายการต่อไปนี้: ในที่สุด Bakker และ Boonekamp [30] ใช้ GDP คาด ประชากร การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ (หนาวร้อน ฤดูร้อน) จำนวนครัวเรือน/บ้าน และตัวแปรเฉพาะอุตสาหกรรมจำนวนมากเพื่อคาดการณ์ความต้องการไฟฟ้าในประเทศเนเธอร์แลนด์ถึง 2050.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ถึงแม้จะมีร่างกายขนาดใหญ่ของวรรณกรรมในการพยากรณ์ความต้องการไฟฟ้าปัญหาไม่เคยได้รับการตรวจสอบจากมุมมอง DSOs ' กระดาษนี้ก่อให้เกิดวรรณคดีตามบรรทัดต่อไปนี้: สุดท้ายแบกเกอร์และ Boonekamp [30] ใช้จีดีพีที่คาดว่าประชากรเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ (ฤดูร้อน, ฤดูร้อน) จำนวนครัวเรือน / บ้านและตัวแปรเฉพาะอุตสาหกรรมจำนวนมากที่จะคาดการณ์ ความต้องการใช้ไฟฟ้าในประเทศเนเธอร์แลนด์ถึง 2050

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แม้จะมีร่างกายใหญ่ของวรรณคดีในการพยากรณ์ความต้องการไฟฟ้า ปัญหาที่ไม่เคยมีการสอบสวนจาก dsos ' มุมมอง กระดาษนี้มีส่วนช่วยในวรรณคดีตามบรรทัดต่อไปนี้ : ในที่สุด และ ซูฟอลลส์ boonekamp [ 30 ] ใช้คาด GDP , ประชากร , การเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศ ( หนาว ร้อน ร้อน ซัมเมอร์ ) จำนวนครัวเรือน / บ้านและตัวแปรพยากรณ์ความต้องการใช้ไฟฟ้าของหลายองค์กรในเนเธอร์แลนด์ถึง 2050 .