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预测电量摘要(一)
浅谈几种常用电量预测方法
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浅谈几种常用电量预测方法
作者：郑嘉娜 范明
来源：《房地产导刊》2015年第01期
【摘要】电量预测的影响因素较多，例如地区经济、政策、气候等，这些因素中有确定性的，也有随机性的，增加了电量预测的难度。本文介绍电力弹性系数法、电量产出效益法、回归分析法、灰色预测法等常用电量预测方法，通过实际案例分析几种方法的预测精度和适用性，为供电企业提供决策支撑。
【关键词】售电量；预测；方法
Several Forecast Methods of eLElectricity Sales
ZHENG Jiana，FAN Ming
（Guangzhou Power Supply，Guangdong Guangzhou， 51000）【预测电量摘要】
Abstract： There are many factors affecting power consumption forecasting， such as region economy， policy， climate and so on， has the uncertainty of these factors， there are also
random， increases the difficulty of forecasting the amount of electricity. This paper introduces the method of electricity elasticity coefficient， power output efficiency method， regression method， analysis method， gray prediction method and other commonly used power， precision and
applicability of several methods through the analysis of actual case， and provide decision support for power supply enterprises.
Key words： electricity sales；forecast；method
引 言
电量预测是指在满足一定精度要求下，充分考虑一些重要的自然条件与社会影响、系统运行特性与增容决策等方面，研究或利用一种能够处理过去与未来电量的关系的数学方法，确定未来某特定时刻的电量数值。【预测电量摘要】
对电量进行准确预测，可以保证人民生活和社会正常生产，有效地降低电力企业的运行成本，保证电网经济运行，提高社会和经济效益。电量的影响因素较多，例如地区经济、政策、气候等，这些因素中有确定性的，也有随机性的，这一方面说明了电量预测所需的数据较多，另一方面说明了电量预测结果由于影响因素的随机性在一定程度上具有不确定性，很大程度上增加了电量预测的难度。
预测电量摘要(二)
如何提高电量预测准确率
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如何提高电量预测准确率
作者：喻晓菁 张秉全
来源：《科技创新与应用》2014年第24期
摘 要：在电力市场营销工作中，售电量的高低是一个地区经济发展的晴雨表，开拓电力市场是营销工作的重中之重。科学的进行电量预测，对企业经营决策起着重要作用。为了提高电量预测准确率，通过分析现状、找出影响预测准确率的因素，提出提高预测准确率的措施，从而找出适合本地区的电量预测方法。
关键词：电量；预测准确率；影响因素；预测方法；措施【预测电量摘要】
1 现状分析
1.1 预测技术
目前，没有专门的电量预测软件或系统用来指导预测工作，主要通过历年的工作经验及对历史数据的比对分析、到用户侧调研等方法进行预测，预测技术受限。
1.2 预测准确率
2012年海东公司年度电量预测准确率为97.42%，处于同业对标C标段位，预测准确率离98%指标相差0.58个百分点，准确率有提升空间。
1.3 预测人员预测水平
预测人员预测水平偏低，业务素质参差不齐，尤其是个别人员工作责任心不强，工作粗放，缺乏对用电需求、电网情况、用户生产经营状况等的分析，不能适应“三集五大”高标准的要求。
2 影响电量预测准确率的因素
2.1 电量结构
影响预测准确率的主要因素为电网负荷结构，不同地区的电网负荷结构不同，有些地区以商业为主，有些地区以一般工业为主，负荷结构决定一个地区电量增减变化，海东地区售电量以大工业为主，大工业售电量占公司总售电量的93%以上，大工业售电量受市场、国内外环境、国家宏观政策等影响较大，负荷运行不稳定，日电量较大，修停炉或故障停炉对电量预测准确率影响较大，因此电量预测具有很大的不确定性。而以居民、非居民、一般工商业等为主的地区，负荷运行较稳定，电量预测具有一定的规律可循，预测准确率也就不会有太大的波动。
预测电量摘要(三)
电量预测常用方法论文
电量预测常用方法论文
【摘要】电量预测的核心是预测技术（预测模型），预测方法有很多，每一种预测方法都有各自的适用范围，各种预测方法都各自的优缺点，所以在预测过程中需考虑各种不确定性因素，如气候、经济形势、电价政策等。在实际售电量预测中，必须灵活选用适用的的预测方法，可选用多种方法进行预测，将所得预测结果互为比较，再根据企业实际情况进行修正，最终预测出合理的结果。
引 言
电量预测是指在满足一定精度要求下，充分考虑一些重要的自然条件与社会影响、系统运行特性与增容决策等方面，研究或利用一种能够处理过去与未来电量的关系的数学方法，确定未来某特定时刻的电量数值。
对电量进行准确预测，可以保证人民生活和社会正常生产，有效地降低电力企业的运行成本，保证电网经济运行，提高社会和经济效益。电量的影响因素较多，例如地区经济、政策、气候等，这些因素中有确定性的，也有随机性的，这一方面说明了电量预测所需的数据较多，另一方面说明了电量预测结果由于影响因素的随机性在一定程度上具有不确定性，很大程度上增加了电量预测的难度。
本文介绍了电力弹性系数法、电量产出效益法、回归分析法、灰色预测法等常用电量预测方法，以广州市某区2006-2013年的售电量为例，通过几种预测方法对2014、2015年售电量进行预测，为供电企业提供决策支撑。
预测电量摘要(四)
组合预测在月度用电量中的实际应用
摘 要：将二次指数平滑法、先定线性趋势预测法，灰色预测法三种方法相结合，运用EW法进行组合预测，在三种模型的应用中合理地使用了软件技术SPSS以及MATLAB，辅助数据处理。对河北省任丘市2013年1～12月、2014年1～5月的月度用电量数据进行处理，并对2014年6～9月月度用电量进行组合预测，具有一定的现实意义。 关键词：二次指数平滑法；先定线性趋势预测法；灰色预测法；组合预测
1 概述
随着经济的迅猛增长，工业用电与生活用电也迅速增加，用电量成为反映经济增长情况的重要指标。实行厂网分开、竞价上网后的电力企业对经济性的要求逐渐提高，为了适应市场经济发展的要求，建立科学的市场预测管理体系、提高预测质量和准确性对于电力企业来讲是必要的。作为供电企业的一项重要工作，月度用电量预测对合理安排生产、燃煤供应计划的编制，检修计划的制订等提供了重要依据。
运用科学的预测方法，是提高预测精确度的前提条件。科学的预测一般有以下几种途径：一是因果分析；二是类比分析；三是统计分析。对用电量的预测主要是应用统计分析，运用一系列的数学方法，建立数学模型，运用数学模型获得所需要的结论。目前用电量的预测方法有很多，各自有各自的适应范围及优点。但是由于单一模型的预测结果往往存在着精度不够，准确度不高的情况，在此采用组合预测的方法，通过选取适当的权重，利用组合模型中各个模型的优点，达到提高精度准确度的目的。
在此选用河北省任丘市2013年1～12月份及2014年1～5月的用电量进行预测分析。由于月度用电量不同于年用电量，由于其数值变化间隔时间短，所以是随时间变化的时间序列，包含一定的季节性和一定的趋势规律，所以文章采用二次指数平滑法、结合二次滑动平均法的先定线性趋势预测技术与灰色预测模型模型的组合模型。
2 数据的分析处理
2.1 数据来源
数据采集了河北省任丘市2013年1～12月及2014年1～5月的月度用电量（见表1），文章要根据所采集的数据分别建立先定线性预测模型、灰色预测模型对该市2014年6、7月月度用电量进行预测。
2.2 先定线性预测模型的建立与应用
首先应用软件SPSS进行一次平滑法，取a=0.1，0.2，0.3，进行试验，试验结果计算得：当a=0.1时，S2=10216482.63；当a=0.2时，S2= 10893417.18；当a=0.3时，S2=11493723.69；所以当a=0.1时S2最小，因此选取a=0.1进行二次指数平滑。
表1
根据表1中的数据可得预测趋势为
x17+1=a17+b171=12548.75+25.40393×l；l=1，2，…
所以根据二次指数平滑法得到的预测值为
表2
2.3 先定线性趋势预测模型的建立与应用
首先利用二次滑动平均法拟合一条直线，用采集的历史数据求得滑动平均预测模型
xT+k=aT+bTk
取得跨度N=4，因此取数据中的16项，应用二次滑动平均得：
M■■=1.253975，M■■=1.208975，M■■=1.160625，M■■=1.1
从而推出M■■=■[M■■+M■■+M■■+M■■]1.180894
aT=2M■■-M■■=1.327056
bt=■（M■■-M■■）=0.048721
直线趋势方程为
xT+k=1.327056+0.048721k
数据个数为17，即T=17，因此取l=0，-1，-2，…，16，可得xk（k=17，16，…1），根据Pt=Xt/Xt，计算结果分析可得：
可得I1=4.293497，I2=5.325144，I3=6.201378，I4=5.329987，
规范化处理上述数据得：
I1=0.812008648，I2=1.007119115，I3=1.172837219，I4=1.008035018
用电量模型为：■T+k=（1.327056+0.048721k）I
可得到预测值为
表3
2.4 灰色预测模型
应用灰色预测模型对数据进行预测，将数据处理后编入程序利用软件MATLEB得到GM（1，1）微分方程的参数■和■。具体程序及结果如下：
得灰色预测模型为■■（0）（k+1）=77.94511（1-e-0.0140）e-1.0736k（k=0，1，2，…）
根据该模型对2011年6、7、8、9月的月度用电量进行预测可得
表4
2.5 组合预测
应用等权平均组合预测法，在EW法中，设fi为第i个模型的预测值，fc为组合预测值。则模型为
fc=■？撞■■fi
根据预测模型的预测结果，应用EW方法，得到预测结果见表5
3 结束语
文章采用了组合预测法对河北省任丘市2014年6、7、8、9月的月度用电量进行了预测，具有一定的现实意义。根据月度用电量的特点，在组合预测中选取了三种预测模型，分别使用二次指数平滑法，先定线性趋势预测法，灰色预测GM（1，1）。在二次指数平滑法中，应用了软件SPSS确定参数a，对数据进行了两次相应处理。在GM（1，1）中应用了软件MATLEB，对数据进行编程，输出参数，建立模型。最后在组合预测中使用EW方法，对上述三模型的预测值进行组合预测，最终形成组合预测值。文章有效使用了相应的预测软件，使得结果更准确，减少了工作量。充分利用了组合预测的优点，提高了预测精度。
参考文献
[1]刘思峰，党耀国.预测方法与技术[M].北京：高等教育出版社，2005.
[2]牛东晓，曹树华，赵磊，等.电力负荷预测技术及其应用[M].北京：中国电力出版社，1998.
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[5]蒋晓艳，何川，方蕾.基于最优组合预测法的电网用电量预测[J].中国西部科技，2010，9（14）.
[6]王遂，蒋金良.基于季节ARIMA模型的月度用电量置信区间预报模型[J].广东输电与变电技术，2010（5）.
[7]宋远玲，卢占会，杨玉华，等.最优组合预测模型在用电消费量预测中的应用[J].科学与财富，2010（3）.
预测电量摘要(五)
电力电量负荷预测方法及应用分析
摘 要：为了进一步提高预测精度，则需要对传统方法进行一些改进，使预测结果具有更高的参考价值，本文主要探讨了时间序列预测法以及其实际运用。 关键词：负荷 预测 时间序列法
中图分类号：TM93 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2012）11（c）-0105-02
电力负荷预测具有十分重要的作用，其是调度中心制订发电计划及发电厂报价的依据，同时其也可以为发电计划程序、离线网络分析和合理的调度安排提供数据，而其准确率的高低对电力系统的运行、控制和生产计划都有着非常重要的影响。为了更加准确的预测市场对电力电量的需求，现如今已有很多预测方法被用于电力电量的预测，各种方法都有其优缺点。随着电力市场的发展，人们对负荷预测精度的要求也越来越高。为了进一步提高预测精度，则需要对传统方法进行一些改进，使预测结果具有更高的参考价值。随着现代科学技术的不断进步，理论研究的逐步深入，以灰色理论、时间序列理论、模糊数学等为代表的新兴交叉学科理论的出现，为负荷预测的飞速发展提供了坚实的理论依据和数学基础。
1 负荷预测及分类
电力负荷实质上是指电力的需求量或用电量，即能量的时间变化率，也可以被定义为发电厂、供电地区或电网在某一瞬间所承担的工作负荷。
电力负荷往往具有以下一些特点：（1）电力负荷往往以天为单位不断起伏的，具有较大的周期性；（2）电力负荷的变化过程一般不会有较大的突变，属于连续性变化；（3）电力负荷对一些因素会比较敏感，比如季节、温度、天气等。
在对负荷进行预测时，需要考虑系统的运行特性、增容决策等因数，以便更加准确的确定未来某特定时刻的负荷数据。就负荷本身而言，其主要是指电力需求量或用电量。电力电量预测对电力系统安全经济运行和国名经济发展具有重要意义。
由于对电力负荷进行预测的目的会有所不同，所以将其分为四类即：（1）超短期负荷预测，主要是用于对未来一小时以内的负荷进行预测；（2）短期负荷预测，主要是指日负荷预测和周负荷预测，分别用于安排日调度计划和周调度计划；（3）中期负荷预测，主要是指一个月到一年的负荷预测，主要用于确定机组运行方式和设备的大规模修理计划等情况；（4）长期负荷预测，主要指未来3～5年甚至更长时间内的负荷预测，主要是用于电网规划部门。
2 负荷预测影响因素
通过实践证明影响负荷变化的因素有很多，所以负荷是时刻变化的，相关实验证明负荷预测总负荷（由各个单个负荷组成）一般具有一定的变化规律，其各分量与总负的关系可写为：
其中字母的具体含义如下所示。
表示典型负荷分量，其主要的特点在于具有线性变化和周期变化；表示天气条件温度情况，通过分析各种因素的负荷影响程度，得到温度往往是最重要的气候影响变量；表示时间变化的影响，可以大致的归纳为如下三点，即人们作息时间，法定及传统节，日季节变化；表示特殊事件，比如：自然灾害、拉闸限电、系统故障等等。这类事件具有很强的随机性，难以预测，只能依靠调度人员的经验判断；表示随机产生的因素，考虑到负荷序列本质上就是一个随机序列，负荷的随机分量是负荷中的不遵循规律的部分，是不能准确预测的，可以通过模型或算法来考虑这些分量。
3 预测电力电量负荷的常用方法
3.1 弹性系数法
电力弹性系数的基本定义是电力负荷年均增长率和国民经济年均增长率之比，其主要作用在于可以用来衡量国民经济发展和用电需求。该系数可以大致的分为两大类，既电力生产弹性系数和电力消费弹性系数。使用该种预测方法的前提在于必须预先知道预测期内国民经济的发展目标及其年平均增长速度，如果已经事先知道了弹性系数的预测值，便可以利用国内生产总值的年均增长率来预测出规划期所需的电力和电量。该方法的主要缺陷在于需要进行大量统计调研工作。
3.2 时间序列法
该方法的原理在于利用负荷的历史资料，设法建立一个数学模型，用以描述电力负荷这个随机变量变化过程的统计规律性；同时利用该模型建立一定的负荷预测数学表达式，进而对未来的负荷进行预测。
3.3 灰色预测法
该方法的基本原理在于利用关联空间、光滑离散函数等概念定义灰导数与灰微分方程，进而用离散数据列建立微分方程形式的动态模型。利用该方法可以建立这样的灰微分方程。还模型是利用离散随机变量数经过生成变为随机性被显著削弱而且较有规律的生成数，建立起的微分方程，这样便于对其变化过程进行研究和描述。
4 时间序列中的一次、二次、三次指数平滑预测方法
指数平滑法是生产预测中常用的一种方法，可用于中短期电力负荷的预测，该方法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法，它是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。根据平滑次数的不同，指数平滑法可分为：一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法。
以下分别建立三种指数平滑模型，进行负荷的预测：
4.1 一次指数平滑预测模型
4.2 建立二次指数平滑预测模型
4.3 建立三次指数平滑预测模型
（1）选择所需要进行预测的目标时段；（2）选择原始数据的数量。（如：选择7年）；（3）平滑常数a值的选定。（如：平滑常数a=0.4）；（4）利用MATLAB程序进行预测。
通过如下的一个实例进行预测，预测鄂州市全社会用电量，原始数据如表1。
利用上述的指数平滑预测法建模模型进行预测，可以得到如下的数据，见表2。
5 结语
电力负荷预测是电力系统规划决策、经济运行的前提和基础，电力负荷的准确预测对电力系统的经济运行和国民经济的发展具有重要意义，所以有必要对负荷预测问题进行深层地研究。
参考文献
[1] 牛东晓，曹树华，赵磊，等.电力负荷预测技术及其应用[M].北京：中国电力出版社，1998.
[2] 阎承山，刘军，短期负荷预测方法探究及提高精度之展望[M].华北电业管理局.
[3] 莫维仁，张伯明，等.扩展短期负荷预测方法的应用[M].清华大学.
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