2-纵向数据分析-ARIMA

剖析大数据分析方法论的几种理论模型

剖析大数据分析方法论的几种理论模型做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。作者：佚名来源：博易股份|2016-12-01 19:10 收藏分享做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。管理方面的理论模型： ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST：主要用于行业分析 ?PEST：政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P：构成政治环境的关键指标有，政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E：构成经济环境的关键指标有，GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。?S：构成社会文化环境的关键指标有：人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。

?T：构成技术环境的关键指标有：新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。大数据分析的应用案例：吉利收购沃尔沃大数据分析应用案例 5W2H分析法何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为：逻辑树：可用于业务问题专题分析

负荷预测方法一

1、单耗法这个方法是根据预测期的产品产量（或产值）和用电单耗计算需要的用电量，即 A h ＝∑=n i 1Q i U i 式中 A h —某行业预测期的需电量； U i —各种产品（产值）用电单耗； Q i —各种产品产量（或产值）。当分别算出各行业的需用电量之后，把它们相加，就可以得到全部行业的需用电量。这个方法适用于工业比重大的系统。对于中近期负荷预测（中期负荷预测的前5年），此时，用户已有生产或建设计划，根据我国的多年经验，用单耗法是有效的。在已知某规划年的需电量后，可用年最大负荷利用小时数来预测年最大负荷，即 P n·max =T A n m ax 式中 P n·max —年最大负荷（MW ）； A n —年需用电量（k W·h ）； T max —年最大负荷利用小时数（h ）。各电力系统的年最大负荷利用小时数，可根据历史统计资料及今后用电结构变化情况分析确定。单耗法分产品单耗法和产值单耗法。采用单耗法预测负荷的关键是确定适当的产品单耗或产值单耗。单耗法可用于计算工业用户的负荷预测。单耗法可根据第一、第二、第三产业单位用电量创造的经济价值，从预测经济指标推算用电需求量，加上居民生活用电量，构成全社会用电量。预测时，通过对过去的单位产值耗电量(以下简称“单耗”) 进行统计分析，并结合产业结构调整，找出一定的规律，预测规划第一、第二、第三产业的综合单耗，然后根据国民经济和社会发展规划指标，按单耗进行预测。单耗法需要做大量细致的统计、分析工作，近期预测效果较佳。单耗法的优点是方法简单，对短期负荷预测效果较好。缺点是需做大量细致的调研工作，比较笼统，很难反映现代经济、政治、气候等条件的影响。

16种常用数据分析方法

一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。二、假设检验 1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0 （常为理论值或标准值）有无差别； B 配对样本t 检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t 检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10 以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel 分层分析列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。五、相关分析研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以

电力负荷预测方法

1.负荷预测分类和基础数据处理 1.1负荷预测及其分类 1.1.1负荷预测概念负荷预测是根据负荷的历史数据及其相关影响因素，分析负荷的变化规律，综合考虑影响负荷变化的原因，使用一定的预测模型和方法，以未来经济形势、社会发展、气候条件、气象因素等预测结果为依据，估计未来某时段的负荷数值过程。 1.1.2负荷预测的分类按照预测方法的参考体系，工程上的负荷预测方法可分为确定性预测方法、不确定预测方法、空间负荷预测法。确定性：把电力负荷预测用一个或一组方程来描述，电力负荷与变量之间有明确的一一对应关系。不确定性：实际电力负荷发展变化规律非常复杂，受到很多因素影响，这种影响关系是一种对应和相关关系，不能用简单的显示数学方程描述，为解决这一问题，产生了一类基于类比对应等关系进行推测预测负荷的不度额定预测方法。空间负荷预测：确定和不确定负荷预测是对负荷总量的预测。空间负荷预测是对负荷空间分布的预测，揭示负荷的地理分布情况。

1.2负荷预测的基础数据处理 1.2.1负荷预测的基础数据基础数据大致包括四类，分别为：①负荷数据（系统、区域、母线、行业、大用户的历史数据；负荷控制数据；系统、区域、大用户等的最大利用小时数；发电厂厂用电率和网损率。）②气象数据（整点天气预报；整点气象要素资料；年度气温、降水等气象材料。）③经济数据和人口（区域产业GDP；城乡可支配收入；大用户产量、产值和单耗；电价结构和电价政策调整；城乡人口。）④其他时间（特殊时间如大型会议、自然灾害；行政区域调整） 1.2.2数据处理为获得较好的预测效果，用于预测数据的合理性得到充分保证，因此需要对历史数据进行合理性分析，去伪存真。最基本要求是：排除由于人为因素带来的错误以及由于统计口径不同带来的误差。另外，尽量减少异常数据（历史上突发事件或由于某些特殊原因会对统计数据带来宠大影响）带来的不良影响。常见的数据处理方法有：数据不全、数据集成、数据变换和数据规约等。 2.确定性负荷预测方法 2.1经验技术预测方法 2.1.1专家预测法专家预测发分为专家会议发和专家小组法。会议发通过召集专家开会，面对

大数据统计分析方法简介

大数据统计分析方法简介随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。基于此, 文章首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。统计学作为应用数学的一个重要分支, 其主要通过对数据进行收集, 通过计量方法找出数据中隐藏的有价值的规律, 并将其运用于其他领域的一门学科。随着数据挖掘(Data Mining) 技术以及统计分析方法逐渐成熟, 大数据统计分析方法在经济管理领域中所起到的作用越来越大。当前, 面对经济全球化不断加深以及经济市场竞争不断激烈的双重压力, 将统计学深度的融合运用于经济管理领域成为提高经营管理效率、优化资源配置、科学决策的有效举措。随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。由此可见, 加强大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用对促进经济发展和和提升企业经营管理效率具有重要意义。为了进一步分析大数据统计分析方法在宏观经济发展以及企业经营管理方面的运用, 本文首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。一、大数据统计分析方法在经济管理领域运用的意义由于市场环境以及企业管理内容的变化, 推进统计学在企业经营管理领域运用的必要性主要体现在以下两方面。 (一) 宏观经济方面经济发展具有一定的规律, 加强大数据统计分析方法在宏观经济中的运用对发展经济发展规律具有重要意义。一方面, 通过构架大数据统计分析系统将宏观经济发展中的行业数据进行收集, 然后利用SPSS、Stata等数据分析软件对关的行业数据进行实证分析, 对发现行业发展中出现的问题以及发现行业中潜在的发

电力系统短期负荷预测方法综述

电力系统短期负荷预测方法综述本文主要是针对电力系统的短期负荷预测的概念和意义进行综述，就短期负荷预测的一些特点及其影响预测精度的各方面原因进行总体的分析。在目前的预测方法里，主要有经典的预测方法和传统的预测方法以及智能预测方法和预测新方法。从这些预测方法入手进行综合的应用原理分析，比较其不同预测方法的优点及不足的地方。并且提出了短期负荷预测的精度提升了，不仅在历史的数据上重视了其积累，还应重视在预测的模型选择上要合适，综合型预测模型在未来电力负荷预测方法的必然性。标签：电力系统短期负荷预测电力负荷预测在能量的管理系统组成中是极为重要的部分，而短期电力负荷预测则是对几个小时后或是一天、几天的电力负荷值上进行预报。短期电力负荷预测不仅在电力系统安全以及经济的运作下提供了相关保障，还为市场的环境编排高度计划等打下了基础。不过在这个电力生产与消费的日趋市场化下，针对负荷预测的准确及可靠性上也有了更为高的要求，而且就电力系统管理与运行来讲其负荷预测逐渐成为了一个主要的研究领域。预测精度是决定短期负荷预测的作用大小的，所以在短期负荷预测方法研究的重点上是如何对预测精度进行提高。虽然短期负荷预测的研究历史已經很长远了，国内外的学者也对其在方法还有理论方面对于预测模型进行研究工作。当短期负荷出现因素太多的情况下，从而限制了预测方法的范围以及精度。下文针对短期的预测方法展开一个综合性的探析。在研究未来发展方向的同时也为实际情况下短期负荷的预测提供了一个基础。 1 基于短期负荷的预测特点对于短期电力负荷来讲其预测便是基于在电力负荷以及相关的历史数据对模型进行全面的建立，从而使得新世纪型的电力负荷更具备科学性和全面性。对于短期负荷所面临的事件不确定性以及其随机性，包含了各种特点：①在预测的结果上其短期的负荷存在着一定的不确定性。②不同的负荷预测方法存在相应的条件性。③短期负荷预测在时间上各有不同。④预测的结果包含多方案性。短期负荷预测精度的影响因素：①以往历史数据。②自然天气情况。③其日期类型。④负荷预测模型。⑤相关社会事件等。 2 简述短期负荷预测方法短期负荷由于受到来自不同方向的因素影响，面临时间序列问题上其随机的过程表现的很不平稳，就算面临的影响因素包罗万象，不过在这些因素中都存在一个特点那就是有规律性。能够为实际预测打下基础，其短期负荷预测的方法大致分为四类。

大数据分析的方法

对于有形物体，我们可以衡量出它的价值，对于无形的概念，或许我们就难以衡量它的相对价值，在信息技术高速发展的今天，大数据的影响却来越重要，它所带来的价值也越来越大。大数据或许成为了一个新的行业，企业专门针对大数据进行数据分析，寻找数据背后蕴含的价值。大数据的概念，大数据分析的方法又是什么呢？大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据分析方法 1.预测趋势分析数据挖掘可以让分析员更好地理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。根据预测性的判断，及时做出一定的对策，做到真正的反防范于未然。 2.相互对比分析数据的多样性造就了数据的对比性丰富，在做数据分析时，可以依据数据的这一特性，将数据进行对比分析，找到数据的不同。针对不同数据的变化趋势，对最终数据产生的结果做一定的预判。 3.不同象限分析不同数据的来源于与数据的质量可以划分为不同的象限，根据固定的象限规定线进行区分，得到不同数据的权重分布，从大的范围将数据划分为一个整体，为最终数据结果的总结提供不同的趋势走向。 4.多向交叉分析对比分析既有横向对比，又有纵向对比。如果既想横向对比，又想纵向对比，就有了交叉分析法。交叉分析法就是对数据从多个维度进行交叉展现，进行多角度的结合分析。这样得出的数据分析结果更加的全面。商业智能数据分析平台数据分析方法是紧紧围绕数据展开，对于企业而言，相比人工数据分析而言，借助于专业的数据分析系统的效率更高。在商业智能领域，帆软的Finebi就很好的运用数据分析的强大功能其简单易用的特点，解决了非技术人员的困扰，成为真正企业人人可用的自助式BI，为最终的实现企业的高效运转提供强有力的推动力。目前在商业智能领域，Finebi独占鳌头，深受行业用户的青睐，相信，未来数据分析的应用将会更加的全面，应用的领域也将更加的广泛，数据分析技术也将更加的先进，我们拭目以待。

大数据处理及分析理论方法技术

大数据处理及分析理论方法技术（一）大数据处理及分析建设的过程随着数据的越来越多，如何在这些海量的数据中找出我们需要的信息变得尤其重要，而这也是大数据的产生和发展原因，那么究竟什么是大数据呢？当下我国大数据研发建设又有哪些方面着力呢？一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。

三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。（二）大数据处理分析的基本理论对于大数据的概念有许多不同的理解。中国科学院计算技术研究所李国杰院士认为：大数据就是“海量数据”加“复杂数据类型”。而维基百科中的解释为：大数据是由于规模、复杂性、实时性而导致的使之无法在一定时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、搜索、分享、分析、可视化的数据集合。对于“大数据”（Bigdata）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决

图2.1：大数据特征概括为5个V （三）大数据处理及分析的方向众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定

数据分析软件和工具

以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、数学出身的，故本文没有主线，只有碎片，且文中内容仅为个人观点，许多论断没有数学证明，望统计、计量大牛轻拍。于我个人而言，所用的数据分析软件包括EXCEL、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算（包括逻辑计算）；在后期呈现美观的图表时，它的制图制表功能更是无可取代的利器；但需要说明的是，EXCEL毕竟只是办公软件，它的作用大多局限在对数据本身进行的操作，而非复杂的统计和计量分析，而且，当样本量达到“万”以上级别时，EXCEL的运行速度有时会让人抓狂。 SPSS是擅长于处理截面数据的傻瓜统计软件。首先，它是专业的统计软件，对“万”甚至“十万”样本量级别的数据集都能应付自如；其次，它是统计软件而非专业的计量软件，因此它的强项在于数据清洗、描述统计、假设检验（T、F、卡方、方差齐性、正态性、信效度等检验）、多元统计分析（因子、聚类、判别、偏相关等）和一些常用的计量分析（初、中级计量教科书里提到的计量分析基本都能实现），对于复杂的、前沿的计量分析无能为力；第三，SPSS主要用于分析截面数据，在时序和面板数据处理方面功能了了；最后，SPSS兼容菜单化和编程化操作，是名副其实的傻瓜软件。 STATA与EVIEWS都是我偏好的计量软件。前者完全编程化操作，后者兼容菜单化和编程化操作；虽然两款软件都能做简单的描述统计，但是较之 SPSS差了许多；STATA与EVIEWS都是计量软件，高级的计量分析能够在这两个软件里得到实现；STATA的扩展性较好，我们可以上网找自己需要的命令文件（.ado文件），不断扩展其应用，但EVIEWS 就只能等着软件升级了；另外，对于时序数据的处理，EVIEWS较强。综上，各款软件有自己的强项和弱项，用什么软件取决于数据本身的属性及分析方法。EXCEL适用于处理小样本数据，SPSS、 STATA、EVIEWS可以处理较大的样本；EXCEL、SPSS适合做数据清洗、新变量计算等分析前准备性工作，而STATA、EVIEWS在这方面较差；制图制表用EXCEL；对截面数据进行统计分析用SPSS，简单的计量分析SPSS、STATA、EVIEWS可以实现，高级的计量分析用 STATA、EVIEWS，时序分析用EVIEWS。关于因果性做统计或计量，我认为最难也最头疼的就是进行因果性判断。假如你有A、B两个变量的数据，你怎么知道哪个变量是因（自变量），哪个变量是果（因变量）？早期，人们通过观察原因和结果之间的表面联系进行因果推论，比如恒常会合、时间顺序。但是，人们渐渐认识到多次的共同出现和共同缺失可能是因果关系，也可能是由共同的原因或其他因素造成的。从归纳法的角度来说，如果在有A的情形下出现B，没有A的情形下就没有B，那么A很可能是B的原因，但也可能是其他未能预料到的因素在起作用，所以，在进行因果判断时应对大量的事例进行比较，以便提高判断的可靠性。有两种解决因果问题的方案：统计的解决方案和科学的解决方案。统计的解决方案主要指运用统计和计量回归的方法对微观数据进行分析，比较受干预样本与未接受干预样本在效果指标（因变量）上的差异。需要强调的是，利用截面数据进行统计分析，不论是进行均值比较、频数分析，还是方差分析、相关分析，其结果只是干预与影响效果之间因果关系成立的必要条件而非充分条件。类似的，利用截面数据进行计量回归，所能得到的最多也只是变量间的数量关系；计量模型中哪个变量为因变量哪个变量为自变量，完全出于分析者根据其他考虑进行的预设，与计量分析结果没有关系。总之，回归并不意味着因果关系的成立，因果关系的判定或推断必须依据经过实践检验的相关理论。虽然利用截面数据进行因果判断显得勉强，但如果研究者掌握了时间序列数据，因果判断仍有可为，其

电力负荷预测方法

1.负荷预测分类和基础数据处理负荷预测及其分类负荷预测概念负荷预测是根据负荷的历史数据及其相关影响因素，分析负荷的变化规律，综合考虑影响负荷变化的原因，使用一定的预测模型和方法，以未来经济形势、社会发展、气候条件、气象因素等预测结果为依据，估计未来某时段的负荷数值过程。负荷预测的分类按照预测方法的参考体系，工程上的负荷预测方法可分为确定性预测方法、不确定预测方法、空间负荷预测法。确定性：把电力负荷预测用一个或一组方程来描述，电力负荷与变量之间有明确的一一对应关系。不确定性：实际电力负荷发展变化规律非常复杂，受到很多因素影响，这种影响关系是一种对应和相关关系，不能用简单的显示数学方程描述，为解决这一问题，产生了一类基于类比对应等关系进行推测预测负荷的不度额定预测方法。空间负荷预测：确定和不确定负荷预测是对负荷总量的预测。空间负荷预测是对负荷空间分布的预测，揭示负荷的地理分布情况。负荷预测的基础数据处理负荷预测的基础数据基础数据大致包括四类，分别为：①负荷数据（系统、区域、母线、行业、大用户的历史数据；负荷控制数据；系统、区域、大用户等的最大利用小时数；发电厂厂用电率和网损率。）②气象数据（整点天气预报；整点气象要素资料；年度气温、降水等气象材料。）③经济数据和人口（区域产业GDP；城乡可支配收入；大用户产量、产值和单耗；电价结构和电价政策调整；城乡人口。）④其他时间（特殊时间如大型会议、自然灾害；行政区域调整）

数据处理为获得较好的预测效果，用于预测数据的合理性得到充分保证，因此需要对历史数据进行合理性分析，去伪存真。最基本要求是：排除由于人为因素带来的错误以及由于统计口径不同带来的误差。另外，尽量减少异常数据（历史上突发事件或由于某些特殊原因会对统计数据带来宠大影响）带来的不良影响。常见的数据处理方法有：数据不全、数据集成、数据变换和数据规约等。 2.确定性负荷预测方法经验技术预测方法专家预测法专家预测发分为专家会议发和专家小组法。会议发通过召集专家开会，面对面讨论问题，每个专家充分发表意见，并听取其他专家意见。小组法以书面形式独立发表个人见解，专家之间相互保密，最后综合给出预测结果。类比法类比法是将类似失误进行分析对比，通过已知事物对未知事物做出预测。例如选取国内外类似城市或地区为类比对象，参考该对象的发展轨迹对本地区作出预测。主观概率发请若干专家来估计某特定时间发生的主观概率，然后综合得出该时间的概率。经典技术预测方法单耗法通过某一工业产品的平均单位产皮用电量以及该产品的产量，得到生产这种产品的总用电量。用电量A=国民生产总之或工农业总产值b*产值单耗g

浅析电力系统负荷预测方法

浅析电力系统负荷预测方法发表时间：2017-10-18T18:11:03.780Z 来源：《电力设备》2017年第15期作者：梅宇1 杨畅1 徐明虎2 陈斯斯1 王硕1 [导读] 摘要：电力工业是国家在能源领域的重大基础行业，电力是国民经济的命脉，经济要发展，电力是先行，电力对于我国经济建设、国家安全、社会稳定、生活质量具有至关重要的作用，现代文明社会已经处处离不开电力供应。（1.国网辽宁省电力有限公司检修分公司辽宁锦州 121013；2.国网辽宁省电力有限公司技能培训中心辽宁锦州 121000）摘要：电力工业是国家在能源领域的重大基础行业，电力是国民经济的命脉，经济要发展，电力是先行，电力对于我国经济建设、国家安全、社会稳定、生活质量具有至关重要的作用，现代文明社会已经处处离不开电力供应。负荷预测是目标网架规划的基础，提高负荷预测准确率，对电网发展的具有十分重要的意义。关键词：负荷预测；电力系统；方法探讨引言电力工业是国家在能源领域的重大基础行业，电力是国民经济的命脉，经济要发展，电力是先行，电力对于我国经济建设、国家安全、社会稳定、生活质量具有至关重要的作用，现代文明社会已经处处离不开电力供应。目标网架是城市电网规划的基础，确定电网发展的方向和目标，是近期规划和中长期规划的重要依据。为了提高电网规划方案的可行性，必须将城市电网目标网架规划纳入城市整体规划。负荷预测是目标网架规划的基础，提高负荷预测准确率，对电网发展的具有十分重要的意义。一、电力系统负荷预测的特点 1、电力系统中的负荷一般分为城市的民用负荷、商业的负荷、农村的负荷、工业的负荷和其他的负荷等，不同类型的电力系统负荷会具有不同特点及规律。城市的民用负荷大多来自城市的居民家用电器的用电负荷，它有年年不断增长的趋势，并且随着季节的变化而变化，但民用的负荷还是和居民日常的生活及工作规律相关较为紧密。 2、商业的负荷，主要是指商业用电中的用电负荷，它覆盖的面积大，而且用电量增加的速度的平稳，商业的负荷同样也具有根据季节变化的波动特性。即使它在电力的负荷中占的比重不如工业负荷及民用负荷，但是商业负荷中的照明类的负荷占用了电力系统用电高峰时段。除此以外，商业部门因为商业行为会在节假日里会增加营业时间，因此成为节假日里影响电力负荷重要的因素之一。工业负荷是指用在工业生产的用电负荷，一般的工业负荷比重在用电负荷里构成中居于第一位，它不仅仅由工业里负荷端的使用情况决定（也包括负荷的利用情况、企业工作班制度等），而且它和各个行业的特性及季节里的因素都有非常密切的联系，一般的负荷还是比较稳定的。 3、农村的负荷是指农村里居民用电及农业里生产的用电。这类负荷和工业里的负荷相比较，受到季节等其他自然环境的影响非常大，它是由于农业生产特点来定性的，农业的用电负荷同时也受到农产品的品种、耕种特点的影响，但是就电网系统而言，因为农业的用电负荷的集中时间和城市的工业的负荷使用高峰时间有很大差别，所以对于提高电网的负荷率很有好处。从以上的分析可以发现电力的负荷特点是常常变化的，不仅按照小时变化、按日变化，而且还按周变化，按年变化，同时电力负荷又是以小时作为基本单位不断发生变化的，它具有很大的周期性，负荷的变化是个连续发展变化的过程，在正常的情况下，它不会产生大的跳跃，但是电力的负荷对于季节等因素是十分敏感的，在不同的季节，不同的地区的气候和温度的变化都将会对电力负荷造成十分重要的影响。 4、负荷预测目的是根据电力负荷的发展状况和水平，同时也确定各个供电公司计划的年供用总值，供用最大的电力负荷与规划的地区的总共负荷的发展水平，是由各规划的年用电负荷构成。它将为经济合理准确地安排各个电网内部的机组启停和检修，保持电网的运行安全和稳定性，电网发展的速度，电力的建设规模，电力工业的布局，能源资源的平衡，电力余缺的调剂和电网的资金以及人力资源需求和平衡等各个方面提供十分可靠的依据。二、负荷预测的方法及特点 1、单耗法按照国家安排的产品产量、产值计划和用电单耗确定需电量。单耗法分"产品单耗法"和"产值单耗法"两种。采用"单耗法"预测负荷前的关键是确定适当的产品单耗或产值单耗。从我国的实际情况来看，一般规律是产品单耗逐年上升，产值单耗逐年下降。单耗法的优点是：方法简单，对短期负荷预测效果较好。缺点是：需做大量细致的调研工作，比较笼统，很难反映现代经济、政治、气候等条件的影响。 2、趋势外推法当电力负荷依时间变化呈现某种上升或下降的趋势，并且无明显的季节波动，又能找到一条合适的函数曲线反映这种变化趋势时，就可以用时间t为自变量，时序数值y为因变量，建立趋势模型y=f（t）。当有理由相信这种趋势能够延伸到未来时，赋予变量t所需要的值，可以得到相应时刻的时间序列未来值。这就是趋势外推法。应用趋势外推法有两个假设条件：①假设负荷没有跳跃式变化；②假定负荷的发展因素也决定负荷未来的发展，其条件是不变或变化不大。选择合适的趋势模型是应用趋势外推法的重要环节，图形识别法和差分法是选择趋势模型的两种基本方法。外推法有线性趋势预测法、对数趋势预测法、二次曲线趋势预测法、指数曲线趋势预测法、生长曲线趋势预测法。趋势外推法的优点是：只需要历史数据、所需的数据量较少。缺点是：如果负荷出现变动，会引起较大的误差。 3、弹性系数法 4、空间负荷密度法空间负荷预测是对规划区域内负荷的地理位置和数值大小进行的预测，它提供未来负荷的空间分布信息。只有确定了配电网供电区域内未来负荷的空间分布，才能对变电站的位置和容量，主干线的型号和路径，开关设备的装设以及它们的投入时间等决策变量进行规划。由于空间负荷预测涉及大量的空间信息，地理信息系可以为空间负荷预测的数据收集、处理和预测结果的表示提供一个良好的平台。将GIS 引入空间负荷预测，可以极大地减少数据收集量，是空间负荷预测方法实用化的必要步骤。针对国内土地使用的实际情况，在空间负荷预测中采用了分类分区法，该方法是在分类负荷总量预测的基础上，根据城市规划用地图，计算分类负荷平均密度；再由小区面积构成、小区负荷同时率及修正系数求得小区最终负荷。同时，就分类分区法在预测过程中存在的一些问题进行了恰当的处理和改进。针对己有负荷预测软件在数据收集、统计，模型、方法选用，结果处理等方面存在的问题，在将传统、实用的常规预测方法用计算机加以实现的同时，

电力负荷预测的要求

电力负荷预测是电力系统规划的重要组成部分，也是电力系统经济运行的基础，其对电力系统规划和运行都极其重要。电力负荷预测包括两方面的含义，即用以指安装在国家机关、企业、居民等用户处的各种用电设备，也可用以描述上述用电设备所消耗的电力电量的数值。电力负荷预测是以电力负荷为对象进行的一系列预测工作。从预测对象来看，电力负荷预测包括对未来电力需求量（功率）的预测和对未来用电量（能量）的预测以及对负荷曲线的预测。其主要工作是预测未来电力负荷的时间分布和空间分布，为电力系统规划和运行提供可靠的决策依据。电力负荷预测的影响因素在电力负荷预测中，很多因素不同程度地影响着电力荷的预测值。有些因素因自然而变化，比如气象。有些因按地区条件产生差异，如工农业发展速度;有些因素是无估计的重大事件，如严重灾害等，并且各个因素对负荷的响可能是不一样的，而且同一因素的不同水平对负荷的影也是不同的[1]。 1.气象因素的影响，很多负荷预测数学模型都引入了气象部门提供的气象预报信息，包括温湿度、雨量等在内的气象因素都会直接影响负荷波动，尤其在居民负荷占据较高比例的地区，这种影响更大。 2.节假日及特殊条件的影响，较之正常工作日，一般节假日的负荷都会明显降低，以春节为例，春节期间的负荷曲线一般会出现大幅度的下降变形，而其变化周期也大致与假日周期吻合。 3.大工业用户突发事件的影响对于大工业用户装接容量占用电负荷较高的地区，大工业用户在负荷预测偏差中起到的影响作用也比较大。 4.负荷特性分析和预测方法的影响目前，由于很多地区在负荷种类结构以及变化因素上的统计分析工作不够深入系统，导致在需要历史数据进行对照时无法展开工作，对于负荷特性和相关变化规律的总结也就无从谈起。 5.管理与政策的影响负荷预测是一项技术含量很高的工作，然而负荷预测工作在很多地区还没有得到足够的重视，基础工作薄弱，考核标准过于宽松，与大用户的信息沟通不畅，大用户的用电缺乏计划性和有序性；预测人员缺乏良好的综合素质、较高的分析能力和丰富的运行经验，不适应高标准工作的要求。

(完整版)电力负荷预测方法

电力负荷预测方法朋友们大家好，很高兴与大家分享一下电力方面的知识。本节摘要是：负荷预测方法可分为确定性负荷预测方法和不确定性负荷预测方法。确定性负荷预测方法是把电力负荷预测用一个或一组方程来描述，电力负荷与变量之间有明确的一一对应关系，包括时间序列预测法、回归分析法、经典技术预测法、趋势外推预测法等。不确定性预测方法基于类比对应等关系进行推理预测的，包括灰色理论预测法、专家系统法、模糊预测法、神经网络法、小波分析预测法等。关键字：电力负荷预测方法... 负荷预测是电力系统调度的一个重要组成部分，是电力交易的主要数据源，也是电力系统经济运行的基础,任何时候,电力负荷预测对电力系统规划和运行都极其重要。近几年，随着我国电力供需矛盾的突出集电力工业市场化运营机制的推行，电力负荷预测的准确度有待进一步提高。负荷预测方法可分为确定性负荷预测方法和不确定性负荷预测方法。确定性负荷预测方法是把电力负荷预测用一个或一组方程来描述，电力负荷与变量之间有明确的一一对应关系，包括时间序列预测法、回归分析法、经典技术预测法、趋势外推预测法等。

而为了解决实际电力负荷发展变化规律非常复杂不能用简单的显式数学方程来描述期间的对应和相关这一问题，许多专家学者经过不懈努力，把许多新的方法和理论引入到负荷预测中来，产生了一类基于类比对应等关系进行推理预测的不确定性预测方法。包括灰色理论预测法、专家系统法、模糊预测法、神经网络法、小波分析预测法等。 <一> 确定性负荷预测方法一、时间序列预测法时间序列分析法利用了电力负荷变动的惯性特征和时间上的延续性，通过对历史数据时间序列的分析处理，确定其基本特征和变化规律，预测未来负荷。时间序列预测是依据电力负荷的历史数据建立一个时间序列的数学模型，通过时间序列的数学模型可以描述这个时间序列变换的规律性，同时在数学模型的基础上建立电力负荷预测的数学表达式，并对未来的负荷进行预测。电力负荷时间序列预测方法主要包括自回归AR（p）模型、滑动平均MA（q）模型和自回归与滑动平均ARMA（p，q）模型等。按照处理方法不同，时间序列法分为确定时间序列分析法和随机时间序列分析法。时间序列模型的缺点在于不能充分利用对负荷性能有很大影响的气候信息和其他因素，导致了预报的不准

实证研究论文数据分析方法详解

修订日：2010.12.8实证论文数据分析方法详解（周健敏整理）名称变量类型在SPSS软件中的简称（自己设定的代号）变革型领导自变量1 zbl1 交易型领导自变量2 zbl2 回避型领导自变量3 zbl3 认同和内部化调节变量 TJ 领导成员交换中介变量 ZJ 工作绩效因变量 YB 调节变量：如果自变量与因变量的关系是变量M的函数，称变量M为调节变量。也就是, 领导风格（自变量）与工作绩效（因变量）的关系受到组织认同（调节变量）的影响，或组织认同（调节变量）在领导风格（自变量）对工作绩效（因变量）影响关系中起到调节作用。具体来说，对于组织认同高的员工，变革型领导对工作绩效的影响力，要高于组织认同低的员工。中介变量：如果自变量通过影响变量N 来实现对因变量的影响，则称N 为中介变量。也就是，领导风格（自变量）对工作绩效（因变量）影响作用是通过领导成员交换（中介变量）的中介而产生的。研究思路及三个主要部分组成：（1）领导风格对于员工工作绩效的主效应（Main Effects）研究。（2）组织认同对于不同领导风格与员工工作绩效之间关系的调节效应（Moderating Effects）研究。（3）领导成员交换对于不同领导风格与员工工作绩效之间关系的中介效应（Mediator Effects）研究。

目录 1.《调查问卷表》中数据预先处理～～～～～～～～～～～～～～ 3 1.1 剔除无效问卷～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 3 1.2 重新定义控制变量～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 3 2. 把Excel数据导入到SPSS软件中的方法～～～～～～～～～～ 4 3. 确认所有的变量中有无“反向计分”项～～～～～～～～～～～4 3.1 无“反向计分”题～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 5 3.2 有“反向计分”题～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 5 4. 效度分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～6 5. 信度分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～8 6. 描述统计～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～9 7. 各变量相关系数～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 12 7.1 求均值～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～12 7.2 相关性～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～12 8. 回归分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～13 8.1 使用各均值来分别求Z值～～～～～～～～～～～～～～～13 8.2 自变量Z值与调节变量Z值的乘积～～～～～～～～～～～13 8.3 进行回归运算～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～14 8.3.1 调节作用分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～14 8.3.2 中介作用分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～18 8.4 调节作用作图～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～22

电力系统负荷预测方法及特点

电力系统负荷预测方法及特点摘要：负荷预测在电力系统规划和运行方面发挥的重要作用，具有明显的经济效益，负荷预测实质上是对电力市场需求的预测。该文系统地介绍和分析了各种负荷预测的方法及特点，并指出做好负荷预测已成为实现电力系统管理现代化的重要手段。电力系统负荷预测方法及特点:2.8专家系统法专家系统预测法是对数据库里存放的过去几年甚至几十年的，每小时的负荷和天气数据进行分析，从而汇集有经验的负荷预测人员的知识，提取有关规则，按照一定的规则进行负荷预测。实践证明，精确的负荷预测不仅需要高新技术的支撑，同时也需要融合人类自身的经验和智慧。因此，就会需要专家系统这样的技术。专家系统法，是对人类的不可量化的经验进行转化的一种较好的方法。但专家系统分析本身就是一个耗时的过程，并且某些复杂的因素(如天气因素)，即使知道其对负荷的影响，但要准确定量地确定他们对负荷地区的影响也是很难的。专家系统预测法适用于中、长期负荷预测。此法的优点是：①能汇集多个专家的知识和经验，最大限度地利用专家的能力； ②占有的资料、信息多，考虑的因素也比较全面，有利于得出较为正确的结论。缺点是：①不具有自学习能力，受数据库里存放的知识总量的限制；②对突发性事件和不断变化的条件适应性差。2.9神经网络法神经网络(ANN,ArtificialNeuralNetwork)预测技术，可以模仿人脑做智能化处理，对大量非结构性、非确定性规律具有自适应功能。ANN应用于短期负荷预测比应用于中长期负荷预测更为适宜。因为，短期负荷变化可以认为是一个平稳随机过程。而长期负荷预测可能会因政治、经济等大的转折导致其模型的数学基础的破坏。优点是：①可以模仿人脑的智能化处理；②对大量非结构性、非精确性规律具有自适应功能；③具有信息记忆、自主学习、知识推理和优化计算的特点。缺点是：①初始值的确定无法利用已有的系统信息，易陷于局部极小的状态；②神经网络的学习过程通常较慢，对突发事件的适应性差。2.10优选组合预测法优选组合有两层含义：一是从几种预测方法得到的结果中选取适当的权重加权平均；二是指在几种预测方法中进行比较，选择拟和度最佳或标准偏差最小的预测模型进行预测。对于组合预测方法也必需注意到，组合预测是在单个预测模型不能完全正确地描述预测量的变化规律时发挥作用。一个能够完全反映实际发展规律的模型进行预测完全可能比用组合预测方法预测效果好。该方法的优点是：优选组合了多种单一预测模型的信息，考虑的影响信息也比较全面，因而能够有效地改善预测效果。缺点是：①权重的确定比较困难；②不可能将所有在未来起作用的因素全包含在模型中，在一定程度上限制了预测精度的提高。2.11小波分析预测技术小波分析是一种时域-频域分析法，它在时域和频域上同时具有良好的局部化性质，并且能根据信号频率高低自动调节采样的疏密，它容易捕捉和分析微弱信号以及信号、图像的任意细小部分。其优点是：能对不同的频率成分采用逐渐精细的采样步长，从而可以聚集到信号的任意细节，尤其是对奇异信号很敏感，能很好的处理微弱或突变的信号，其目标是将一个信号的信息转化成小波系数，从而能够方便地加以处理、储存、传递、分析或被用于重建原始信号。这些优点决定了小波分析可以有效地应用于负荷预测问题的研究。3结束语负荷预测是电力系统调度、实时控制、运行计划和发展规划的前提，是一个电网调度部门和规划部门所必须具有的基本信息。提高负荷预测技术水平，有利于计划用电管理，有利于合理安排电网运行方式和机组检修计划，有利于节煤、节油和降低发电成本，有利于制定合理的电源建设规划，有利于提高电力系统的经济效益和社会效益。因此，负荷预测已成为实现电力系统管理现代化的重要内容。电力系统负荷预测方法及特点:

常用数据分析方法详细讲解

常用数据分析方法详解目录 1、历史分析法 2、全店框架分析法 3、价格带分析法 4、三维分析法 5、增长率分析法 6、销售预测方法 1、历史分析法的概念及分类历史分析法指将与分析期间相对应的历史同期或上期数据进行收集并对比，目的是通过数据的共性查找目前问题并确定将来变化的趋势。 *同期比较法：月度比较、季度比较、年度比较 *上期比较法：时段比较、日别对比、周间比较、月度比较、季度比较、年度比较历史分析法的指标 *指标名称：销售数量、销售额、销售毛利、毛利率、贡献度、交叉比率、销售占比、客单价、客流量、经营品数动销率、无销售单品数、库存数量、库存金额、人效、坪效 *指标分类：时间分类 ——时段、单日、周间、月度、季度、年度、任意多个时段期间性质分类 ——大类、中类、小类、单品图例 2框架分析法又叫全店诊断分析法销量排序后，如出现50/50、40/60等情况，就是什么都能卖一点但什么都不好卖的状况，这个时候就要对品类设置进行增加或删减，因为你的门店缺少重点，缺少吸引顾客的东西。如果达到10/90，也是品类出了问题。如果是20/80或30/70、30/80，则需要改变的是商品的单品。 *单品ABC分析（PSI值的概念）销售额权重（0.4）×单品销售额占类别比＋销售数量权重（0.3） × 单品销售数量占类别比＋毛利额权重（0.3）单品毛利额占类别比 *类别占比分析（大类、中类、小类）类别销售额占比、类别毛利额占比、类别库存数量占比、类别库存金额占比、

类别来客数占比、类别货架列占比表格例 3价格带及销售二维分析法首先对分析的商品按价格由低到高进行排序，然后 *指标类型：单品价格、销售额、销售数量、毛利额 *价格带曲线分布图 *价格带与销售对数图价格带及销售数据表格价格带分析法 4商品结构三维分析法 *一种分析商品结构是否健康、平衡的方法叫做三维分析图。在三维空间坐标上以X、Y、Z 三个坐标轴分别表示品类销售占有率、销售成长率及利润率，每个坐标又分为高、低两段，这样就得到了8种可能的位置。 *如果卖场大多数商品处于1、2、3、4的位置上，就可以认为商品结构已经达到最佳状态。以为任何一个商品的品类销售占比率、销售成长率及利润率随着其商品生命周期的变化都会有一个由低到高又转低的过程，不可能要求所有的商品同时达到最好的状态，即使达到也不可能持久。因此卖场要求的商品结构必然包括：目前虽不能获利但具有发展潜力以后将成为销售主力的新商品、目前已经达到高占有率、高成长率及高利润率的商品、目前虽保持较高利润率但成长率、占有率趋于下降的维持性商品，以及已经决定淘汰、逐步收缩的衰退型商品。 *指标值高低的分界可以用平均值或者计划值。图例 5商品周期增长率分析法就是将一段时期的销售增长率与时间增长率的比值来判断商品所处生命周期阶段的方法。不同比值下商品所处的生命周期阶段(表示) 如何利用商品生命周期理论指导营运(图示) 6销售预测方法[/hide] 1.jpg (67.5 KB) 1、历史分析法