指数平滑法及其在负荷预测中的应用
一次指数平滑法(精.选)
一次指数平滑法 一次指数平滑法是指以最后的一个第一次指数平滑。如果为了使指数平滑值敏感地反映最新观察值的变化，应取较大阿尔法值，如果所求指数平滑值是用来代表该时间序列的长期趋势值，则应取较小阿尔法值。同时，对于市场预测来说，还应根据中长期趋势变动和季节性变动情况的不同而取不同的阿尔法值，一般来说，应按以下情况处理：1.如果观察值的长期趋势变动接近稳定的常数，应取居中阿尔法值(一般取0.6—0.4)使观察值在指数平滑中具有大小接近的权数；2.如果观察值呈现明显的季节性变动时，则宜取较大的阿尔法值(一般取0.6一0.9)，使近期观察在指数平滑值中具有较大作用，从而使近期观察值能迅速反映在未来的预测值中；3.如果观察值的长期趋势变动较缓慢，则宜取较小的e值(一般取0.1—0.4)，使远期观察值的特征也能反映在指数平滑值中。在确定预测值时，还应加以修正，在指数平滑值S，的基础上再加一个趋势值b，因而，原来指数平滑公式也应加一个b。
8.1.2 指数平滑法 移动平均法的预测值实质上是以前观测值的加权和，且对不同时期的数据给予相同的加权。这往往不符合实际情况。指数平滑法则对移动平均法进行了改进和发展，其应用较为广泛。 1. 指数平滑法的基本理论 根据平滑次数不同，指数平滑法分为：一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等。但它们的基本思想都是：预测值是以前观测值的加权和，且对不同的数据给予不同的权，新数据给较大的权，旧数据给较小的权。 ①一次指数平滑法 设时间序列为，则一次指数平滑公式为： 式中为第t周期的一次指数平滑值；为加权系数，0＜＜1。 为了弄清指数平滑的实质，将上述公式依次展开，可得： 由于0＜＜1，当→∞时，→0，于是上述公式变为： 由此可见实际上是的加权平均。加权系数分别为，，…，是按几何级数衰减的，愈近的数据，权数愈大，愈远的数据，权数 愈小，且权数之和等于1，即。因为加权系数符合指数规律，且又具有平滑数据的功能，所以称为指数平滑。 用上述平滑值进行预测，就是一次指数平滑法。其预测模型为： 即以第t周期的一次指数平滑值作为第t+1期的预测值。 ②二次指数平滑法 当时间序列没有明显的趋势变动时，使用第t周期一次指数平滑就能直接预测第t+1期之值。但当时间序列的变动出现直线趋势时，用一次指数平滑法来预测仍存在着明显的滞后偏差。因此，也需要进行修正。修正的方法也是在一次指数平滑的基础上再作二次指数平滑，利用滞后偏差的规律找出曲线的发展方向和发展趋势，然后建立直线趋势预测模型。故称为二次指数平滑法。
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
利用Excel进行指数平滑分析与预测
利用Excel 进行指数平滑分析与预测（1） 【例】以连续10年的灌溉面积为例说明。这个例子并不典型，采用此例仅在说明指数平滑的操作过程。将我的计算过程在Excel 上重复一遍，就会掌握指数平滑法的基本要领；然后利用SPSS 练习几遍，就能学会实用技巧。 第一步，录入数据，设置参数（图1）。 录入数据以后，开始设置参数： ⒈ 设置平滑系数：在一个自己感到方便的位置如C2单元格设定一个参数作为指数平滑系数α，由于α介于0～1之间，不妨从0开始，即首先取α=0。 ⒉ 设置迭代计算的初始值S 0’。初始值有多种取法，一般取S 0’=x 1，对于本例，自然是取S 0’=28.6，写于D2单元格，与1971年对应（图1）。 图1 原始数据与参数设置 第二步，指数平滑计算。 按照下式进行 1)1(-'-+='t t t S x S αα 显然当t =1时，我们有 2011 )1(y S x S ='-+='αα 根据公式在D3单元格中输入公式“=$C$2*B2+(1-$C$2)*D2”（图2），回车，得到28.6；然 后用鼠标抓住D3单元格的右下角，下拉（图3），即可得到α=0时的全部数值，其中对应于1981年的数据便是预测值（图4），当然，此时，它们全部都是28.6，即数据被极度修匀。 第三步，复制并保存数据。 将α=0时的计算结果复制到旁边，其中最后一个数据即1981年的预测值可以不必复制；最好在结果的上面注明对应的平滑系数，以便后来识别（图5）。 第四步，计算全部结果。 在C2单元格中，将0改为0.1，立即得到α=0.1时的平滑结果，复制并保存（图6）；重复以上操作，直到得到α在0～1之间的全部数值（图7）。 第五步，均方差(MSE)检验。
Excel环境下指数平滑预测法最优平滑系数的确定
Excel环境下指数平滑预测法最优平滑系数的确定［摘要］指数平滑是财务预测中使用频率较高的方法，其应用的关键在于选择最优平滑系数。本文对平滑系数的确定方法进行了梳理，指出在excel环境下进行平滑系数的确定于实际工作中更有意义，在此基础上探讨了excel环境下运用模拟运算表和规划求解进行最优平滑系数确定的方法。 ［关键词］指数平滑；平滑系数；excel doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2012 . 02. 007 ［中图分类号］ f275 ［文献标识码］ a ［文章编号］ 1673 - 0194（2012）02- 0013- 03 1 引言 指数平滑法（ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌｓｍｏｏｔｈｉｎｇ）是较为常用的时间序列预测方法，这种预测法认为：在未来一定时期内，预测对象在数量上的演变特征不会脱离该对象过去的发展趋势，即预测对象的发展具有连续性和规律性，因此可以通过对不同时期历史数据赋予不同的权数（通常赋予近期数据较大权数，远期数据较小权数）来推测预测对象未来的发展趋势。指数平滑最早由霍尔特（ｃ．ｃ．ｈｏｌｔ）于１９５７年提出，布朗（ｂｒｏｗｎ）于１９６２年在其著作中详细论述了这一预测方法。凭借易理解、易操作、计算工作量较小等优势，指数平滑预测法在国民经济各领域得到广泛应用，财务预测中也经常使用这种方法，统计资料显示，指数平滑在预测方法中的使用频率仅次于回归分析，达到１
３．１６％。 指数平滑预测法的核心在于平滑初值的确定以及平滑系数的选择。虽然平滑初值和平滑系数都对预测结果产生影响，但理论与实践证明，平滑系数是其中的瓶颈因素。这是因为指数平滑允许通过选取较大的平滑系数来削弱平滑初值对预测结果的影响，因此如何确定最优平滑系数就成为指数平滑预测的关键。国内理论工作者对指数平滑的研究有相当一部分是针对平滑系数如何确定：袁立（１９８５）探讨了分阶段平滑系数的选择，将预测分为初始阶段和一般阶段，并就各阶段分别介绍了平滑系数的确定方法；张绍和等（１９８９）指出采用最小二乘法确定平滑系数于手工计算不实用，提出了不断用预测误差来修正预测值的季节性指数平滑预测方法；唐炎森（１９９７）探讨了传统方式下平滑系数的确定，并利用最小平方法导出了确定平滑系数的近似公式；徐大江（１９９９）指出合适的平滑系数必须根据实际问题背景及所选预测模型的特 性加以选取；熊国强（２０００）对指数平滑预测模型进行了精度分析，建立了估计指数平滑系数的最优化模型。这些研究都是以手工计算为基础研讨平滑系数的确定，而讨论如何借助计算机确定平滑系数的文献却较少。叶海华等（２００２）提出了用ｍａｔｌａｂ实现平滑系数和求导系数的精确表达方法，但由于ｍａｔｌａｂ软件的普及率及操作等原因，适用性并不广泛。在数据处理软件中，微软公司的ｅｘｃｅｌ是运用最多、安装最为广泛的软件之一，绝大多数计算机使用人员都具备基本的ｅｘｃｅｌ操作技能，因此
负荷预测的几种方法及其应用
负荷预测的几种方法及其应用 摘要：在电力改革进一步深入、电力市场逐步形成、电力企业自主经营、自负盈亏的今天，电力负荷预测工作开始越来越重要。科技发展为预测提供了各种理论和方法，通过对电力负荷预测，对预测方法及其应用进行初步探讨。 关键词：电力负荷预测方法应用 1趋势分析法 趋势分析法称之趋势曲线分析、曲线拟合或曲线回归，它是迄今为止研究最多，也最为流行的定量预测方法。它是根据已知的历史资料来拟合一条曲线，使得这条曲线能反映负荷本身的增长趋势，然后按照这个增长趋势曲线，对要求的未来某一点估计出该时刻的负荷预测值。常用的趋势模型有线性趋势模型、多项式趋势模型、线性趋势模型、对数趋势模型、幂函数趋势模型、指数趋势模型、逻辑斯蒂(Logistic)模型、龚伯茨(Gompertz)模型等，寻求趋势模型的过程是比较简单的，这种方法本身是一种确定的外推，在处理历史资料、拟合曲线，得到模拟曲线的过程，都不考虑随机误差。采用趋势分析拟合的曲线，其精确度原则上是对拟合的全区间都一致的。在很多情况下，选择合适的趋势曲线，确实也能给出较好的预测结果。但不同的模型给出的结果相差会很大，使用的关键是根据地区发展情况，选择适当的模型。分析珠海市1995年以来的用电量历史数据，发现具有比较明显的二项式增长趋势，模型曲线为y=0.229565x2-914.8523x+911472.65，利
用该模型曲线得到2005年到2010年的用电量水平分别为52.78亿kWh和85.08亿kWh。拟合曲线如图1所示。 2回归分析法 回归分析法(又称统计分析法)，也是目前广泛应用的定量预测方法。其任务是确定预测值和影响因子之间的关系。电力负荷回归分析法是通过对影响因子值(比如国民生产总值、工农业总产值、人口、气候等)和用电的历史资料进行统计分析，确定用电量和影响因子之间的函数关系，从而实现预测。但由于回归分析中，选用何种因子和该因子系用何种表达式有时只是一种推测，而且影响用电因子的多样性和某些因子的不可测性，使得回归分析在某些情况下受到限制。 对珠海市历年用电量和国内生产总值GDP、人口popu等数据进行分析，求得回归方程为：y=-3.9848+0.0727GDP+0.10307popu，用该模型预测2005年和2010年的用电量水平分别为47.11亿kWh和70.98亿kWh。 回归分析预测方法是要通过对历史数据的分析研究，探索经济、社会各有关因素与电力负荷的内在联系和发展变化规律，并根据对规划期内本地区经济、社会发展情况的预测来推算未来的负荷。可见该方法不仅依赖于模型的准确性，更依赖于影响因子其本身预测值的准确度。 3指数平滑法 趋势分析和回归分析都是根据时间序列的实际值建立模型，再利用模型来进行预测计算的。指数平滑法是用以往的历史数据的指数加权组
Excel指数平滑法案例分析
Excel应用案例 指数平滑法 移动平均法的预测值实质上是以前观测值的加权和，且对不同时期的数据给予相同的加权。这往往不符合实际情况。指数平滑法则对移动平均法进行了改进和发展，其应用较为广泛。 1. 指数平滑法的基本理论 根据平滑次数不同，指数平滑法分为：一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等。但它们的基本思想都是：预测值是以前观测值的加权和，且对不同的数据给予不同的权，新数据给较大的权，旧数据给较小的权。 ①一次指数平滑法 设时间序列为，则一次指数平滑公式为： 式中为第 t周期的一次指数平滑值；为加权系数，0＜＜1。 为了弄清指数平滑的实质，将上述公式依次展开，可得： 由于0＜＜1，当→∞时，→0，于是上述公式变为： 由此可见实际上是的加权平均。加权系数分别为， ，…，是按几何级数衰减的，愈近的数据，权数愈大，愈远的数据， 权数愈小，且权数之和等于1，即。因为加权系数符合指数规律，且又具有平滑数据的功能，所以称为指数平滑。 用上述平滑值进行预测，就是一次指数平滑法。其预测模型为： 即以第t周期的一次指数平滑值作为第t+1期的预测值。 ②二次指数平滑法 当时间序列没有明显的趋势变动时，使用第t周期一次指数平滑就能直接预测第t+1
期之值。但当时间序列的变动出现直线趋势时，用一次指数平滑法来预测仍存在着明显的滞后偏差。因此，也需要进行修正。修正的方法也是在一次指数平滑的基础上再作二次指数平滑，利用滞后偏差的规律找出曲线的发展方向和发展趋势，然后建立直线趋势预测模型。故称为二次指数平滑法。 设一次指数平滑为，则二次指数平滑的计算公式为： 若时间序列从某时期开始具有直线趋势，且认为未来时期亦按此直 线趋势变化，则与趋势移动平均类似，可用如下的直线趋势模型来预测。 式中t为当前时期数；T为由当前时期数t到预测期的时期数；为第t+T期的预 测值；为截距，为斜率，其计算公式为： ③三次指数平滑法 若时间序列的变动呈现出二次曲线趋势，则需要用三次指数平滑法。三次指数平滑是在二次指数平滑的基础上再进行一次平滑，其计算公式为： 三次指数平滑法的预测模型为： 其中： ④加权系数的选择 在指数平滑法中，预测成功的关键是的选择。的大小规定了在新预测值中新数据和原预测值所占的比例。值愈大，新数据所占的比重就愈大，原预测值所占比重就愈小，反之亦然。 若把一次指数平滑法的预测公式改写为：
指数平滑法在电力系统负荷预测中的应用
指数平滑法在电力系统负荷预测中的应用 电力负荷预测是电力部门的重要工作之一，它对电力系统的规划、建设和运行起重要作用。文章用指数平滑方法进行中期电力负荷预测，所得结果对实际工作有积极作用。 标签：电力系统；负荷预测；指数平滑预测模型 Abstract：Power load forecasting is one of the most important work in power sector，which plays an important role in the planning，construction and operation of power system. In this paper，the exponential smoothing method is used for medium term power load forecasting，and the result has positive effect on the practical work. Keywords：power system；load forecasting；exponential smoothing forecasting model 1 概述 电能的生产和消费对社会经济的发展有重要作用，电能通过电力网进行传输和分配。发电机组、电力传输网、电力用户或电气设备在某一时间点或时间范围需要承担或者消耗的电功率以及电能量被称为电力负荷，简称为负荷。负荷预测，对保证社会的用电需求、提高电力企业经济效益和社会效益有重要意义，还对未来电力网的发展起决定性作用。 负荷预测是电力部门的重要工作之一。负荷预测的原则包括：（1）可知行原则。人们对于预测对象的过去、现在和将来的发展趋势是有所了解的，可以根据事物发展情况，对未来进行预测。（2）相似性原则。人们可以把已经经历过的事物的发展情况的过程和变化规律作为参照，再对另一相同事物的发展情况按照这一规律进行预测。（3）惯性原则。任何一件事物的发展都具有连续与统一的特点，通过历史负荷数据找到其变化规律，便可以对未来进行预测。（4）回馈性原则。将预测结果返回到输出端，对模型和参数进行修正，再进行预测。（5）系统性原则。预测对象为完整的系统，结果受系统的各个因素相互影响和作用。 负荷预测包括长期预测（时间一般为10年或15年以上，以年为单位）、中期预测（时间一般是指3-5年左右，以年为单位）、短期预测（时间为一年以内以月为单位，或指以周、天或小时为单位）、超短期预测（时间以30分钟或10分钟为单位）。本文用指数平滑方法对电网负荷进行中期预测。 2 指数平滑法 指数平滑法是经济预测中应用最广的方法之一，是趋势外推法中的一种重要方法，广泛应用于中长期电力负荷预测中。在使用指数平滑法进行预测时，平滑系数？琢的确定非常重要，通常可根据经验确定。
时间序列的指数平滑预测法
第五章时间序列的指数平滑预测法 [习题] 一、单项选择题 1.当数据的随机因素较大时，选用的N因该（）。 A较大B较小 C.随机选择 D.等于n 2. 当数据的随机因素较小时，选用的N因该（）。 A较大 B. .随机选择 C.较小 D.等于n 3. 在移动平均值的计算中包括的过去观察值的实际个数（） A. 至少有5个 B. 必须一开始就明确规定 C 有多少个都可以D至少有3个 4 温特线性和季节性指数平滑包括的平滑参数个数是（） Ａ１个Ｂ２个Ｃ３个Ｄ４个 ５布朗单一参数线性指数平滑法包括的平滑参数个数是（） Ａ１个Ｂ２个Ｃ３个Ｄ４个 ６序列有季节性时，应选用的预测法是（） Ａ霍尔特双参数线性指数平滑法 Ｂ布朗单一参数线性指数平滑法 Ｃ温特线形和季节性指数平滑法 Ｄ布朗二次多项式指数平滑法 ７温特线形和季节性指数平滑法中，通常确定α、β和γ的最佳方法是（）Ａ反复试验法Ｂ最小二乘法 Ｃ均方差误差最小法Ｄ经验法 ８一次指数平滑法中，反复试验寻找α，是为了（） Ａ均方差最小Ｂ计算简便 Ｃ寻找合适的权重Ｄ序列接近线性预测 ９温特线性和季节性指数平滑法中的平滑参数α、β和γ（） Ａ三者和为１Ｂα，β>１，０<γ<1 Ｃ三者都在０到１之间Ｄ三者都大于１ １０在进行预测时，最新观察值包含更多信息，权重应（） Ａ更大Ｂ更小Ｃ无所谓Ｄ随机选择 二、多项选择题 １下面对一次指数平滑法描述正确的是（） A 预测的通式为： B 是一种加权预测 C不需要存储全部历史数据 Ｄ但需要存储一组数据 E 它提供的预测值是前一期预测值加上前期预测值中产生的误差的修正值 2 序列有线性趋势时，可选择的预测法有（） A 布朗单一参数线性指数平滑法 B 霍尔特双参数线性指数平滑法 Ｃ温特线形和季节性指数平滑法 Ｄ布朗二次多项式指数平滑法 E 线性二次移动平均法
负荷预测知识点总结
工程部-陈新建-负荷预测知识点总结 一、基本概念 1．负荷 （1）定义 负荷是指电力系统中，在某一时刻所承担的各类用电设备消费电功率的总和。在负荷预测中一般进行的是年最大负荷预测，最大负荷—一年内整点负荷最大值。电功率表示消耗电能的快慢，一个用电器功率的大小等于它在1秒内所消耗的电能。电功率分为有功功率、无功功率和视在功率。目前供电部门所分配的负荷指标，主要是指小时平均的有功功率指标，而不是视在功率和无功功率。 （2）负荷分类及特点 ?按电力负荷所属行业划分(八大类) A．城乡居民生活用电负荷：主要为居民的家用电器，它具有年年增长的趋势，以及明显的季节性波动特点，而且民用负荷的特点还与居民的日常生活和工作的规律紧密相关。 B．国民经济行业用电负荷（农、林、牧、渔、水利业；工业；地质普查和勘探业；建筑业；交通运输业；商业、公共饮食业、宾馆、广告、物资供销和仓储业；其他事业） 其中：工业负荷指用于工业生产的用电，一般工业负荷的比重在用电构成中居于首位，它不仅取决于工业用户的工作方式，包括设备利用情况、企业的工作班制等，而且与各行业的行业特点、季节因素都有紧密的联系，一般负荷是比较恒定的。 商业负荷主要是指商业部门的照明、空调、动力等用电负荷，覆盖面积大，且用电增长平稳，商业负荷同样具有季节性波动的特性。但商业负荷中的照明类负荷占用电力系统高峰时段。此外，商业部门由于商业行为在节假日会增加营业时间，从而成为节假日中影响电力负荷的重要因素之一。 ?按不同用地性质划分 工业用地负荷；居民生活用地；负荷商业金融用地负荷；行政办公用地负荷；交通运输用地负荷；文化娱乐用地负荷；教育科研用地负荷；其它部门用地负荷等
(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
城市电网规划中负荷预测方法的探讨
城市电网规划中负荷预测方法的探讨 发表时间：2014-12-15T10:16:32.500Z 来源：《工程管理前沿》2014年第12期供稿作者：丁立 [导读] 对于专门从事地区电网规划的专业人员来说，探寻到一种行之有效的负荷预测方法，为电网规划提供较为准确的电力负荷支撑，是一件非常重要的工作 丁立 宁夏石嘴山市供电公司宁夏石嘴山 ?753000 摘要:电力负荷预测是进行电网规划和电力电量平衡分析的前提，是安排电网建设规划的依据。电力负荷预测直接影响到电网规划的质量水平,还可能会影响城市社会经济发展能源开发利用战略目标的制定。本文阐述了电网规划负荷预测分类，探讨分析了电网规划中的负荷预测方法，以供借鉴。 关键词: 电网规划；负荷预测；方法 一．电网规划负荷预测分类 中长期负荷预测主要用于制定电力系统的建设规划，为所在地区电网发展、能源平衡、电力盈余调剂等提供可靠的依据。 1、电力负荷预测的分类。电力负荷预测常常按照时间期限进行分类，大体分成以下4种。 (1)长期负荷预测：一般指10年以上并以年为单位的预测。(2)中期负荷预测：指5年左右并以年为单位的预测。(3)短期负荷预测：指1年之内以月、周、天、时为单位的负荷预测，用于安排13调度计划或周调度计划。 (4)超短期负荷预测：指预测未来1h、未来若干h甚至未来若干min的负荷，用于安全监视、预防性控制和紧急状态处理。 2、电力负荷预测。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。 二．电网规划负荷预测方法 从电力负荷预测按照参考体系来看，可分为确定性预测法和非确定性预测法两类。前者把电量和电力负荷用1个或1组方程来描述，电量和电力负荷与影响其变化的因素之间有着明确的对应关系；这类方法采用的模型常用的有单耗法、弹性系数法、回归分析法、时间序列法等。所谓非确定性预测法是认为电力负荷的变化受众多模糊的、不确定的因素影响，它不可能用精确的显示数学方程来描述；近年来研究的并已使用的不确定性预测法有灰色预测法、模糊预测法(如模糊聚类分析法、模糊贴近度法等)、专家系统预测法(也叫空间负荷预测法)、人工神经网络方法等。本文将着重讨论确定性预测法中常用的几种方法。 1.用电单耗法。对各类工业用电量采用单位产品(或按产值)的耗电定额(简称单耗)进行预测，计算公式是：用电量=产品产量×产品的单位耗电量。单耗法需要做大量的细致的统计工作，但在实际中很难对所有产品较准确地求出其用电单耗，即使能统计，工作量也太大；有时考虑用国内生产总值或工业总产值结合其用电量单耗计算出用电量，这就是产值单耗法。一般电力负荷预测中行业划分为第一产业、第二产业、第三产业，当然每个产业内部根据需要还可以细分。产值单耗法既可用于近期预测，也可用于长期预测，其中的关键是能否较准确地确定产值单耗指标，其次是需要知道预测期国民生产总值的增长目标和人口发展政策。产值单耗指标一般是根据历史统计数据，在分析影响产值单耗的诸多因素的可能变化趋势后确定的。值得注意的是，一般随着科技进步、时代发展、节能措施的执行，产业结构的调整，单位产品电耗呈逐年下降趋势；用产值单耗法预测未来负荷结果，要考虑产值单耗按一定递减率下降。 2.电力弹性系数法。电力弹性系数等于用电量年增长率与国内生产总值年均增长率的比值，通过历史实绩的弹性系数预测未来年份的弹性系数和国民生产总值的增长率可得到电力需求的增长率。电力弹性系数法有如式(1)。Wt=W0(1+βαk)t(1)，式(1)中：Wt一规划期需电量，W0一基年的用电量实绩，β一规划期采用的电力弹性系数，αk一规划期预计国民生产总值年均增长率，t一基年至规划年间隔的年数。这种方法的优点是计算简单，缺点是预测的结构可信度不高，可用作远期规划粗线条的负荷预测。 3.回归分析法。(1)根据历史数据的变化规律寻找自变量和因变量之间的回归方程式，确定模型参数，据此作出预测。根据自变量的多少可将回归问题分为一元回归和多元回归；按照回归方程的类型可分为线性回归和非线性回归。一元线性回归预测是最基本的、最简单的预测方法，是掌握其它回归预测方法的基础。(2)回归分析法一般适用于中期预测，这种方法可以把系统负荷与各种社会和经济因素之间的关系联系起来，其优点是使预测人员能够清楚地看到负荷增长趋势与其它可测量因素之间的关系。但是，这种方法本身最明显的缺点就在于必须预测诸如人口、经济发展等社会经济影响因素，而这可能比电力系统负荷预测更困难，一般借助于地区总体规划中的未来指标。回归分析法要求样本量大且要求有较好的分布规律，当预测的间隔年数大于引用的历史间隔年数的长度时，采用该方法进行预测在理论上不能保证预测结果的精度。另外，可能出现量化结果与定性分析结果不符的现象，有时难以找到合适的回归方程类型。 4.时间序列法。时间序列法就是把历史上积累起来的资料按时间进行排列，构成1个统计数列，并根据其发展趋势和规律延伸、外推将来的预期结果；所以，它实际上是1种外延的方法，例如移动平均法、指数平滑法等。然后，按照这个增长趋势曲线，对于要求的未来某一点，丛曲线上估算出该时刻的负荷预测值。此方法有效的前提是过去的发展模式会延续到未来；因此，时间序列法对负荷发展比较平稳的地区有较好的预测效果，但对经济发展波动较大的地区预测效果欠佳。进行时间序列预测时，必须注意的关键性问题是指标的可比性，指标必须前后一致、可比。例如，价格要用可比价(不能用现价)，这样才能真正反映发展规模水平。 5.负荷密度法。(1)根据城市内工业、商业、住宅、旅游等当前的负荷密度，考虑城市规划中各区预期的经济发展、人口增长、居民收入水平的提高等因素，再与类似城市对比，推算出各区的负荷密度预期值，并乘以各区面积，就可得出负荷的预测值。负荷密度法比较直观，适用于预测市区大量分散的用电负荷，对少数集中用电的大容量负荷需另单独考虑。此方法需要类似的电网作为参照，还要考虑各种不确定性因素，预测结果只能是比较粗略的估计，受预测人员主观判断的影响较大。建筑面积和用电性质是该预测方法的关键数据，对老城市(建成区)，要收集这些资料并不难，而对于一个发展中的开发区之类区域，则难度很大，因为有了远景用电规划不一定就能实现；眼前还是一片农田或旧房，即使按规划建设还不知道办什么厂，这叫“筑巢引凤”。对于这种情况按城市的发展目标和未来定位，在国内外找到相当的参考城市或地区来测定待开发区域的用电水平，是解决困难的可取方法。负荷密度法如式(2)。P=KpΣQiAi (2)，式(2)中：P一供电区域内总负荷，Kp一负荷同时率，Qi一第i类用地的单位建设用地面积负荷指标，Qi=FAR*Ji(FAR为容积率，Ji为第类用地的单位建设用地面积负荷指标)，Ai一为第i类用地面积。(2)负荷密度法适合新开发区远景负荷的预测，对近期负荷需要按远景负荷结果回推；因此，近期的预测
指数平滑法预测
市场预测-案例分析 金星中国公司 金星中国公司为案例，运用运筹学及计算机辅助管理原理，对其生产的产品——大屏幕彩色显视器（简称彩显）在市场上的营销历史和现状进行深入研究和分析，建立数学模型并运用计算机进行科学预测，制订未来时期的经营战略。本文使用数学模型和自行开发的软件包建立了一体化的市场营销管理信息系统。该系统可以自动地从营销交易和企业环境中收集、处理和分析有用、适时、准确的信息。同时，它可以将已分类和重新组合的信息实时地向公司的管理层和各部门传递。 1、产品的销售概况 金星公司在世界范围内销售形势是乐观的，但是去年由于各国显示器生产厂家纷纷在中国办厂或大批向中国放货，行业中的竞争日趋激烈，该公司中国公司的销售量却增长不大，除去竞争因素外，另一个重要因素是企业内部未充分挖掘潜力，尤其是缺乏科学的战略性的市场观测，缺乏一套行之有效的经营管理信息系统，致使该公司销售形势处于一种“凭市场摆布”的局面。因此，当该公司面临不利的宏观经济环境时，便不能作出灵敏的反应，去制订有力的对策，以取得营销的主动权。 2、产品市场分析和营销计划系统总框架 在世界范围内，金星公司是有一定的优势的，但中国市场销售情况表明，该公司产品在中国市场销路已经潜伏着危机，为此金星中国公司提出开发一个“市场营销管理信息决策系统”，其主要功能是为该公司管理人员提供可靠及时的市场信息。 为了实现目标功能，系统包括四个功能模块： （1）市场预测和分析 （2）计划和市场研究 （3）订货和用户服务 （4）调运和分配 本文着重对市场营销的预测分析和计划模块进行重点研究和论述。因为预测分析和计划研究是市场经营管理的首要环节，它是企业作出正确经营决策的前提和依据。 2、市场营销管理信息系统的数据流程 市场营销管理信息系统的主要来源有两方面：第一个来源是市场的调研人员，他们收集有关市场的情况资料，供市场预测和研究分析之用；第二个来源是用户，就是指所有要购买产品的单位和个人，它向企业提出订货要求，以及对产品质量、性能等方面的要求等。这些原始数据输入到系统后，经过适当的处理，产生各种市场信息，有的存入相应的数据库中，有的输出给有关的部门或其它子系统。 3、市场预测模型 一个企业要作出正确的经营决策，预测和分析起着重要的作用。通过预测和分析，将市场中的未知状态转变为科学预测的期望值状态，使企业在一定程度上规避市场风险。在认真总结
指数平滑法负荷预测
目录 中文摘要 (1) 英文摘要 (2) 1引言 (3) 1.1 负荷预测 (3) 1.2 电力负荷预测常用方法 (4) 1.3负荷预测的研究现状及发展 (5) 1.4毕业设计主要工作 (6) 2基于指数平滑法的短期负荷预测模型 (7) 2.1 指数平滑法 (7) 2.2基于指数平滑法的短期负荷预测模型 (10) 3短期负荷预测的软件实现 (11) 3.1 C语言简介 (11) 3.2短期负荷预测软件实现 (12) 4负荷预测结果分析 (17) 4.1 原始数据处理 (17) 4.2 输入变量 (18) 4.3 一次指数平滑法负荷预测 (19) 4.4 二次指数平滑法负荷预测 (21) 4.5 负荷预测比较分析 (25) 5结论 (29) 5.1 结论 (29) 5.2 展望 (29) 谢辞 (31) 参考文献 (32) 附录一程序代码 (33)
基于指数平滑法的短期负荷预测 摘要：负荷预测是电力系统领域的一个传统研究问题，随着我国电力事业的发展，电网的管理日趋现代化，电力系统负荷预测问题的研究也越来越 引起人们的注意。 指数平滑法是一种简单常用的负荷预测方法，他能用较少的原始数据，对未来的负荷情况进行预测。本文将使用这种方法进行短期负荷预 测。选取某地某年全年每小时的负荷数据作为可参加运算的数据，用选 择的方式，对以小时为单位或者以一整天为单位的负荷进行预测，最后 输出结果，计算误差及误差率。并用C语言程序设计对其进行实现。本设计以探究输入变量对一、二次指数平滑法负荷预测的影响，选用适当 的数据，改变各个输入变量（平滑常数a，参与计算的数据量t等）得到具体的结果，通过对结果的分析，得到这些输入变量对一、二次指数 平滑法负荷预测的影响。 关键词：短期负荷预测；一次指数平滑法；二次指数平滑法；C语言；输入变量的影响。
时间序列挖掘-预测算法-三次指数平滑法(Holt-Winters)
摘要: 所有移动平均法都存在很多问题。它们都太难计算了。每个点的计算都让 你绞尽脑汁。而且也不能通过之前的计算结果推算出加权移动平均值。移动平均 值永远不可能应用于现有的数据集边缘的数据，因为它们的窗口宽度是有限 ... 所有移动平均法都存在很多问题。 它们都太难计算了。每个点的计算都让你绞尽脑汁。而且也不能通过之前的计算结果推算出加权移动平均值。 移动平均值永远不可能应用于现有的数据集边缘的数据，因为它们的窗口宽度是有限的。这是一个大问题，因为数据集边缘的变动形态一般都是我们最感兴趣的部分。 类似地，移动平均法也不能应用于现有数据集的范围之外。其结果是，它们对预测毫无用处。 幸运的是，有一种很简单的计算方案能够避免所有这些问题。它叫指数平滑法(exponential smoothing)或Holt-Winters法。指数平滑法有几种不同形式：一次指数平滑法针对没有趋势和季节性的序列，二次指数平滑法针对有趋势但没有季节性的序列。术语“Holt-Winters法”有时特指三次指数平滑法。 所有的指数平滑法都要更新上一时间步长的计算结果，并使用当前时间步长的数据中包含的新信息。它们通过“混合”新信息和旧信息来实现，而相关的新旧信息的权重由一个可调整的拌和参数来控制。各种方法的不同之处在于它们跟踪的量的个数和对应的拌和参数的个数。 一次指数平滑法的递推关系特别简单： 其中，是时间步长i上经过平滑后的值，是这个时间步长上的实际(未平滑的)数据。你
可以看到是怎么由原始数据和上一时间步长的平滑值混合而成的。拌和参数可以是0和1之间的任意值，它控制着新旧信息之间的平衡：当接近1时，我们就只保留当前数据点(即完全没有对序列进行平滑)；当接近0时，我们就只保留前面的平滑值(也就是说整个曲线都是平的)。 为何这个方法被称为“指数”平滑法？要找出答案，展开它的递推关系式即可知道： 从这里可以看出，在指数平滑法中，所有先前的观测值都对当前平滑值产生了影响，但它们所起的作用随着参数的幂的增大而逐渐减小。那些相对较早的观测值所起的作用相对较小，这也就是指数变动形态所表现出来的特性。从某种程度上来说，指数平滑法就像是拥有无限记忆且权值呈指数级递减的移动平均法。(同时也要注意到所有权值的和，等于1，因为当q<1 时，几何序列。参见附录B 的几何序列方面的信息。) 一次指数平滑所得的计算结果可以在数据集范围之外进行扩展，因此也就可以用来进行预测。预测也非常简单： 其中，是最后一个已经算出来的值。也就是说，一次指数平滑法得出的预测在任何时 候都是一条直线。 刚刚描述的一次指数平滑法适用于没有总体趋势的时间序列。如果用来处理有总体趋势的序列，平滑值将往往滞后于原始数据，除非的值接近1，但这样一来就会造成不够平
负荷预测方法
几种电力负荷预测方法及其比较 吴熳红，杨继旺 摘要：介绍了趋势分析法、回归分析法、指数平滑法、单耗法、灰色模型法、负荷密度法和弹性系数法等电力负荷预测的方法，并以预测珠海市全社会年用电量为实例，在适用条件、数据形式、计算难度和适用时间等方面对这几种预测方法进行了分析、比较。得出结论：回归分析法、趋势分析法适用于大样本，且过去、现在和未来发展模式均一致的预测，灰色模型法适用于贫信息条件下的预测；灰色系统理论采用生成数序列建模，回归分析法、趋势分析法采用原始数据建模，指数平滑法是通过对原始数据进行指数加权组合直接预测未来值的；回归分析法和趋势分析法的计算相对简单；单耗法、指数平滑法、灰色模型法较适宜近期预测，回归法、趋势分析法和改进型灰色模型较适于中、长期预测。 关键词：规划；电力负荷预测；方法 在电力改革进一步深入、电力市场逐步形成、电力企业自主经营和自负盈亏的今天，电力负荷预测工作已变得越来越重要了。科技发展为电力负荷预测提供了各种理论和方法，如趋势分析法、回归分析法、指数平滑法、单耗法、灰色模型法、负荷密度法和弹性系数法等。 1趋势分析法 趋势分析又称趋势曲线分析、曲线拟合或曲线回归，趋势分析法是迄今为止研究最多、流行最广的定量预测方法。趋势分析法是根据已知的历史资料来拟合一条曲线，使得这条曲线能反映负荷本身的增长趋势，然后按照这个增长趋势曲线，对要求的未来某一点估计出该时刻的负荷预测值。常用的趋势模型有线性趋势模型、多项式趋势模型、对数趋势模型、幂函数趋势模型、指数趋势模型、逻辑斯蒂（Logistic）模型和龚伯茨（Gompertz）模型等。 寻求趋势模型的过程比较简单，因为这种方法本身是一种确定的外推，在处理历史资料、拟合曲线和得到模拟曲线的过程中，都不考虑随机误差。采用趋势分析法拟合的曲线，原则上要求其精确度是对拟合的全区间都一致的。在很多情况下，选择合适的趋势曲线，确实也能给出较好的预测结果。不同的模型给出的
典型负荷预测方法
几种经典的负荷预测方法 短期负荷预测方法从时间上来划分可分为传统和现代的预测方法。传统的负荷预测方法主要包括时间序列法、回归分析法、状态空间法等，而现代的负荷预测方法主要是应用专家系统理论、模糊理论和神经网络理论来进行短期负荷预测。 §1 时间序列法 时间序列法是将某一现象所发生的数量变化根据时间的先后顺序排列，以揭示这一现象随时间变化的发展规律，从而用以预测现象发展的方向和数量，此类方法在电力行业做中长期规划时是使用最广泛的。基本步骤为：第一步先对这些数据加以描述，第二步用适当的数理统计方法对这个时间序列加以解释，确定它的数据模型；第三步是对时间序列进行预测；第四步是根据预测结果设法加以控制，以便达到预期的效果，它主要分为指数平滑法和自回归—移动平均模型。 §1.1 指数平滑法 假设时间序列有着某种基本数据模式，而观测值不但体现着这种基本数据模式，又反映着随机变动。指数平滑法[10]的目标就是采用“修匀”历史数据来区别基本数据模式和随机变动。这相当于在历史数据中消除极大值或极小值，获得该时间序列的“平滑值”，并以它作为对未来时期的预测值。 一、移动算术平均法 移动算术平均法[11]，设当前时期为f 已知时间序列观测值为t x x x ,,,21 ，假设按连续n 个时期的观测值计算一个平均数，作为对下一个时期，即(t +1)时期的预测值，用1+t F 表示 1+t F ==++---)(111n t t t x x x n ∑--=t n t i i x n 1 1 （1—1） 当n =1时，表示直接用本期观测值i x ，作为对下一个时期的预测值1+t F 。 它的优点是计算简单，缺点是要保存的数据比较多，而且n 的大小不容易确定，它只能用于平稳时间序列。
时间序列的指数平滑预测法
3.2 时间序列的指数平滑预测法 指数平滑法（Expinential smoothing method ）的思想也是对时间序列进行修匀以消除不规则和随机的扰动。该方法是建立在如下基础上的加权平均法：即认为时间序列中的近期数据对未来值的影响比早期数据对未来值得影响更大。于是通过对时间序列的数据进行加权处理，越是近期的数据，其权数越大；反之，权数就越小。这样就将数据修匀了，并反映出时间序列中对预测时点值的影响程度。根据修匀的要求，可以有一次、二次甚至三次指数平滑。 3.3.1 一次指数平滑法 1．一次指数平滑法的计算公式及平滑系数a 的讨论 设时间序列为N x x x x ,,,321 ，一次指数平滑数列的递推公式为： ?????=≤≤<<-+=-, 1,10,)1(110111x S N t a S a ax S t t t （3-6） 式中，1t S 表示第t 时点的一次指数平滑值，a 称为平滑系数。递推公式（3-6）中，初 始值1 0S 常用时间序列的首项1x （适用于历史数据个数较多，如50个历史数据及以上），如 果历史数据个数较少，如在15或20个数据及以下时，可以选用最初几期历-史数据的平均 值作为初始值10S ，这些选择都有一定的经验性和主观性。 下面讨论平滑系数a 。将递推公式（3-6）展开可得： [] 1 1122112 2112 1111)1()1()1()1()1()1()1()1()1(S a x a a x a a x a a ax S a x a a ax S a ax a ax S a ax S t t t t t t t t t t t t t t -+-++-+-+==-+-+=-+-+=-+=-------- 容易看出，由于10<