1、“.....呈现出不均衡的特点。如说负荷的预测提供了方便,电力负荷预测精确地情况下,对于企业客户来说,当前电力消费的预测也能够较为精确地进行预测。电力消费预测的基本准则电力消费预测工作是根据电力消费的变化规律,预测或者判断未来趋势以及状况的活动,因此必须能够利用科学的方法不平衡特征,从而对农业行业企业客户做到电力消费预测。但是在工业内部的各行各业之间,这两个特点也是不平衡的。比如说在冶炼行业,该行业用电量巨大,负荷相对稳定,负荷率较低。工业用电在行业之间的差别,主要是生产的工艺特点以及生产班次的不同所造用电,违约窃电,变更用电以及投诉建议几类。农业用电特点分析农业用电在整个社会电力消费消耗中的占比比较小。农业用电有个最为突出的特点,即季节性很强。从电力负荷上来看,农业用电在日内的变化相对来说比较小,但是在月度内以及在季节内来说......”。

2、“.....因此,通过数据挖掘等技术手段,从而了解对象的过去现在,并根据其发展变化规律,从而预测未来。反馈性准则反馈性就是利用输出返回到输入,调节输入,从而调节输出结果。预测的反馈性准则实际上是为了不断提高预测的准确性而进行的反采集起步较晚。随着用电客户数据采集设备技术的发展,也同时借着智能电网的发展,供电企业已经建立起可以获取完整以及连续的用电客户数据自动化系统。供电企业可以利用自动化系统自动采集数据,从而可以掌握完整和连续的电力消费数据,为电力客户的电力消应的预测结果。连续型准则连续型准则强调了预测对象总是从过去发展到现在,从现在发展到未来,并且认为预测对象发展变化中会以原有特征保持下去。电力系统的发展变化存在着连续性,也就是说些负荷指标会以原有的趋势变化发展下去,这种连续性使我们进行以利用自动化系统自动采集数据,从而可以掌握完整和连续的电力消费数据......”。

3、“.....以用电特点分析为基础的电力消费预测原稿。在大数据时代,统计学中大多建立在样本上的理论可能不再适用于大数据分析,因为大数据环力消费预测。电力消费的客户数据中,除了客户用电基本数据和客户标签数据,还有客户用电行为产生的数据,而客户用电行为比较复杂,般意义上的用电行为可以分为电表安装,电力缴费,故障报修,违约用电,违约窃电,变更用电以及投诉建议几类。研究背景由于境下得到的更多是总体,而非样本。也就是说,在计算机运算能力高速发展的背景下,统计学为了适应日新月异的大数据,必须要做出方法上的创新与改革。研究背景由于供电企业的客户用电数据采集设备安装分散,技术密集,设备成本较高等原因,对用电客户数据的农业用电特点分析农业用电在整个社会电力消费消耗中的占比比较小。农业用电有个最为突出的特点,即季节性很强。从电力负荷上来看,农业用电在日内的变化相对来说比较小,但是在月度内以及在季节内来说......”。

4、“.....呈现出不均衡的特点。如说稳定,负荷率较低。工业用电在行业之间的差别,主要是生产的工艺特点以及生产班次的不同所造成的,但是无论是重工业还是轻工业,无论是冶炼行业还是加工行业,电力负荷在月度内以及在季度内的变化应该来说是稳定的,比较均衡,除少数季节性加工的工厂外,调整,从而使预测精确性进步提高。系统性准则系统性准则认为预测对象是个完整的体系。比如说对于电力消费,它本身有内在的系统,与外界事物的联系又形成了外在系统,这些系统综合成个整体的总系统。对对象未来的预测,需要综合考虑整体系统的动态发展,密预测提供了可实现基础。以用电特点分析为基础的电力消费预测原稿。电力消费的客户数据中,除了客户用电基本数据和客户标签数据,还有客户用电行为产生的数据,而客户用电行为比较复杂,般意义上的用电行为可以分为电表安装,电力缴费,故障报修,违约境下得到的更多是总体,而非样本。也就是说......”。

5、“.....统计学为了适应日新月异的大数据,必须要做出方法上的创新与改革。研究背景由于供电企业的客户用电数据采集设备安装分散,技术密集,设备成本较高等原因,对用电客户数据的负荷预测的主要依据。因此,通过数据挖掘等技术手段,从而了解对象的过去现在,并根据其发展变化规律,从而预测未来。反馈性准则反馈性就是利用输出返回到输入,调节输入,从而调节输出结果。预测的反馈性准则实际上是为了不断提高预测的准确性而进行的反用这种相似性进行预测。例如,在预测家用电企业的电量消费时,当难以用回归分析等方法建模预测时,我们可以考虑个早已建成的同地区同行业同规模大小的用电客户,以其发展时期相对应的电量消费情况,作为预测新的用电客户的用电量消费预测基础,从而得到相以用电特点分析为基础的电力消费预测原稿大部分工业的生产用电受季节性变化的影响比较小,由于工业用电量较大,且比较稳定,就为电力负荷的预测提供了方便......”。

6、“.....对于企业客户来说,当前电力消费的预测也能够较为精确地进行预测。以用电特点分析为基础的电力消费预测原稿负荷预测的主要依据。因此,通过数据挖掘等技术手段,从而了解对象的过去现在,并根据其发展变化规律,从而预测未来。反馈性准则反馈性就是利用输出返回到输入,调节输入,从而调节输出结果。预测的反馈性准则实际上是为了不断提高预测的准确性而进行的反大学,王艳龙基于数据挖掘的中长期电力市场需求分析及预测浙江大学,舒格兰基于数据挖掘理论的中长期电力市场需求分析和预测研究科技与创新,。但是在工业内部的各行各业之间,这两个特点也是不平衡的。比如说在冶炼行业,该行业用电量巨大,负荷相对可以通过总结预测对象的过去来推测其未来,这就是人们进行电力消费预测活动的基本准则之。可能性准则任何事物的发展变化都是在内因以及外因的共同影响之下进行的,内因的变化和外因作用力大小不同......”。

7、“.....所以,对预测对象切关注系统之间的影响因素。系统性准则同样还强调系统整体性,只有系统整体达到最佳,才能为决策者提高最佳的预测方案。参考文献刘毅市电力需求预测分析华北电力大学,陶亮以用电特点分析为基础的电力需求预测何云辉电力需求预测的实用方法研究川境下得到的更多是总体,而非样本。也就是说,在计算机运算能力高速发展的背景下,统计学为了适应日新月异的大数据,必须要做出方法上的创新与改革。研究背景由于供电企业的客户用电数据采集设备安装分散,技术密集,设备成本较高等原因,对用电客户数据的调节。在对电力消费预测实践过程中,人们发现当预测的结果和经过段实践所得到的实际值存在着些差距时,我们可以利用这个差距对预测值进行反馈调节,从而提高预测的精确性。反馈性准则实际上就是将预测的理论值和实际值相结合,在实践中检验,并进行修改与应的预测结果。连续型准则连续型准则强调了预测对象总是从过去发展到现在......”。

8、“.....并且认为预测对象发展变化中会以原有特征保持下去。电力系统的发展变化存在着连续性,也就是说些负荷指标会以原有的趋势变化发展下去,这种连续性使我们进行说排灌用电,冬季负荷很小,低达,而夏季负荷很大,高达,差别很大。因此,如何能够准确地预测农业排灌用电对电力消费预测具有很重要的意义。当前,我们采取的方法是根据地域特征,建立季节性时间序列模型,挖掘不平衡特征,从而对农业行业企业客户做到电个具体指标的预测,往往是按照它的发展变化规律,进行多方面的预测的。相似性准则世界上没有两片完全相同的叶子,说的是客观世界中事物的不同。当然,对于各种事物的发展变化也必然各不相同,但是些对象的变化发展还是存在着惊人的相似之处,所以人们就以用电特点分析为基础的电力消费预测原稿负荷预测的主要依据。因此,通过数据挖掘等技术手段,从而了解对象的过去现在,并根据其发展变化规律,从而预测未来......”。

9、“.....调节输入,从而调节输出结果。预测的反馈性准则实际上是为了不断提高预测的准确性而进行的反结出预测的基本准则,用于指导电力消费预测工作,电力消费预测主要由以下个基本准则组成可知性准则预测对象的发展规律,预测对象的未来发展趋势以及状况是客观存在并且是为人知的。客观世界是可以被认识的,人们不但可以认识到预测对象的过去和现在,而且应的预测结果。连续型准则连续型准则强调了预测对象总是从过去发展到现在,从现在发展到未来,并且认为预测对象发展变化中会以原有特征保持下去。电力系统的发展变化存在着连续性,也就是说些负荷指标会以原有的趋势变化发展下去,这种连续性使我们进行成的,但是无论是重工业还是轻工业,无论是冶炼行业还是加工行业,电力负荷在月度内以及在季度内的变化应该来说是稳定的,比较均衡,除少数季节性加工的工厂外,大部分工业的生产用电受季节性变化的影响比较小,由于工业用电量较大......”。