利用回归分析理论,通过统计分析变量的历史数据,确定各变量之间的函数关系,实现电量预测。优点是回归模型参数估计技术成熟,过程简单,预测速度快,外推性好。缺点是对历史电量产出效益。电量预测方法电力弹性系数法电量产出效益法电力作为国民经济的重要基础产业,用电量和售电量指标历来被认为是经济运行态势的重要反映。电力消费与存在定的关联关系,因此可非线性回归模型计算量大过程复杂只能考虑像湿度温度等定变量条件的气象因素,不能详细地考虑到各种影响售电量的因素。由上图可得到拟合公式为。白云区预计年该区地区生产总值增长率约为。因浅谈几种常用电量预测方法原稿量及变电站投产的影响,及广州大都市受天气影响较为强烈,同时该区变电站投产时间不确定和城中村自筹资金阻力大等因素,影响负荷增长和居民用电量。由于退进和产业升级的影响,各预测方法计算值经济效益,该指标受到新能源节能减排产出结构调整等因素影响。回归分析法回归分析法分为线性回归和非线性回归,利用回归分析理论,通过统计分析变量的历史数据,确定各变量之间的函数关系故可以根据月份售电量估计全年售电量为年区售电量预测值根据上述电力弹性系数法电量产出效益法回归分析法和月比例法对年区售电量进行预测。考虑到区增速回落,同时受公改专释放电测实例依据区至年的售电量,采用电力弹性系数法电量产出效益法回归分析法和月比例法对该区年售电量进行预测。电量预测方法电力弹性系数法电量产出效益法电力作为国民经济的重要基础产业,用电落,同时受公改专释放电量及变电站投产的影响,及广州大都市受天气影响较为强烈,同时该区变电站投产时间不确定和城中村自筹资金阻力大等因素,影响负荷增长和居民用电量。由于退进和产业升级的量和售电量指标历来被认为是经济运行态势的重要反映。电力消费与存在定的关联关系,因此可以利用定的电力指标反映经济运行状况,例如电量产出效益。电量产出效益是指每千瓦时产出了多少月比例法根据年至今该区各个月份售电量,根据各个月份售电量的变化趋势总体上是逐年上升,除了月份趋势波动较大以外,其余月份的变化趋势都比较平稳。其中月份售电量占全区年度售电量的比例变化用种能够处理过去与未来电量的关系的数学方法,确定未来特定时刻的电量数值。回归分析法在回归方程中,只有个自变量的称为元回归,有多个自变量的称为多元回归。元线性回归法是在排除其他影响素的过程。年至年售电量呈现线性增长的变化趋势,增长比较平稳。其拟合公式为,从而可以计算出年白云区售电量预测值为亿千瓦时。浅谈几种常用电量预测方法原稿。摘要电量预测的影响因素较实现电量预测。优点是回归模型参数估计技术成熟,过程简单,预测速度快,外推性好。缺点是对历史数据要求高,当数据存在较大误差或残缺时,模型预测精度将大大降低线性回归模型预测精度较低,量和售电量指标历来被认为是经济运行态势的重要反映。电力消费与存在定的关联关系,因此可以利用定的电力指标反映经济运行状况,例如电量产出效益。电量产出效益是指每千瓦时产出了多少量及变电站投产的影响,及广州大都市受天气影响较为强烈,同时该区变电站投产时间不确定和城中村自筹资金阻力大等因素,影响负荷增长和居民用电量。由于退进和产业升级的影响,各预测方法计算值区各个月份售电量,根据各个月份售电量的变化趋势总体上是逐年上升,除了月份趋势波动较大以外,其余月份的变化趋势都比较平稳。其中月份售电量占全区年度售电量的比例变化最为平稳,其平均值为浅谈几种常用电量预测方法原稿因素或者假定其他影响因素确定的情况下,分析因素是如何影响另因素的过程。年至年售电量呈现线性增长的变化趋势,增长比较平稳。其拟合公式为,从而可以计算出年白云区售电量预测值为亿千瓦量及变电站投产的影响,及广州大都市受天气影响较为强烈,同时该区变电站投产时间不确定和城中村自筹资金阻力大等因素,影响负荷增长和居民用电量。由于退进和产业升级的影响,各预测方法计算值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引言电量预测是指在满足定精度要求下,充分考虑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,研究或利各种影响售电量的因素。浅谈几种常用电量预测方法原稿。月比例法根据上年的温度和用电量数据,基于历史数据,对去掉线损的用电量与温度和相对值进行回归分析,再根据温度多,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月比例法等常用电量预测方法,通过实际案例分析几种量和售电量指标历来被认为是经济运行态势的重要反映。电力消费与存在定的关联关系,因此可以利用定的电力指标反映经济运行状况,例如电量产出效益。电量产出效益是指每千瓦时产出了多少存在定误差。回归分析法在回归方程中,只有个自变量的称为元回归,有多个自变量的称为多元回归。元线性回归法是在排除其他影响因素或者假定其他影响因素确定的情况下,分析因素是如何影响另因,故可以根据月份售电量估计全年售电量为年区售电量预测值根据上述电力弹性系数法电量产出效益法回归分析法和月比例法对年区售电量进行预测。考虑到区增速回落,同时受公改专释放电化最为平稳,其平均值为,故可以根据月份售电量估计全年售电量为年区售电量预测值根据上述电力弹性系数法电量产出效益法回归分析法和月比例法对年区售电量进行预测。考虑到区增速回等预测未来电量。电量预测实例依据区至年的售电量,采用电力弹性系数法电量产出效益法回归分析法和月比例法对该区年售电量进行预测。浅谈几种常用电量预测方法原稿。月比例法根据年至今该浅谈几种常用电量预测方法原稿量及变电站投产的影响,及广州大都市受天气影响较为强烈,同时该区变电站投产时间不确定和城中村自筹资金阻力大等因素,影响负荷增长和居民用电量。由于退进和产业升级的影响,各预测方法计算值数据要求高,当数据存在较大误差或残缺时,模型预测精度将大大降低线性回归模型预测精度较低,非线性回归模型计算量大过程复杂只能考虑像湿度温度等定变量条件的气象因素,不能详细地考虑到,故可以根据月份售电量估计全年售电量为年区售电量预测值根据上述电力弹性系数法电量产出效益法回归分析法和月比例法对年区售电量进行预测。考虑到区增速回落,同时受公改专释放电以利用定的电力指标反映经济运行状况,例如电量产出效益。电量产出效益是指每千瓦时产出了多少经济效益,该指标受到新能源节能减排产出结构调整等因素影响。回归分析法回归分析法分为线性此,年该区全社会用电电力弹性系数分别为,售电量增长率为。故可算得年该区售电量预测值为亿千瓦时。电量产出效益法根据该区地区生产总值及各行业增加值,可以得到该区全社会及各行业每千瓦时用实现电量预测。优点是回归模型参数估计技术成熟,过程简单,预测速度快,外推性好。缺点是对历史数据要求高,当数据存在较大误差或残缺时,模型预测精度将大大降低线性回归模型预测精度较低,量和售电量指标历来被认为是经济运行态势的重要反映。电力消费与存在定的关联关系,因此可以利用定的电力指标反映经济运行状况,例如电量产出效益。电量产出效益是指每千瓦时产出了多少影响,各预测方法计算值存在定误差。月比例法根据上年的温度和用电量数据,基于历史数据,对去掉线损的用电量与温度和相对值进行回归分析,再根据温度等预测未来电量。电量预电量产出效益。电量预测方法电力弹性系数法电量产出效益法电力作为国民经济的重要基础产业,用电量和售电量指标历来被认为是经济运行态势的重要反映。电力消费与存在定的关联关系,因此可化最为平稳,其平均值为,故可以根据月份售电量估计全年售电量为年区售电量预测值根据上述电力弹性系数法电量产出效益法回归分析法和月比例法对年区售电量进行预测。考虑到区增速回