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经验预测法（工作负荷）
就是利用现有的情报和资料，根据有关人员的经验，结合本公司的特点，对公司职工需求加以预测。
这种根据以往的经验进行预测的方法，简便易行。有些组织常采用这种方法做预测。例如，组织认为车间里一个管理者（如工头）管理10个员工最佳，因此依据将来生产员工增加数就可以预测管理者（如工头）的需求量。又例如，依照经验，一个员工每天可以加工10件上衣，则若要扩大生产规模即可按产量（如上衣件数）计算出员工的需求量。运用这种方法，还可以计算出有关方面的预报数。
地区主网规划的负荷预测方法研究 发表时间：2018-01-10T10:31:54.120Z 来源：《电力设备》2017年第27期作者：孙式想李炜宋洪珠关巧莉 [导读] 摘要：负荷预测是电网规划的基础性工作，负荷预测的准确性直接影响着电网规划质量的优劣。 （国网宿州供电公司安徽宿州 234000） 摘要：负荷预测是电网规划的基础性工作，负荷预测的准确性直接影响着电网规划质量的优劣。因此，如何基于现有资料、合理运用各种预测方法、得出符合实际情况的预测结果、为城市电网规划提供科学的基础，是电网规划工作者面临的重要问题。本文对应用于城市电力负荷预测的众多模型进行了归纳和总结。 关键词：城市电网；负荷预测；方法 随着我国电力企业体制改革的不断深入，电网经营企业将应运而生。城市电网（以下简称城网）规划和建设、改造工程可行性研究等工作，将成为电网经营企业主要的前期规划工作。城网规划和建设、改造工程可行性研究很大一部分工作量发生在10kV配电网。城网规划能否简单套用以往用于电源和超高压（220kV及以上）电网规划的负荷预测方法，很值得深入探讨。 1.负荷预测的特点 城主网规划中的负荷实际上就是电力需求量、用电量，若能够通过预测的方法掌握这些数据指标则基本上可以估算出社会的用电量大小。在收集的资料中往往出现电网年最大负荷利用小时和电厂年设备利用小时的数值变化较大或不合理的情况，这就需要从电网用电结构的变化情况、大用户的投运情况、电网限电情况、电厂运行情况及有关电量是否与负荷对应等方面进行分析研究，所以，负荷预测工作所研究的对象是不肯定事件，只有不肯定事件、随机事件，才需要人们采用适当的预测技术，推知符合的发展趋势和可能达到的状况。这就使负荷预测具有以下明显的特点。因此，城市电力负荷预测，要根据城市的用地规划，以空间负荷分布预测为基础，采用多种负荷预测方法进行负荷及负荷分布预测。历史数据的完整程度直接影响着负荷预测工作的开展。一般指的是对 1 h 以内的负荷预测，若系统配备了安全监控系统，则应确定 5～10 s 或 1～5 min 的预测值，对于突发情况的紧急处理则需确定 10 min～1 h 的预测值。，除对常规的用电采用年均增长率来预测其负荷外，还需对一些大用户按其生产规模和单耗来预测其负荷，电网总的负荷为两者之和。其中前者主要反映第一产业、第三产业和居民生活用电及部分工业项目用电增长情况；后者反映产业规划实施，各个地区不但供电严重不足，而且不同地区的供电情况差异性较大。这些情况随时都会给每一个地方造成巨大的压力与负担，对我国的经济发展是相当不利的。鉴于这种情况，很有必要对现在各个地区主网规划的负荷预测工作的现状做一个全面的了解。 2.负荷预测方案的基本流程 负荷预测并非盲目的勘察预测活动，而是一个有目的、有计划、有次序、有组织的电力预测工作。如果可以对地区主网的负荷预测工作实施比较顺利，那么，地区主网中呈现出的绝大部分问题都会得到一个很好的解决。然而，这项工作并不是那么容易实行的，它不仅仅需要相关理论知识方面的支持，而且还需要经过大量反复地计算才可以尽可能达到预测的最佳效果。因此，地区主网规划的负荷预测工作应按照标准的流程操作。 ①调查情况，收集资料。仍存在着明显的变化趋势，例如农业用电，在气候条件变化较小的冬季，日用电量相对稳定，表现为较平稳的变化趋势。这种变化趋势可为线性或非线性，周期性或非周期性等等。由于最初所收集的资料对后面的负荷预测有很大的影响，使得用电负荷资料的收集也应该细化处理，对每个方面的用电情况均要如实统计。 ②历史资料，规范整理。负荷预测用到的资料不仅包括地区目前的用电状况，也应该充分利用好历史数据作为参考。主网规划期间可以结合当期电力部门提供的档案资料，由于各县市负荷主要分布在县城和经济开发区内，因此需重点做好这两区域的负荷预测工作。上述两区域的负荷预测一般依据城市的总体规划，按照各类用地的性质，采用负荷密度法进行。 ③数据处理，结合方法。数据处理时可根据地区的主网规划要求使用不同的方法，主要以结合水平处理法和垂直处理方法为主，其他方法为辅。通常采用概率统计来预测负荷，需要注意的是，预测电网未来的负荷，在客观上必定存在一定的误差，产生误差的根源是存在一些影响电网运行的不确定因素以及与电网负荷变化规律不相符合等，总体上负荷预测模型的准确性还是很高。以确定负荷数据变动的标准范围，若处理后的数据超出这一标准则说明负荷数据预测不准。 ④创建模型，综合分析。常用的趋势模型有多项式趋势模型、对数趋势模型、冥函数趋势模型、线性趋势模型、指数函数趋势模型、龚波茨模型和逻辑斯蒂模型等。主网规划人员则可以根据获得的数据材料创建相应的数据模型，进而对地区负荷大小进行综合预测分析。如：数学模型的构建，应确保计算所得数据的误差小于 5%，然后根据误差重新拟定规划方案。 3.主网规划负荷预测的新方法 不同预测方法从建模出发点、所需要数据样本和适用条件都不同，在同一评判尺度下进行比较是不科学。从适用条件来看，回归分析法和趋势分析法主要用于统计规律的描述和研究，适合大样本，对历史、现在和未来发展进行同时预测。先进负荷预测方法的运用依赖于科学的理论研究体系，因此，电网规划要充分考虑这方面的适应性，电源和电网建设要适度超前外，也要密切注意各地经济发展和大用电项目建设情况，以及用电负荷增长的趋势，以便及时更新需求信息及调整工程建设安排。 ①灰色数学预测。灰色数学理论属于系统概念，主要用于研究信息不完备时模拟的数学法。将部分信息未知和已知系统称为灰色系统，灰色模拟法运用模糊控制观点，将运筹学和自动控制相结合的数学分析方法。诸多因子的未知、不稳定等特点是灰色数学理论的典型特征，这些众多因子的未知性和不确定性，成为系统的灰色特性。灰色系统理论把负荷序列通过生成变换，使其变化为有规律的生成数列再建模，用于负荷预测。 ②模糊数学预测。模糊数学模糊理论专用于未知数据的研究，若主网规划期间难以构建数学模型时，则可通过模糊数学理论编制出一套科学的预测方案。电力负荷模型对于电力负荷预测可以说是最为有效的方式之一，电力负荷模型则主要包含了电力负荷的时空特性、负荷电压和频率特性。在拟合曲线的过程中需要精确度同拟合区间的一致性，选择合适的趋势曲线模型能够得出较好的预测结果，不同的曲线模型其误差也比较大，关键是结合区域电网发展情况，选择合适的曲线模型。 ③专家系统预测。专家系统方法是用于连接计算机的自动化操作处理方式，通过调出计算机内部存储的负荷数据自动化分析处理，对规划的主网进行供电可靠性、网损、电压质量计算、抗灾能力等技术评估，并与现状网与导则比较，分析规划方案的合理性。从经济效益和社会效益两方面对规划主电网项目进行分析，对规划主网进行盈利能力分析、偿债能力分析，这就需要在进行使用时充分结合区域实
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。
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
工作饱和度分析与流程与表单 工作饱和度分析与流程与表单 工作负荷分析的意义流程与表单 在人力资源管理中，几乎每一个方面都涉及到工作负荷分析所取得的成果。具体说来，工作负荷分析有如下几方面的作用： （1）选拔和任用合格的人员。通过工作负荷分析，可以建立明确而有效的标准，从而可以通过心理测评和工作考核，选拔和任用符合工作需要和职务要求的合格人员； （2）工作负荷分析的结果，可以为有效的人事预测和计划提供可靠的依据； （3）通过工作负荷分析，可以明确从事的工作所应具备的技能、知识和各种心理条件，从而设计积极的人员培训和开发方案； （4）可以为工作考核和升职提供标准和依据； （5）通过工作负荷分析可以使干部和职工更合理地运用技能，分配注意和记忆等心理资源，增强他们的工作满意度，从而提高工作效率； （6）为建立先进、合理的工作定额和报酬制度提供重要依据； （7）通过工作负荷分析，可以检查工作中不利于发挥人们积极性和能力的方面，也有利于改善工作设计和工作环境； （8）可以为职业咨询和职业指导提供可靠和有效的信息。 工作分析流程 实施背景：随着公司规模扩大，员工人数相应增加本应该是正常现象。但是由于目前各部门工作职责描述不是很清晰，岗位说明书与实际岗位有不匹配之处，各岗位说明书看似工作饱和，可实际并非如此。本应该一人可完成的工作，可能这期间设置2个岗位，无形中又让企业承担了本可节约的人力成本。 目的：1.重新修订各部门岗位的岗位说明书，使其与实际岗位相匹配。 2.工作流程能否再优化 3.确定各岗位工作量是否饱和，其人员编制调整是否合理 4.员工工作效率如何
实施过程 一、准备阶段 整理公司现存的各部门岗位说明书。目前岗位编制情况、目前工作流程及公司组织结构。 二、实施阶段 A、核查阶段 1. 确定各岗位职位说明书是否全面，规范 不规范----重新编订岗位说明书（参见附件，重新收集关键指标，整理岗位职责） 2. 各部门岗位编制是否合理 3. 设定部分关键岗位进行工作负荷调查（关注岗位工作日志，工作时间，工作效率、工作流程等,此内容一起带入工作分析调查问卷中分析） B、实施 1.设计工作分析调查问卷（附件一） 目的一：确定其工作重点、任职资格、与其他部门的联系------岗位职责 目的二：确定其实际工作时间。工作效率、工作流程关键点等-------工作负荷 2.工作现场的初步观察 目的一：分析工作现场的工作环境、条件。了解其工作使用的工具、设备等 目的二：记录工作内容，与其填写的工作日志相核实 3.深入访谈 目的一：对调查对象进一步详细了解 目的二：针对关键事件的了解 目的三：针对绩效考核对其工作的影响了解 4.工作现场深入观察 目的一：确认以上资料，进一步了解之前通过访谈和调查得出的信息是否准确 目的二：观察不应该仅仅停留在观察上，应多于工作人员交流，挖掘新需求 5.整理数据与资料
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。
广东省城乡规划设计研究院张仪兴 在电力规划设计工作中，首先遇到的是采用什么方法和标准预测计算电力负荷的问题。电力负荷预测与计算是两个不同层面的概念，既有差别也有联系。前者侧重供电负荷的估算，影响因素多，精确度较低些，属宏观估算。后者计算方法成熟，计算技术数据较详细，计算结果较准确。 要做好负荷预测，首先要了解影响负荷的主要因素。电力负荷并非固定不变，它与经济发展水平、人民生活水平、城市化进程有关，也与地区资源状况、能源结构、产业结构、经济发展战略和科技发展水平有关。负荷预测的结果，并非一成不变，它随时间动态变化，存在时间差、地区差和发展差，要及时调整适应变化。 在工程设计中，当不定因素较多，无法确定负荷计算参数的选用时，也可简化计算，采用负荷预测的方法，如小区详规和总图设计既可用负荷计算法，也可用负荷预测法估算负荷。 1 负荷预测的常用计算方法 电力负荷预测方法很多，常用的计算方法大致分为两类，一类是从预测电量入手，再换算为用电负荷，如综合用电水平法、单耗法、增长率法和电力弹性系数法；另一类是直接预测用电负荷的负荷密度法，它又分为按单位用地面积负荷密度和单位建筑面积负荷密度两类。下面简述这些方法的主要特点和应用范围。 1.1综合用电水平法 根据各规划期的年人均用电量和人口数来推算其用电量。 式中 PL --用电负荷； Wa --年人均用电量，kW·h P--规划期人口数； T--年综合最大利用小时数。 人均用电指标的确定，应按当地实际用电情况和发展需求而定，可采用类比法（横向比较法）确定适合本地区的标准。 这种方法较适合于预测规划近期(1～5年)和中期（6～10年）的用电负荷（远期为11～20年，下同）。 1.2 单耗法 根据产品（或产量）用电单耗和数量推算其用电量。 式中 Wn--产品（或产量）用电单耗； N--产品（或产量）数；
电力负荷需求预测分析--以合肥市经济技术开发区为例 摘要：随着电网对电力预测的要求进一步的加大，电力负荷需求的精确分析能力将是电网进行电力运转、实时控制和调度的必要前提。文章从电力负荷的概念出发，以合肥市经济技术开发区为例，对远期负荷与近期负荷预测做出分析。 关键词：电力负荷；需求预测；分析 对电力负荷需求进行综合考察时，必须全面对它所受到的具体影响进行析，比如从自然因素、环境因素以及社会因素等方面进行分析探究，然后再按照规定的公式进行科学的预算。电力负荷预测是保证电力系统重要的安全措施之一，只有对它进行科学的掌控，才能保障电力事业平稳安全的运行，同时这也对我国电力市场具有重要的适用性和理论价值。 1.电力负荷的介绍 电力负荷具体来说是根据电力所在的自然、社会以及所处的具体环境的影响的前提下，根据以往具体的历史记录，对未来某种事物的发展趋势进行预测、分析，并得到达到一定准确性的一种数据。电力系统对数据分析按照期限的不同可以分为长期、短期和中期三种。 由于电力预测是一种由现在推测未来的一种预测方法，因此本身就是一种不确定事件。从而使电力预测具有以下几个方面的特点：①结果是不确定的；②要根据具体条件进行具体分析；③短期负荷预测有一定的时间范围限制；④由于多重因素的不确定和条件性，因此需要准备多种方案。 2.负荷预测思路 合肥经济技术开发区重点发展家电电子产业、装备制造产业、汽车及零部件产业和快速消费品产业等四大支柱产业集群，同时积极推动转型升级改造，融入滨湖新区，发展总部经济、文化创意等服务业，用电负荷特性将出现变化。 因此，本次负荷预测充分考虑经开区发展定位以及用电负荷特性的变化，针对近远期分别采用不同的预测方法。其中，近期采用自然增长加点负荷法，远期采用负荷密度指标法。 3.现状用电负荷分析 2010—2015年，合肥经济技术开发区全社会最大用电负荷由42.42万千瓦增长到54.48万千瓦，实现连续5年稳步增长，年平均增长率为5.13%。用电负荷增长率程下降趋势，趋于平缓。2016年全社会最大负荷为57.84万千万，年增长率为6.17%。 图1 2010-2015年现状用电负荷柱状图 4.远期负荷预测 4.1 用地分析 根据合肥市城市总体规划、合肥经济技术开发区（JK01、JK02、JK04、南艳湖片区）等4个单元规划、近期开发地块的控规或修建性详细规划方案，综合确定远期用地性质，并进行远期年负荷预测。 经开区现状110kV专用变用户2个、35kV专用变用户18个，2015年35kV及以上专用变用户用电负荷为238.79MW，用户企业占地总面积为850公顷。采用负荷密度测算，应扣除大用户企业用电负荷和用地面积，通过计算2016年经开区现状负荷密度为7.03MW/km2（含用户变计算9.34MW/km2）。 合肥经济技术开发区工业用地所占比重最高，占城乡用地35.15%，居住用地、道路与交通设施用地次之。因此合肥经济技术开发区负荷构成中工业、居住负荷占据主要地位。
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
本申请实施例公开了一种电网负荷预测方法、装置及相关设备，方法包括：采集历史负荷数据序列并进行预处理；利用经验模态分解方法将非平稳的历史负荷数据序列分解成具有不同特征尺度的平稳分量；基于特征选择算法从各个分量中提取最优输入特征集；将所述最优输入特征集输入到负荷预测模型中，计算得到各个分量的预测值；叠加各个分量的预测值得到最终的负荷预测结果。上述方法充分考虑了不同外部敏感因素的影响，有效避免过拟合情况的发生，提高了复杂环境下负荷预测的精度，同时减少了负荷预测模型的输入特征数量，有助于提高负荷预测的效率，解决了由于干扰因素或负荷数据的随机性导致的预测精度低的技术问题。 权利要求书 1.一种电网负荷预测方法，其特征在于，包括： S1，采集历史负荷数据序列并进行预处理； S2，利用经验模态分解方法将非平稳的历史负荷数据序列分解成具有不同特征尺度的平稳分量；
S3，基于特征选择算法从各个分量中提取最优输入特征集； S4，将所述最优输入特征集输入到负荷预测模型中，计算得到各个分量的预测值： S5，叠加各个分量的预测值得到最终的负荷预测结果。 2.根据权利要求1所述的一种电网负荷预测方法，其特征在于，步骤S3具体包括： S21，找出原始的历史负荷数据序列x(t)中所有局部极大值点和局部极小值点，然后用两条光滑的曲线将所有的极小值点与极大值点分别连接，形成x(t)的下包络线elow(t)和上包络线eup(t)； S22，计算上包络线eup(t)和下包络线elow(t)的平均值m1(t)，即 S23，计算原始的历史负荷数据序列x(t)和包络线均值m1(t)的差值h1(t)，即h1(t)＝x(t)-m1(t)； S24，如果h1(t)满足IMF条件，那么h1(t)就是求得的第一个IMF分量；否则应将h1(t)视为原始的历史负荷数据序列，重复步骤S31至步骤S33，直到第k次迭代后的差值满足IMF条件成为第一个IMF分量，记为通过限定标准差SD来判断筛选过程是否停止，以此判断是否为IMF分量：其中为的上下包络线的平均值； S25，从历史负荷数据序列x(t)中将第一个IMF分量αIMF1分离出后，即可得到x(t)的剩余分量r1(t)，即r1(t)＝x(t)-αIMF1(t)； S26，将t1(t)作为新的历史负荷数据序列，再重复以上步骤，直到剩余分量的幅值比预设值小或残余分量变为单调函数或常数为止，即可得到x(t)的所有IMF分量和剩余分量。 3.根据权利要求1所述的一种电网负荷预测方法，其特征在于，步骤S4具体包括： 计算获取各个分量与各个分量的影响因素的最大相关性，计算公式为：其中，xi为特征，表示各分量的影响因素；y表示各个分量；J为特征集，是特征xi的集合；|J|为特征集J中的特征
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
1、负荷密度法 所谓负荷密度是指单位面积的用电负荷数（kW/km2）。 城市平均负荷密度是一个反映城市和人民生活水平的综合指数。负荷密度法是根据对不同规模城市的调查，参照城市发展规划、人口规划、居民收入水平增长情况等，用每平方公里面积用电负荷，来测算城镇负荷水平。 由于城市的经济和电力负荷常有随同某种因素而不连续（跳跃式）发展的特点，因此应用负荷密度法是一种比较直观的方法。 下表是昆明市中心区的负荷密度变化情况。 昆明市中心区平均负荷密度表（kW/km2） 区域年份市中心区 （二环路 以内） （面积： 44 km2） 一环路以内 (面积：14.1 km2） 一环路与 二环路之 间 (面积： 29.9 km2） 备注 1990243432272074 1995433971633007 2000530879514062 20057256100006000 国内省外一些城市的负荷密度： ①深圳特区： 1998年深圳特区的负荷密度为1.12万kW/km2，特区外为0.67万kW/km2，特区内福田区、罗湖区、南山区和盐田区负荷密度值分别为 1.12万kW/km2、1.46万kW/km2、0.88万kW/km2和1.73万kW/km2。 ②上海市
上海市中心城区（外环路以内）2003年的负荷密度为1.22万 kW/km2。 ④苏州新区 1996年建设的苏州新区规划为52km2，首期为6.8km2，基本上已完成开发，2002年最高负荷为7万kW，负荷密度为1.03万kW/km2。 按规划用地性质计算负荷也可认为是负荷密度法。 按规划用地性质计算的负荷密度表 序号用地 性质 (kW/ha) 《城市 电力 规划规 范》 上海 浦东 中山市 树涌工 业园 深圳市 蒙自 城市 选用) 1居住用地 和商住用 地 100～ 400 300250 200～ 500 200 2公共设施 用地 300～ 1200 400 150～ 250 150 3工业用地200～ 800 400 400～ 500 200～ 500 300 4仓储用地5020～4020 5市政设施 用地 300 300～ 700 300 6特殊用地150～ 250 50 7绿地101010～1510
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 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。
负荷预测在县级电网规划中的应用 县级电网受到供电电量与供电范围的影响，其供电预测也受到多个方面的限制，与其他规模的电网情况不一致，县级电网的负荷对于电网建设有着重要的意义。文章从县级电网规划中的负荷预测内涵出发，挖掘电网规划中负荷预测的问题与方法，对负荷预测进行综合论述。 标签：电网规划；负荷预测；电力平衡分析 前言 在县级电网规划过程中，如何做到科学、高效的负荷预测对于电网建设有着重大的意义，是当前电网建设中重要的研究方向，具有明显的经济效益。在县级电网规划过程中，常常会遇到电网覆盖范围小，供电量有限等问题，因此县级电网规划地负荷预测具有区域的独特性。论文在概述负荷分类的同时，对县级电网规划的负荷预测特点进行分析，科学进行电网规划设计，完善负荷预测的应用。 1 电力负荷的分类 电网规划中的负荷预测指的是运用多种方法对电网规划中的各项电力指标和性能进行科学的监测，并对电网使用负荷进行科学预测。负荷预测是电网规划建设的重要工作，也是电力系统建立与完善的有效依据。当然，只有明确负荷的分类，才能进行负荷预测。电网规划中的负荷可以大体分为以下几种。 1.1 依照物理性能 可以分为有功负荷和无功负荷。有功负荷把电能转换成其他能量，是用电设备实际消耗的功率；无功负荷一般由电容或电感等储能元件引起，是电力负荷中不做功的部分。在电力系统规划中不仅要考虑有功负荷的电力平衡，还需进行无功平衡，并对无功问题进行分析。 1.2 依照电力中断后的损失程度 可以分为一、二、三级负荷。一级负荷指的是在断电后发生严重后果，可能导致巨大的经济损失与人员伤亡的负荷，出现设备损坏以及对生产秩序造成影响，带来不可估量的经济损失；二级负荷指断电后能够影响生产，给人民的正常生活带来不便的负荷；三级负荷对于人们生活和生产影响不大，主要为小幅度、短时间的断电情况，对于经济影响不大。 2 负荷预测方法与特点分析 掌握好负荷预测的方法和特点是实现电网规划负荷预测应用的关键环节。一般来说，这些方法和特点是落实规划应用的根本参考。
配电网负荷预测方法 1 全网负荷预测 （1）平均增长率法 平均增长率法通过计算预测对象历史年时间序列数据的平均增长率，假定在规划期的各年中，预测对象仍按该平均增长率向前变化发展，从而得出预测对象各年的预测值。预测步骤如下： 1）使用t 年历史时间序列数据计算年均增长率αt 。 () 1 1 11t t t Y Y α-=- （1） 2）根据历史规律测算规划期各年的预测值。 ()01i n i t y y α=?+ （2） 式中：y 0——预测基准值； αt ——根据t 年历史数据计算的年均增长率； y i ——规划期第i 年的预测量； n i ——规划期第i 年对应的预测年限。 平均增长率法计算简单，应用较为广泛，可以用于预测电量、负荷、用电单耗、人均用电量、弹性系数等，主要用于近期预测。 （2）回归分析法 回归分析法以时间为自变量，以预测对象作为因变量，建立一个相关性较好的数学方程，计算未来的预测量。回归分析法按照回归方程，分为一元线性回归、指数回归、幂回归以及多项式回归等方法。预测时，一般要求使用10年或10年以上的历史数据，选择最接近历史数据的曲线函数，才能建立较好的变化趋势。 以一元线性回归方程y = a + bx 为例，其中x 为自变量，y 为因变量，a 、b 为回归系数，介绍预测步骤如下： 1）用最小二乘法估计一元线性回归方程中的回归系数a 和b 。 2i i i i i t y y t b t t t a y bt ?-=? -?? =-?∑∑∑∑ （3） 式中：t i ——年份计算编号； t ——各t i 之和的平均值； y i ——历史年第i 年因变量的值； y ——历史年因变量的平均数。 2）进行相关系数检验，判定系数R 2取值在0-1之间，R 2越接近1，表明回归方程对历
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