用电量预测

电力市场电量分析及预测作者：王成儒，李占琦，温振，江梁超来源：《经济技术协作信息》 2018年第24期在当前市场经济快速发展的新形势下，人们生活水平大幅度提高，这也促使电力供应成为国民生产总值中非常重要的一项因素。

因此为了确保为居民提供正常的生活用电，满足工业用电需求，需要做好电力市场电量分析和预测工作，以此来保证电能的高效、优质和可靠供应。

一、电力市场电量分析以及预测的作用及必要性分析（一）电量分析以及预测的重要作用由于电力市场电力分析和预测与百姓生活用电及工业用电水平息息相关，而且其也代表着国民生活质量和生活需求。

通过电力市场的电量分析和预测能够更清晰的对比出用电量的走势，以此来促进电力系统的正常、稳定发展。

而且通过准确的电量分析和预测，还可以为节约用电武职一条新的路径。

（二）电量分析以及预测必要『生在电量分析工作中，主要是根据社会对电力的实际需求，并运用历史数据来进行具体的分析，及时发现电力需求和其他因素之间的联系及发展规律，并基于经济和社会展的规划内容来合理预测电力需求。

而且基于电力企业自身的特殊性，这也决定了电力分析和预测的必要性。

当前电力工业的生产、供求和经销等工作已同时完成，但电量的存储问题还没有得到解决。

当前电力企业建设项目还需要大量的资金投入，建设时间较长，电力企业为了能够满足社会发展过程中电能的需求，承担着较大的压力。

因此在当前这种新形势下，通过电量分析和预测可以为各电力企业的生产经营和项目投资计划的制定提供重要的基础。

二、电力市场电量分析以及预测的方法（一）拆算法当前电力市场用电量的增加受电力企业扩报装容量的影响较大，当业扩报装容量越大的情况下，电力企业用电量增加幅度也会越大。

在电力市场电量分析和预测过程中，可以利用拆算法来进行分析预测。

即下一年用电量增长分析数据=当年的等效小时×业扩报装容量从这两个计算方式中能够对未来电力市场的用电量隋况进行预测。

但这种计算方式只适用于对季度、半年及一年的用电量走势的分析及对未来用电量的预测。

基于配用电大数据的用电行业分类和用电量需求预测建模分析智能电网的核心技术与应用是电力能量流与信息通信技术的深度结合。

随着信息技术高速发展,建设成本大幅降低,导致电网公司数据库内的电力基础数据爆炸性增长,这些数据蕴含着巨大价值,目前,国内外均通过大数据挖掘技术开展了不同程度的智能配用电领域数据研究,期望为建设经济、可靠的智能电网提供支撑。

基于配用电大数据的用电行业分类和用电量需求预测建模分析,主要是通过挖掘与分析地区电力客户的用电模式掌控用电群体构成及其用电特性,识别影响用电量的关键因素,对不同行业的用电量进行预测,从而实现客户的精细化管理,提供优质的用电服务。

对用电行业进行准确分类是实现客户用电模式识别的重要基础。

但是由于对各种影响因素的敏感度不同,导致业务范围相同的企业用电模式也可能不同,所以传统的行业分类方法不能有效地区分不同的用电模式。

第二章中通过大数据挖掘方式对东莞地2008年至2015年的各行业用电量数据进行分析,筛选出用电量占比较高30个用电行业,然后采取K均值方法进行聚类分析,依据两个标准对关键用电行业进行选择:第一,该类行业的用电量在全社会总用电量中所占的比例较大;第二,该类行业的用电量波动对全社会总用电量波动的影响较大。

最后得到用电量占比最高的10个主要行业,这些行业的用电量达到全社会用电量的80%左右。

第三章中通过分类别分尺度寻找预测精度较高、拟合优度较高的预测模型。

在对比预测模型的拟合、预测结果的基础上进行筛选,发现不同模型对不同时间段的预测效果,例如受季节性波动影响比较明显的数据不能在灰色系统模型上进行拟合;而样本总量不足和较差质量的数据会导致神经网络模型不能达到满意的精度,所以在进行行业用电量月数据的预算时采用Box-Jenkins模型(ARIMA)就比较合适,而对于年度用电数据或经济类型数据中误差和波动点往往不是行业用电本身的特性造成的,所以对年度数据的预测使用灰色系统模型误差较小。

提高电量预测准确率措施研究摘要：近年来，我国的用电需求越来越大，为了满足用电需求，保证供电的稳定性，需要对用电量进行预测，本文分析了电量预测准确率的影响因素和提高电量预测准确率的措施，综合考虑各种影响因素，运用先进的技术设备和有效的预测手段，让预测更加精准，为电力生产提供参考，减少电力企业的损失。

关键词：电量；预测；准确率前言：电量预测会对电力生产和电力市场营销等工作产生较大影响，还会影响电力企业的经营和管理，为了提高电量预测的准确率，预测人员要总结电量变化规律，分析电网负荷结构，与用电量较大的客户进行沟通，与气象部门进行交流，考虑各个方面的影响因素，改变传统粗放式的工作模式，制定合理的电量预测方案，让电量预测更加准确。

1电量预测准确率的影响因素分析一方面，电量预测准确率会受到人为因素的影响。

预测人员和用电客户会影响电量预测的准确率，如果使用不科学的预测方法，或者设备提供的数据不够准确，就会使预测结果也不够准确。

电量预测最重要的就是对大用户的用电情况进行预测，大用户的用电量在总用电量中的比例较高，一旦大用户的用电量发生变化，将会使总用电量也出现明显的变化。

通常，大型企业在生产的过程中会产生较高的用电量，如果企业突然停止生产，或者突然加大生产，将会使用电量发生波动，影响用电预测的准确性。

另一方面，电量预测准确率会受到突发事件的影响。

电量预测涉及到多方面的内容，用电预测的不确定因素较多，很多情况都会使用电量发生变化。

突发事件对用电量的影响非常大，例如，出现极端天气或者电网事故，一旦发生此类事件，个人的生活和企业的生产都会受到影响，很难保证用电预测的准确性。

2提高电量预测准确率的有效措施2.1关注气象变化情况天气环境是电量预测准确率的重要影响因素，预测人员要关注天气情况，与气象部门进行合作，及时获取气象部门的信息，以此来提升预测的准确率。

如果未来几天温度骤升或者温度骤降，或者出现降雨降雪天气，就要在预测电量的时候充分考虑天气情况，例如，温度降低后，人们会将空调系统调整为供热模式，势必会增加用电量，掌握这种情况后，对原本的预测数值进行调整和修正，就能够根据天气变化的规律做出相对准确的电量预测。

电力负荷预测方法嘿，你知道不？电力负荷预测那可是门大学问呢！就好比天气预报，咱得提前知道啥时候用电多啥时候用电少。

比如说，夏天的时候，大家都开着空调，那电力负荷肯定蹭蹭往上涨。

这时候咱就得想办法准确预测，不然电不够用可就抓瞎啦！那到底咋预测电力负荷呢？咱可以看看过去的数据呀！就像看老照片回忆过去一样，从以前的用电情况里找规律。

比如说去年夏天某个时间段用电量特别大，那今年这个时候很可能也差不多。

“嘿，这招准不？”我旁边的老张问道。

“那可不好说，不过总得试试呗。

” 我回答道。

还可以分析天气情况呢！热天大家开空调，冷天开暖气，这天气一变，电力负荷也跟着变。

这就跟人穿衣服似的，天热穿得少，天冷穿得多。

要是天气预报说接下来几天特别热，那电力负荷不得往上窜呀！“哎呀，那咱可得盯紧了天气预报。

”小李嚷嚷着。

再说说节假日吧！逢年过节的时候，用电量也和平时不一样。

就像过年大家都回家团聚，各种电器都开起来，电力负荷肯定高。

“这节假日的电力负荷可真难捉摸。

”小王皱着眉头说。

行业发展也得考虑进去呀！要是新工厂开业或者新小区建成，用电量肯定增加。

这就好比家里新添了电器，电费肯定也跟着涨。

“那咱得随时关注这些变化。

”小赵提议道。

居民生活习惯也很重要呢！有的人喜欢晚上看电视，有的人喜欢白天干活儿用电器，这不同的习惯对电力负荷也有影响。

“嘿，这每个人的习惯还真不一样。

”老孙感叹道。

经济形势也不能忽视。

经济好的时候，企业生产多，用电量就大；经济不好的时候，可能用电量就少一些。

这就跟做生意一样，有赚有赔。

“这经济形势还真不好把握。

”老周嘀咕着。

政策变化也会影响电力负荷哦！比如鼓励节能减排，大家可能就会少用点电。

这就像老师鼓励学生好好学习，大家就更努力。

“那政策一变，咱这预测也得跟着变。

”小吴说道。

科技发展也能帮忙预测呢！现在有各种智能设备，可以监测用电情况。

这就像有个小侦探，随时告诉你用电情况。

“哇，这可太方便了。

”小郑兴奋地说。

试用考虑长期趋势的回归方程法预测月度用电量摘要：用电量增长是经济发展的晴雨表。

从用电结构上看，一半以上的用电户，用电量随季节的波动性特别明显，尤其是对于居民用户来讲更如此。

因此对于以居民用户为主的用电结构，一般来说，夏秋季用电量偏高，冬春季用电量偏低。

并且大部分产业、行业的用电量也存在着较为明显的季度性特征。

本课题根据前期多年的历史用电量数据，采用考虑长期趋势的回归方程法，预测出下一年度内各月度的用电量，并给出了详细的预测方法。

关键词：长期趋势;回归;用电量一、背景季节性是每年相同时间段出现相同幅度和方向的波动。

由于气温季节、传统节假日等因素的影响，很多时间序列具有季节效应，比如某景点的旅客人数、每月的气温、每月的空气污染指数、每月的商品销售额等都会呈现明显的季节变动规律。

用电量增长是经济发展的晴雨表。

从用电结构上看，一半以上的用电户，用电量随季节的波动性特别明显，尤其是对于居民用户来讲更如此。

因此对于以居民用户为主的用电结构，一般来说，夏秋季用电量偏高，冬春季用电量偏低。

并且大部分产业、行业的用电量也存在着较为明显的季度性特征。

二、技术方案为了量化季节成分，本课题使用季节指数的概念，即用简单平均法来计算周期内各时期季节性影响的相对数。

季节分析的方法很多，这里介绍两种方法，一种是不考虑长期趋势的季节指数法；另一种是考虑长期趋势的回归方程法消除法。

（一）不考虑长期趋势的季节指数法。

以月度数据为例，给出季节指数的计算方法：第一，对各年相同月份的数据求平均，得到各月平均数。

第二，计算所有月份数据的总平均数。

第三，用各个月份的月平均除以总平均数就是各月的季节指数。

季节指数反映了该月份与总平均值之间一种比较稳定的关系，如果这个比值大于1，说明该月份的值常常会高于总平均值，如果该比值小于1，说明该季度的比值常常低于总平均值，如果序列的季节指数都近似为1，说明该序列没有明显的季节效应。

（二）考虑长期趋势的回归方程法。

电量预测的技巧电量预测是指通过分析历史电量数据和其他相关数据来预测未来一段时间内的电量消耗情况。

这是一个重要且复杂的问题，因为准确的电量预测可以帮助电力公司和用户合理安排电力资源，提高能源利用效率，并减少电力浪费。

下面是一些电量预测的技巧，可以帮助提高预测的准确性：1. 数据收集和清洗：准确的电量预测需要大量的历史数据，包括每小时、每天或每月的电量消耗情况。

在进行预测前，需要对数据进行清洗，剔除异常数据和缺失值，以确保数据的准确性。

2. 特征工程：在进行电量预测时，除了历史电量数据，还可以考虑一些其他相关数据，如天气数据、季节因素、假期和工作日等。

这些变量可以作为预测模型的输入特征。

在进行特征选择时，可以使用统计方法或机器学习方法，选择对电量预测有较大影响的特征。

3. 时间序列分析：电量数据通常具有时间相关性，因此可以使用时间序列分析方法进行预测。

常见的时间序列模型包括ARIMA模型、指数平滑法和基于回归的时间序列模型。

这些模型可以捕捉到数据中的趋势、周期性和季节性等模式，从而进行准确的电量预测。

4. 机器学习方法：除了传统的时间序列分析方法，还可以使用机器学习方法进行电量预测。

机器学习方法可以处理非线性关系和高维数据，在特征工程阶段可以充分利用不同特征之间的相互作用。

常见的机器学习模型包括支持向量机、随机森林和神经网络等。

这些模型可以根据已有的历史数据进行训练，并进行未来电量的预测。

5. 调参和模型评估：在使用机器学习模型进行电量预测时，需要对模型进行调参，以获取最佳的预测性能。

可以使用交叉验证等方法来评估模型的性能，并选择最优的模型。

6. 模型集成：由于电量预测是一个复杂的问题，单一的预测模型可能无法满足需求。

因此，可以采用模型集成的方法，将多个模型的预测结果进行结合，从而得到更准确的电量预测。

常见的集成方法包括加权平均法、堆叠法和投票法等。

7. 实时更新和调整：电量预测需要不断地更新和调整，以适应实际情况的变化。

浅谈几种常用电量预测方法摘要：电量预测的影响因素较多，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0 引言电量预测是指在满足一定精度要求下，充分考虑一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，研究或利用一种能够处理过去与未来电量的关系的数学方法，确定未来某特定时刻的电量数值。

对电量进行准确预测，可以保证人民生活和社会正常生产，有效地降低电力企业的运行成本，保证电网经济运行，提高社会和经济效益。

电量的影响因素较多，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，这一方面说明了电量预测所需的数据较多，另一方面也说明了影响因素的随机性在一定程度上具有不确定性，很大程度上增加了电量预测的难度。

本文介绍了电力弹性系数法、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，以广州市某区2007-2015年的售电量为例，通过几种预测方法对2016年售电量进行预测。

1 电量预测方法1.1 电力弹性系数法1.2 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GDP存在一定的关联关系，因此可以利用一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GDP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。

1.3 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，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，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。

基于BP神经网络的地区电网用电量的预测与研究地区电网用电量预测是一个复杂的非线性问题，一般的预测模型不能做到精准预测。

神经网络的分散存储信息的优点，使得网络能处理复杂的非线性问题，在预测领域具有很强的实用性。

BP神经网络能及时调整网络结构和参数应对用电量变化较大的电网，实现用电量的精准预测。

本文深入研究BP神经网络结构设计和学习算法，结合BP神经网络实现对仙桃地区2010年至2014年电网用电量准确预测。

标签：BP神经网络；地区电网；用电量预测本文分析了地区电网用电量预测的方法，深入研究了BP神经网络结构设计和学习算法，结合BP神经网络实现对仙桃地区2010年至2014年电网用电量的准确预测。

1 研究背景及意义电力产业是国民经济的基础保证，考虑到电能的特殊性、时滞性，按需生产难度极大。

在保证电网供电质量的前提下，实行电能的生产与消耗同步，这就要求供电系统在发电前对地区电网用电量进行科学有效预测，使电力建设满足国民生产需要。

随着科学技术水平提高，电力预测的方法逐步被专家学者提出，神经网络算法是预测的主流方法。

美国学者Rumelhart和Williams 等完整地提出了BP 算法，网络通过改变连接权值来改变控制结果。

神经网络能记忆和存储信息，在不同环境下能自适应，可自行对知识推理，因而成为电量预测中使用最频繁的预测模型。

2 地区电网用电量预测方法地区电网用电量预测是指从当地社会经济对电能需求出发，在大量电网用电量历史数据的研究基础上，对地区电网用电量做出合理的估计与预测。

地区电网用电量预测可以从预测周期和用电行业分类。

预测周期分为短期预测、中期预测、长期预测。

电网用电量预测从行业角度分为3类。

工业用电是指在工业生产过程中所消耗的电量，工业用电具有稳定性强和用电量大的特性，随季节变化幅度不大；商业用电和农村用电占总用电比例少，受气候和时间段的影响较大。

3 BP神经网络用电量预测模型设计与实现3.1 BP网络模型的训练BP神经网络模型训练过程也是网络参数修改的过程，训练过程中系统根据误差对各层神经元参数修改，待输出误差达到最小，确定各层参数。

用电量的分析与预测对各行业和居民的用电量的分析及今年第二季度用电量的预测第一部分绪论背景：问题的提出:2003年夏季，大面积的拉闸限电波及了全国21 个省(市 ); 今年一季度，24个省级电网限电。

据有关部门测算，预计2004年全国装机容量缺口在2000万千瓦以上，除东北、山东电网发电装机容量略有富余外，其他电网均可能出现不同程度的缺电。

此状况被称为“电荒”。

为解“电荒”，去年底至今年初，各地发改委纷纷拿出了庞大的电力建设规划。

2003年电力建设项目投产、新开工和在建规模均创历史最高水平的基础上，今年的投资规模和装机总量又创了世界之最。

电力投资过热。

进入2004年5月份，最新统计数据显示，一季度全国电力供需齐增15％，共有24个省级电网拉闸限电；国家电网公司预计今年夏季用电高峰供电形势比去年更加严峻，今年将是近几年电力缺口最大的一年。

在这样一个“电荒”年里，国家发展和改革委员会对销售电价水平再次作出调整，调整幅度按全国平均每千瓦时提高1.4分钱。

面对电力供需矛盾的日益突出，公司积极采取有效措施，加强负荷管理，力求降低拉闸限电给售电造成损失。

一是加强用电市场的调查分析和预测，掌握客户的需求和供需平衡动态信息，预测电力市场的发展需求，实现电力的增供扩销；二是加大对缺电的社会宣传力度，赢得用户理解和支持，严格规范自备电厂和地方电厂管理，加强计划用电，加大对缺电地区的网供能力；三是利用经济杠杆、负控系统，优化限电方案，引导大用户避峰用电，加大峰谷用电执行力度，合理错峰、避峰、移峰，最大限度地减少电力缺口的影响；四是用足用好电价政策，挖潜增收，电价执行到位，提高售电平均单价，增大获利空间等等。

通过一系列的合理措施，公司售电量、平均电价节节攀高，四月份创历史新水平。

近年，随三峡竣工发电，大量地方电厂投产，各地区电网改造，我国供电能力迅速增强，用电量近乎指数趋势增长，但随着经济的快速发展整个社会对电的需求量也迅速膨胀；气候异常，导致地区水电发电量减少，而（特别是夏季）居民用电量巨增；国家几次调高电价，又会对我国的用电量有何影响呢？我国的用电量还会以怎样的趋势增长呢？今年，第二季度的用电量将会达到多少呢？以上信息多数来自国家电力信息网，连接:研究的意义:一．电力需求预测是电网规划设计与建设的基础，预测的准确与否，关系到电源开发、电网建设、社会安定、居民生活及电力公司本身的发展。