2020年電力行業(yè)電力負(fù)荷預(yù)測

1、（電力行業(yè)）電力負(fù)荷預(yù)測20XX年XX月多年的企業(yè)涔詢顧詡遢,經(jīng)過實(shí)戰(zhàn)臉證可以落地抑亍的卓越管理方案，值得您下戟用M第一章電力負(fù)荷、預(yù)測簡述第一節(jié)負(fù)荷預(yù)測概念和原理一、負(fù)荷預(yù)測概念負(fù)荷可指電力需求量或者用電量，而需求量是指能量的時(shí)間變化率，即功率。也可以說，負(fù)荷是指 發(fā)電廠、供電地區(qū)或電網(wǎng)在某一瞬間所承擔(dān)的工作負(fù)荷。對用戶來說，用電負(fù)荷是指連接在電網(wǎng)的用戶 所有用電設(shè)備在某一瞬間所消耗的功率之和。.負(fù)荷按物理性能劃分負(fù)荷按物理性能分為有功負(fù)荷和無功負(fù)荷。(1)有功負(fù)荷：是把電能轉(zhuǎn)換為其它能量，并在用電設(shè)備中真實(shí)消耗掉的能量，計(jì)算單位為(千瓦)(2)無功負(fù)荷：在電能輸送和轉(zhuǎn)換過程中，需建立磁場(

2、變壓器、電動機(jī)等)而消耗的功率。僅完成電磁能量的相互轉(zhuǎn)換，并不做功，在這個(gè)意義上稱為“無功”，計(jì)算單位是。.負(fù)荷按電能的劃分負(fù)荷按電能的產(chǎn)、供、銷生產(chǎn)過程分為發(fā)電負(fù)荷、供電負(fù)荷和用電負(fù)荷。1)發(fā)電負(fù)荷：指某一時(shí)刻電網(wǎng)或發(fā)電廠的實(shí)際發(fā)電出力的總和，計(jì)算單位為。2)供電負(fù)荷：指供電地區(qū)內(nèi)各發(fā)電廠發(fā)電負(fù)荷之和，減去發(fā)電及供熱的廠用電負(fù)荷，加上從供電地區(qū)外輸入的負(fù)荷，再減去向供電地區(qū)外輸出的負(fù)荷，計(jì)算單位為kWo3)用電負(fù)荷：指地區(qū)供電負(fù)荷減去線路和變壓器中的損耗后的負(fù)荷，計(jì)算單位為。.負(fù)荷按時(shí)間的劃分負(fù)荷按時(shí)間分為年、月、日、時(shí)、分負(fù)荷。.售電量及用電量(1)售電量：是指電力企業(yè)售給用戶 (包括建售

3、戶)的電量及供給本企業(yè)非電力生產(chǎn)(如修配廠用電)基本建設(shè)、大修理和非生產(chǎn)部門(如食堂、宿舍)等所使用的電量。(2)用電量：是指電網(wǎng)(或電力企業(yè))的售電量與自備電廠自發(fā)、自用電和其售給附近用戶的電量之和。.電量的劃分電量可分為有功電量和無功電量。(1)有功電量：是指有功負(fù)荷與時(shí)間的乘積。有功電量可由電能表讀出，也可由有功負(fù)荷的平均值乘 以時(shí)間得出，有功電量的計(jì)算單位是。(2)無功電量：是指無功負(fù)荷與時(shí)間的乘積。無功電量可由無功電能表讀出，也可由無功負(fù)荷的平均 值乘以時(shí)間得出，無功電量的計(jì)算單位是。.負(fù)荷預(yù)測在充分考慮一些重要的系統(tǒng)運(yùn)行特性、增容決策、自然條件與社會影響的條件下，研究或利用一套 系

4、統(tǒng)處理過去與未來負(fù)荷的數(shù)學(xué)方法，在滿足一定精度要求的意義下，確定未來某特定時(shí)刻的負(fù)荷數(shù)值， 稱為負(fù)荷預(yù)測。二、影響負(fù)荷預(yù)測作用大小的因素負(fù)荷預(yù)測作用的大小，要看由于使用了預(yù)測結(jié)果所產(chǎn)生的收益，是否超出了所支出的費(fèi)用，以及超 出多少。影響預(yù)測作用大小的因素是多方面的，主要有以下幾項(xiàng)。.負(fù)荷預(yù)測費(fèi)用的高低負(fù)荷預(yù)測費(fèi)用包括設(shè)計(jì)和實(shí)行預(yù)測程序費(fèi)，歷史數(shù)據(jù)資料收集、整理、計(jì)算和儲存費(fèi)，資料使用費(fèi)， 資料更新費(fèi)，人員技術(shù)培訓(xùn)費(fèi)等。.負(fù)荷預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性一般來說，準(zhǔn)確性高的負(fù)荷預(yù)測比準(zhǔn)確性低的預(yù)測作用更大。但是，準(zhǔn)確性高的預(yù)測方法往往是比 較復(fù)雜的，這又與較大的費(fèi)用支出相矛盾。這就要看由于使用復(fù)雜預(yù)測技術(shù)手

5、段所提高的預(yù)測準(zhǔn)確性， 給決策者帶來的好處有多大，是否值得。不同的負(fù)荷與電量預(yù)測對準(zhǔn)確性的要求不同，長期的負(fù)荷預(yù)測 甚至容許誤差達(dá)到10%,而短期的日負(fù)荷預(yù)測的誤差一般不能超過3%。.負(fù)荷預(yù)測的時(shí)效性所謂負(fù)荷預(yù)測的時(shí)效性指的是提出一項(xiàng)預(yù)測結(jié)果需要多少時(shí)間。如能很快地得到預(yù)測結(jié)果，可使決策者有充分的時(shí)間改變決策，即預(yù)測的領(lǐng)先時(shí)間長，則預(yù)測作用大。反之，如果遲遲拿不出預(yù)測結(jié)果，領(lǐng)先時(shí)間又很短，其作用也就大不了。這一點(diǎn)對于電力系統(tǒng)在線超短期實(shí)時(shí)預(yù)測就更為重要了。.負(fù)荷預(yù)測所依據(jù)的歷史資料其變動規(guī)律有無重大變化在利用歷史資料進(jìn)行外推負(fù)荷預(yù)測中，如果負(fù)荷的過去和現(xiàn)在的發(fā)展規(guī)律直接延伸到未來，沒有什么重大

6、的干擾和破壞，則可以加以模型化，利用已知的模型，類比現(xiàn)在，預(yù)測未來。如果在預(yù)測期中發(fā)生了無法估計(jì)的重大事件（如氣象的劇烈變化、嚴(yán)重災(zāi)害、國家政策的重大變化等），以致使負(fù)荷變化的正常規(guī)律被破壞，使原來持續(xù)上升或下降的資料發(fā)生轉(zhuǎn)折，就會使預(yù)測失效。這類負(fù)荷預(yù)測失實(shí)的情況不少，因?yàn)檗D(zhuǎn)折點(diǎn)是最難預(yù)測的。三、負(fù)荷預(yù)測的特點(diǎn)由于負(fù)荷預(yù)測是根據(jù)電力負(fù)荷的過去和現(xiàn)在推測它的未來數(shù)值，所以，負(fù)荷預(yù)測工作所研究的對象是不肯定事件。.不準(zhǔn)確性因?yàn)殡娏ω?fù)荷未來的發(fā)展是不肯定的，它要受到多種多樣復(fù)雜因素的影響，而且各種影響因素也是發(fā)展變化的。.條件性各種負(fù)荷預(yù)測都是在一定條件下作出的。對于條件而言，又可分為必然條件和假

7、設(shè)條件兩種，如果負(fù)荷員真正掌握了電力負(fù)荷的本質(zhì)規(guī)律，那么預(yù)測條件就是必然條件，所作出的預(yù)測往往是比較可靠的。.時(shí)間性各種負(fù)荷預(yù)測都有一定的時(shí)間范圍，因?yàn)樨?fù)荷預(yù)測屬于科學(xué)預(yù)測的范疇，因此，要求有比較確切的數(shù)量概念，往往需要確切地指明預(yù)測的時(shí)間。.多方案性由于預(yù)測的不準(zhǔn)確性和條件性，所以有時(shí)要對負(fù)荷在各種情況下可能的發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行預(yù)測，就會得 到各種條件下不同的負(fù)荷預(yù)測方案。四、負(fù)荷預(yù)測的基本原理負(fù)荷預(yù)測工作是根據(jù)電力負(fù)荷的發(fā)展變化規(guī)律，預(yù)計(jì)或判斷其未來發(fā)展趨勢和狀況的活動，因此必 須科學(xué)的總結(jié)出預(yù)測工作的基本原理，用于指導(dǎo)負(fù)荷預(yù)測工作。.可知性原理也就是說，預(yù)測對象的發(fā)展規(guī)律，其未來的發(fā)展趨勢和狀

8、況是可以為人們所知道的?？陀^世界是可 以被認(rèn)識的，人們不但可以認(rèn)識它的過去和現(xiàn)在，而且可以通過總結(jié)它的過去和現(xiàn)在推測其未來。這是 人們進(jìn)行預(yù)測活動的基本依據(jù)。.可能性原理因?yàn)槭挛锏陌l(fā)展變化是在內(nèi)因和外因共同作用下進(jìn)行的。內(nèi)因的變化及外因作用力大不同，會使事 物發(fā)展變化有多種可能性。所以，對某一具體指標(biāo)的預(yù)測，往往是按照其發(fā)展變化的多種可能性，進(jìn)行 多方案預(yù)測的。.連續(xù)性原理又稱慣性原理，是指預(yù)測對象的發(fā)展是一個(gè)連續(xù)統(tǒng)一的過程，其未來發(fā)展是這個(gè)過程的繼續(xù)。它強(qiáng) 調(diào)了預(yù)測對象總是從過去發(fā)展到現(xiàn)在，再從現(xiàn)在發(fā)展到未來。.相似性原理盡管客觀世界中各種事物的發(fā)展各不相同，但一些事物發(fā)展之間還是存在著相似

9、之處，我們就利用 這種相似性進(jìn)行預(yù)測。.反饋性原理反饋就是利用輸出返回到輸入端，再調(diào)節(jié)輸出結(jié)果。預(yù)測的反饋性原理實(shí)際上是為了不斷提高預(yù)測 的準(zhǔn)確性而進(jìn)行的反饋調(diào)節(jié)。.系統(tǒng)性原理這個(gè)原理認(rèn)為預(yù)測對象是一個(gè)完整的系統(tǒng)，它本身有內(nèi)在的系統(tǒng)，它與外界事物的聯(lián)系又形成了它 的外在系統(tǒng)。第二節(jié)負(fù)荷預(yù)測基本程序?qū)﹄娏ω?fù)荷進(jìn)行科學(xué)預(yù)測，要有一個(gè)基本程序，就是要考慮預(yù)測工作怎樣進(jìn)行，分幾個(gè)階段，先做什么，后做什么。只有把負(fù)荷預(yù)測工作的整個(gè)程序搞清楚，才能做好負(fù)荷預(yù)測工作。根據(jù)所進(jìn)行的電力負(fù)荷預(yù)測的實(shí)踐活動，認(rèn)為其基本程序如下。一、確定負(fù)荷預(yù)測目的，制訂預(yù)測計(jì)劃負(fù)荷預(yù)測目的要明確具體，緊密聯(lián)系電力工業(yè)實(shí)際需要，并

10、擬訂一個(gè)負(fù)荷預(yù)測工作計(jì)劃。在預(yù)測計(jì)劃中要考慮的問題主要有：準(zhǔn)備預(yù)測的時(shí)期，所需要的歷史資料（按年、按季、按月、按周或按日），需要多少項(xiàng)資料，資料的來源和搜集資料的方法，預(yù)測的方法，預(yù)測工作完成時(shí)間，所需經(jīng)費(fèi)來源等等。關(guān)于所需資料項(xiàng)數(shù)多少，說法不一。有人主張外推預(yù)測的時(shí)期數(shù)不能超過歷史資料的時(shí)期數(shù)，如設(shè)歷史資料時(shí)期數(shù)，外推預(yù)測時(shí)期數(shù)，則有。也有人認(rèn)為，這種要求低估了短期預(yù)測所需項(xiàng)數(shù)和高估了長期預(yù)測所需項(xiàng)數(shù)，主張用計(jì)算。按此式，如向前預(yù)測1期，則，即需要4期歷史資料；如向前預(yù)測 4期，則需8期歷史資料；如向前預(yù)測 100期，就要用40期歷史資料即可?？梢?，用這個(gè)公式，照顧短期預(yù)測的需要，不利于長期

11、預(yù)測。實(shí)際上，根據(jù)長期的歷史資料進(jìn)行短期預(yù)測，要比根據(jù)短期的歷史資料進(jìn)行長期預(yù)測更可靠些，因?yàn)檫@樣根據(jù)更充分些。二、調(diào)查資料和選擇資料要多方面調(diào)查收集資料，包括電力企業(yè)內(nèi)部資料和外部資料，國民經(jīng)濟(jì)有關(guān)部門的資料，以及公開發(fā)表和未公開發(fā)表的資料，然后從眾多的資料中挑選出有用的一小部分，即把資料濃縮到最小量。挑選 資料的標(biāo)準(zhǔn)，一要直接有關(guān)性，二要可靠性，三要最新性。先把符合這三點(diǎn)的資料挑出來，加以深入研 究，再收集其它資料。收集統(tǒng)計(jì)資料是不容易的，尤其是在我國當(dāng)前的情況下，各層次的資料往往不夠 完整，真實(shí)性也有問題，再加上保密問題尚未解決，就更增加了難度。尤其是如果資料收集和選擇的不 好，會直接影

12、響負(fù)荷預(yù)測的質(zhì)量。三、資料整理對所收集的與負(fù)荷有關(guān)的統(tǒng)計(jì)資料進(jìn)行審核和必要的加工整理，是保證預(yù)測質(zhì)量所必須的?？梢哉f, 預(yù)測的質(zhì)量不會超過所用資料的質(zhì)量，整理資料的目的是為了保證資料的質(zhì)量，從而為保證預(yù)測質(zhì)量打 下基礎(chǔ)。.衡量統(tǒng)計(jì)資料質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)衡量一個(gè)統(tǒng)計(jì)資料質(zhì)量高低的標(biāo)準(zhǔn)，主要有以下幾方面：(1)資料完整無缺，各期指標(biāo)齊全；(2)數(shù)字準(zhǔn)確無誤，反映的都是正常(而不是反常)狀態(tài)下的水平，資料中沒有異常的“分離項(xiàng)”(outlier )；(3)時(shí)間數(shù)列各值間有可比性。此外，還有歷史資料的表現(xiàn)形式是否適合需要，是否需要變換，以及計(jì)量單位是否規(guī)范化等問題也 要汪思。.資料的整理資料整理的主要內(nèi)容有以下

13、幾項(xiàng)：(1)資料的補(bǔ)缺推算。(2)對不可靠的資料加以核實(shí)調(diào)整。(3)對時(shí)間數(shù)列中不可比資料加以調(diào)整。四、對資料的初步分析在經(jīng)過整理之后，還要對所用資料進(jìn)行初步分析，包括以下幾方面：(1)畫出動態(tài)折線圖或散點(diǎn)圖，從圖形中觀察資料變動的軌跡，特別注意離群的點(diǎn)(異常值)和轉(zhuǎn)折 點(diǎn)，研究它是由偶然的，還是其他什么確定的原因所致。(2)查明異常值的原因后，加以處理，對于異常值，常用的處理方法是，設(shè)負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)為，令，若, ??；若，取。從而使歷史數(shù)據(jù)序列趨于平穩(wěn)。除此之外，也有用非平穩(wěn)序列的平穩(wěn)化代換方法和灰色系統(tǒng)的累加生成方法進(jìn)行處理，這些技術(shù)將 在后面講到。(3)計(jì)算一些統(tǒng)計(jì)量，如自相關(guān)系數(shù)，以進(jìn)一步

14、辨明資料軌跡的性質(zhì)，為建立模型做準(zhǔn)備，這些統(tǒng)計(jì) 量將在后面介紹。五、建立預(yù)測模型負(fù)荷預(yù)測模型是統(tǒng)計(jì)資料軌跡的概括，它反映的是經(jīng)驗(yàn)資料內(nèi)部結(jié)構(gòu)的一般特征，與資料的具體結(jié) 構(gòu)并不完全吻合。模型的具體化就是負(fù)荷預(yù)測公式，公式可以產(chǎn)出與觀察數(shù)值相似結(jié)構(gòu)的數(shù)值，這就是 預(yù)測值。負(fù)荷預(yù)測模型是多種多樣的，以適用于不同結(jié)構(gòu)的資料，因此，對一個(gè)具體資料，就有選擇適 當(dāng)預(yù)測模型的問題。正確選擇預(yù)測模型在負(fù)荷預(yù)測中是非常關(guān)鍵性的一步。六、綜合分析，確定預(yù)測結(jié)果通過選擇恰當(dāng)?shù)念A(yù)測技術(shù)，建立負(fù)荷預(yù)測數(shù)學(xué)模型，進(jìn)行預(yù)測運(yùn)算得到的預(yù)測值。若用其它方法得 到的初步預(yù)測值，還要參照當(dāng)前已經(jīng)出現(xiàn)的各種可能性，以及新的趨勢與發(fā)展

15、進(jìn)行綜合分析、對比、判 斷推理和評價(jià)，最終對初步預(yù)測結(jié)果進(jìn)行調(diào)整和修正。這是因?yàn)閺倪^去到現(xiàn)在的發(fā)展變化規(guī)律，不能說 就是將來的變化規(guī)律。所以要對影響預(yù)測對象的可能出現(xiàn)新情況進(jìn)行分析，對預(yù)測模型進(jìn)行適當(dāng)?shù)男拚?后確定預(yù)測值。預(yù)測值的確定決不是通過某一、兩個(gè)預(yù)測運(yùn)算就能輕而易舉取得的。搞好預(yù)測需“重在分析、貴在方法、巧在應(yīng)用”;負(fù)荷預(yù)測工作不僅是一種科學(xué)，而且是一種藝術(shù)，良好的綜合判斷能力是難于用簡單 的語言傳授的，而是個(gè)人才能、經(jīng)驗(yàn)與教訓(xùn)綜合作用的效果。七、編寫預(yù)測報(bào)告，交付使用八、負(fù)荷預(yù)測管理第三節(jié)負(fù)荷預(yù)測誤差分析一、產(chǎn)生誤差原因產(chǎn)生預(yù)測誤差的原因很多，主要有以下幾個(gè)方面：(1)進(jìn)行預(yù)測往往要

16、用到數(shù)學(xué)模型，而數(shù)學(xué)模型大多只包括所研究現(xiàn)象的某些主要因素，很多次要的因素都被略去了。(2)負(fù)荷所受影響是千變?nèi)f化的，進(jìn)行預(yù)測的目的和要求又各種各樣，因而就有一個(gè)如何從許多預(yù)測方法中正確選用一個(gè)合適的預(yù)測方法的問題。(3)進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測要用到大量資料，而各項(xiàng)資料并不能保證都是準(zhǔn)確可靠，這就必然會帶來預(yù)測誤差。(4)某種意外事件的發(fā)生或情況的突然變化，也會造成預(yù)測誤差。二、預(yù)測誤差分析計(jì)算和分析預(yù)測誤差的方法和指標(biāo)很多，現(xiàn)主要介紹如下幾種。.絕對誤差與相對誤差設(shè)表示實(shí)際值，表示預(yù)測值，則稱為絕對誤差，稱為相對誤差。有時(shí)相對誤差也用百分?jǐn)?shù)表示。這是一種直觀的誤差表示方法。在電力系統(tǒng)中作為一種考核指標(biāo)

17、而經(jīng)常使用。.平均絕對誤差(1-1 )式中一一平均絕對誤差;第個(gè)預(yù)測值與實(shí)際值的絕對誤差；式一第個(gè)實(shí)際負(fù)荷值；一一第個(gè)預(yù)測負(fù)荷值。由于預(yù)測誤差有正有負(fù)，為了避免正負(fù)相抵消，故取誤差的絕對值進(jìn)行綜合并計(jì)算平均數(shù)，這是誤 差分析的綜合指標(biāo)法之一。.均方誤差(1-2 )式中一一均方差，其他符號同前。均方誤差是預(yù)測誤差平方之和的平均數(shù)，它避免了正負(fù)誤差不能相加的問題。是誤差分析的綜合指 標(biāo)法之一。.均方根誤差(1-3 )式中 一一均方根誤差，其他符號同前。這是均方誤差的平方根。由于對誤差進(jìn)行了平方，加強(qiáng)了數(shù)值大的誤差在指標(biāo)中的作用，從而提高 了這個(gè)指標(biāo)的靈敏性，是一大優(yōu)點(diǎn)，這也是誤差分析的綜合指標(biāo)之一

18、。第四節(jié) 電力負(fù)荷分類、曲線特性分析一、電力負(fù)荷分類方法在我國電力行業(yè)被采用過的分類方法有多種，不同的分類方法用于不同的研究目的。主要的分類方法有:.按用電的部門屬性的劃分這是一種電力規(guī)劃及電力工業(yè)統(tǒng)計(jì)中常用的分類方法。一般劃分為：工業(yè)用電、農(nóng)業(yè)用電、交通運(yùn) 輸用電和市政生活用電四大類。其中每一大類又可劃分為若干小類，如：工業(yè)用電可進(jìn)一步分為重工業(yè)用電和輕工業(yè)用電，重工業(yè) 用電又可細(xì)分為黑色冶金工業(yè)用電、有色金屬工業(yè)用電、機(jī)械工業(yè)用電、能源工業(yè)用電、化學(xué)工業(yè)用電 等，輕工業(yè)用電也可細(xì)分為紡織工業(yè)用電、造紙工業(yè)用電、日用化工用電、醫(yī)藥工業(yè)用電等；農(nóng)業(yè)用電可進(jìn)一步分為排灌用電、農(nóng)副加工用電、農(nóng)村照

19、明用電等；市政生活用電可分為商業(yè)用電、街道照明用電、家庭生活用電及城市公共娛樂場所用電等。目前廣泛采用按產(chǎn)業(yè)劃分電力負(fù)荷的分類方法。.按使用電力的目的劃分按使用電力的目的劃分常分為動力用電、照明用電、電熱用電、各種電氣設(shè)備儀器的操作控制用電 及通信用電。主要用于能源平衡分析。電力規(guī)劃中的負(fù)荷預(yù)測一般不采用這類分類法。動力用電包括安裝于國民經(jīng)濟(jì)各部門、用于各種目的以電力作為動力的設(shè)備的用電，如：工廠排風(fēng)機(jī)、電動水泵、機(jī)床、農(nóng)業(yè)電力排灌設(shè)備、交通運(yùn)輸動力設(shè)備等所需要的動力。照明用電指工廠、農(nóng)村、機(jī)關(guān)、學(xué)校、街道、商店及公共娛樂場所等的照明用電。電熱用電包括各工藝過程中的電熱用電、采暖用電、電加熱用

20、電、熱水用電及電炊用電等。通信用電是指各類通信設(shè)施的用電。.按電用戶的重要性劃分長期以來，我國根據(jù)電用戶的重要性程度不同，將電用戶劃分為三類，即一類負(fù)荷、二類負(fù)荷和三 類負(fù)荷。一類負(fù)荷（亦稱一級負(fù)荷）是關(guān)系到國民經(jīng)濟(jì)的命脈及人民的生命財(cái)產(chǎn)的安全的用戶，或者停電及 突然停電對其造成的損失太大的用戶，如冶煉、醫(yī)院、重要的軍政機(jī)關(guān)等。對這類用戶供電必須保證高 度的供電可靠性。二類負(fù)荷（亦稱二級負(fù)荷），其在國民經(jīng)濟(jì)中的地位不如一類負(fù)荷重要，對其停電造成的經(jīng)濟(jì)損失雖 然也不小，但是無可挽回的。一般工業(yè)用電均屬于二類負(fù)荷。三類負(fù)荷（亦稱三級負(fù)荷），它在國民經(jīng)濟(jì)中的地位更低，與人民的生命財(cái)務(wù)安全關(guān)系不大，中

21、斷對 這類負(fù)荷的供電帶來的損失最少。這類用戶的供電可靠性是比較低的。.按負(fù)荷的大小劃分按負(fù)荷大小負(fù)荷可分為最大負(fù)荷、平均負(fù)荷和最小負(fù)荷。.按負(fù)荷預(yù)測期的時(shí)間長短劃分一般有近期負(fù)荷、中期負(fù)荷和長期負(fù)荷之分。通常均是指相應(yīng)預(yù)測期的年最大負(fù)荷而言。這是負(fù)荷 預(yù)測中的主要預(yù)測對象之一。二、影響電力負(fù)荷變化的因素影響電力負(fù)荷變化（從而也影響負(fù)荷曲線的形狀）的因素很多，歸納起來有以下幾類。.作息時(shí)間的影響一般白天上班時(shí)間負(fù)荷較高，晚上和凌晨負(fù)荷達(dá)到最大值，深夜負(fù)荷是每天負(fù)荷的最低點(diǎn)，中午休息時(shí)間也往往出現(xiàn)負(fù)荷降低。.生產(chǎn)工藝的影響 連續(xù)性生產(chǎn)（如冶金、化工等）電力負(fù)荷非常穩(wěn)定。.氣候影響 氣候的變化對電力

22、負(fù)荷會產(chǎn)生很大的影響。.季節(jié)影響不同季節(jié)負(fù)荷有明顯的差別。三、電力負(fù)荷曲線的特性指標(biāo)及其計(jì)算方法反映電力負(fù)荷變化特性的指標(biāo)主要有日負(fù)荷率、日最小負(fù)荷率、月用電不均衡率、季（年）用電不 均衡率及它們的年平均值。此外還有一些指標(biāo)參數(shù)也從不同角度反映電力負(fù)荷的特性，如年負(fù)荷率、年 負(fù)荷靜態(tài)變化率、負(fù)荷年增長率以及最大負(fù)荷利用小時(shí)數(shù)。1 .日負(fù)荷率及其年平均值日負(fù)荷率是反映電力負(fù)荷在日內(nèi)變化特性的參數(shù)。我們將日平均負(fù)荷與日最大負(fù)荷之比值稱為日負(fù) 荷率，其定義式為:(2-1 )式中日負(fù)荷率；一一日最大負(fù)荷，萬kW;日平均負(fù)荷，萬 kW ,它等于日用電量(或發(fā)電量)除以 24h。由于不同日子有不同的值，即

23、在年內(nèi)是變化的，用年內(nèi)日負(fù)荷的平均值表示年內(nèi)日負(fù)荷的平均變化特性，其定義式為(2-2 )式中 一一年內(nèi)平均日負(fù)荷率；一一每月的最大負(fù)荷，萬kW;每月中最大日電量日的用電量(或發(fā)電量)，萬kWh。2 .日最小負(fù)荷率日最小符合與日最大負(fù)荷之比值稱為日最小負(fù)荷率，其定義式為(2-3 )式中 一一日最小負(fù)荷率；一一日最小負(fù)荷，萬 kW;日最大負(fù)荷，萬 kW;3.月用電不均衡率及其在年內(nèi)的平均值月平均日電量與月最大日電量的比值稱為月用電不均衡率，其定義式為(2-4 )式中一一月用電不均衡率；一一月平均日電量，萬 kWh ;月最大日電量，萬 kWh ;年內(nèi)各月的月用電不均衡率是不同的，即值在年內(nèi)是變化的，

24、將表示月用電不均衡率在年內(nèi)的平均變化程度，它等于全年月平均日用電量之和與全年月最大日用電量之和的比值，其定義式為(2-5 )式中 式一年平均月用電不均衡率；一一月平均日用電量，萬 kWh ;式一月最大日用電量，萬kWh ;.季(或年)用電不均衡率及其平均值將全年12月份的最大負(fù)荷的平均值與年最大負(fù)荷的比值稱為季(或年)用電不均衡率，其定義式為(2-6)式中一一季(或年)用電不均衡率；一月最大負(fù)荷，萬 kW;一年最大負(fù)荷，萬 kWo由于每年只有一個(gè)年用電不均衡率值，故.年負(fù)荷率將全年實(shí)際用電量與全年按最大負(fù)荷用電所需電量之比值稱為年負(fù)荷率，其定義式為(2-7)式中一一年負(fù)荷率；一一全年實(shí)際用電量

25、，萬 kWh式全年最大負(fù)荷，萬 kWo本章練習(xí).負(fù)荷預(yù)測概念是什么？.負(fù)荷預(yù)測的基本原理？.負(fù)荷預(yù)算產(chǎn)生誤差的原因？答案：1.負(fù)荷可指電力需求量或者用電量，而需求量是指能量的時(shí)間變化率，即功率。也可以說，負(fù)荷是 指發(fā)電廠、供電地區(qū)或電網(wǎng)在某一瞬間所承擔(dān)的工作負(fù)荷。對用戶來說，用電負(fù)荷是指連接在電網(wǎng)的用 戶所有用電設(shè)備在某一瞬間所消耗的功率之和。.負(fù)荷預(yù)測的基本原理？1).可知性原理 2).可能性原理 3).連續(xù)性原理4).相似性原理 5).反饋性原理 6).系統(tǒng)性原理(1)進(jìn)行預(yù)測往往要用到數(shù)學(xué)模型，而數(shù)學(xué)模型大多只包括所研究現(xiàn)象的某些主要因素，很多次要的 因素都被略去了。(2)負(fù)荷所受影響是

26、千變?nèi)f化的，進(jìn)行預(yù)測的目的和要求又各種各樣，因而就有一個(gè)如何從許多預(yù)測方法中正確選用一個(gè)合適的預(yù)測方法的問題。(3)進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測要用到大量資料，而各項(xiàng)資料并不能保證都是準(zhǔn)確可靠，這就必然會帶來預(yù)測誤差。(4)某種意外事件的發(fā)生或情況的突然變化，也會造成預(yù)測誤差。第二章定性預(yù)測與簡單預(yù)測第一節(jié)主觀概率預(yù)測法概率是一事件發(fā)生的可能性大小的度量，一般用事件發(fā)生頻率來規(guī)定。例如，擲出質(zhì)量均勻的硬幣 n次，記錄出現(xiàn)正面的次數(shù) m ,則出現(xiàn)正面的頻率為，當(dāng) n很大時(shí)，會發(fā)現(xiàn)比值以某種方式接近，于是把規(guī)定為擲硬幣時(shí)出現(xiàn)正面的概率，這個(gè)概率是客觀的，又稱為客觀概率。主觀概率法則是請若干專家來估計(jì)某特定事件發(fā)生

27、的主觀概率，然后綜合得出該事件的概率。專家們給出的主觀概率要滿足，一個(gè)試驗(yàn)中，所有可能發(fā)生的事件的概率要滿足。綜合各專家給出的主觀概率，一般用求平均的辦法，即式中一一專家人數(shù)；一一第個(gè)專家給出的主觀概率；一一所求的主觀預(yù)測概率。例如，某地區(qū)請 8名專家預(yù)測本地區(qū)電量需求超過，記為事件，或不超過，記為事件，分別給出它們的主觀概率，結(jié)果見表 3-1。表3-1主觀概率預(yù)測統(tǒng)計(jì)表事件8名專家預(yù)測概率平均值A(chǔ)B0.800.300.750.400.600.250.650.400.600.500.500.200.850.400.700.150.6810.325第二節(jié)單耗法單耗法即單位產(chǎn)品電耗法，是通過某一工

28、業(yè)產(chǎn)品的平均單位產(chǎn)品用電量以及該產(chǎn)品的產(chǎn)量，得到生產(chǎn)這種產(chǎn)品的總用電量，計(jì)算公式是式中 式一用電量；式一產(chǎn)品產(chǎn)量；式一產(chǎn)品的單位耗電量；一個(gè)地區(qū)的工業(yè)生產(chǎn)用電，可按照行業(yè)劃分為若干部門，如煤炭、石油、冶金、機(jī)械、建筑、紡織、 化纖、造紙、食品等，再對每個(gè)部門統(tǒng)計(jì)出主要產(chǎn)品的單位產(chǎn)品耗電量，知道了每種產(chǎn)品的產(chǎn)量，就可得到n種工業(yè)產(chǎn)品總用電量用于預(yù)測時(shí)，可以用未來某時(shí)段的產(chǎn)品產(chǎn)量預(yù)測值代替公式中的，單位產(chǎn)品電耗仍用現(xiàn)在值，用電量預(yù)測公式為：如果單位產(chǎn)品電耗發(fā)生變化，先用某種方法（如回歸方法）對單位產(chǎn)品電耗作出預(yù)測，再代入上式得：例3-1四川省的輕工業(yè)、重工業(yè)、農(nóng)業(yè)、建筑業(yè)、商業(yè)和交通運(yùn)輸郵電業(yè) 6

29、個(gè)物質(zhì)生產(chǎn)部門，求得19851995年間的各部門單位產(chǎn)值電耗，預(yù)測出1995年及2000年的產(chǎn)值單耗，并預(yù)測出產(chǎn)值。代入公式得求出物質(zhì)生產(chǎn)電力需求量預(yù)測值。1995年預(yù)測值：2000年的預(yù)測值：第三節(jié)負(fù)荷密度法負(fù)荷密度預(yù)測法是從某地區(qū)人口或土地面積的平均耗電量出發(fā)作預(yù)測，計(jì)算公式是式中一一某地區(qū)的年（月）用電量；一一該地區(qū)的人口數(shù)（或建筑面積，土地面積）；平均每人（或每平方米建筑面積，每公頃土地面積）的用電量，稱用電密度。作預(yù)測時(shí)，首先預(yù)測出未來某時(shí)候的人口數(shù)量和人均用電量，未來用電量預(yù)測公式。把人口數(shù)量換成建筑面積或土地面積，按單位面積計(jì)算用電密度，預(yù)測公式完全類似。例3-2預(yù)測1995年和

30、2000年的四川省人口分別為 1.153億人和1.22億人，人均生活用電量到1995年和2000年分別為45.83，和62,代入式，得1995年城鄉(xiāng)人民生活用電為2000年生活用電為第四節(jié) 比例系數(shù)增長法比例系數(shù)增長法假定今后的電力負(fù)荷與過去有相同的增長比例，用歷史數(shù)據(jù)求出比例系數(shù)，按比例預(yù)測未來發(fā)展。設(shè)第年的用電量為，第n年的用電量為，則從第 n年至第年用電量的平均增長率為由此預(yù)測第年的用電量為這與以為起點(diǎn)的預(yù)測結(jié)果相同，這是因?yàn)槔?-390年代，四川省非物質(zhì)生產(chǎn)部門（包括客運(yùn)業(yè)、公用事業(yè)及居民服務(wù)業(yè)，金融保險(xiǎn)業(yè)、文教衛(wèi)生科研事業(yè)和行政機(jī)關(guān)等）電力消費(fèi)量，八五期間按年均增長率18%計(jì)，九五期

31、間按年均增長率20%計(jì)，以1990年的8.83億為起點(diǎn)，1995年非物質(zhì)生產(chǎn)部門電力需求為再以1995年的預(yù)測值20.2億作起點(diǎn)，預(yù)測 2000年的用電量為第五節(jié)彈性系數(shù)法、彈性系數(shù)設(shè)為自變量，是的可微函數(shù)，則有（3-1 ）稱為對的彈性系數(shù)。導(dǎo)數(shù)是瞬時(shí)變化率或邊際變化，是平均變化率，因此彈性系數(shù)是變量的瞬時(shí)變化率與平均變化率之比。時(shí)，表明目前的變化率高于平均變化率，時(shí)，的當(dāng)前變化率低于平均變化率。如果表示商品的價(jià)格，表示商品需求量，則稱為該商品的需求價(jià)格彈性系數(shù)。這里考慮到是的單調(diào)減函數(shù)，為使保持正值，式子前面加了負(fù)號。當(dāng)時(shí)，商品需求富有彈性，價(jià)格的微小變化會引起的較大變化，當(dāng)然增加時(shí)會猛降，

32、因此經(jīng)銷商應(yīng)當(dāng)降價(jià)促銷；當(dāng)時(shí)，商品需求缺乏彈性，價(jià)格的微量調(diào)整不致于引起需求量的大幅度變化，經(jīng)營者應(yīng)當(dāng)把握時(shí)機(jī)，實(shí)施小步驟提價(jià)，以便在維持銷售量基本不變的前提下提價(jià)獲益。電力作為商品，理應(yīng)遵循這一客觀規(guī)律。式（3-1 ）可改寫為（3-2 ）為的相對變化率，為的相對變化率，故又解釋為兩個(gè)變量與的相對變化率之比。在這個(gè)意義上我們定義為電力需求彈性系數(shù)，并把它用于預(yù)測。在式（3-2）中，讓代表國民生產(chǎn)總值，表示用電量，電力彈性系數(shù)就是用電量的相對變化率與國民生產(chǎn)總值的相對變化率之比，當(dāng)然也可以考慮用電量對于其他經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的彈性系數(shù)。在一般情況下電力彈性系數(shù)應(yīng)大于1,這是由電力工業(yè)優(yōu)先發(fā)展所決定的。二、

33、直接彈性系數(shù)預(yù)測法由以往的用電量和國民生產(chǎn)總值可分別求出他們的平均增長率，記為和，從而求得電力彈性系數(shù)。如果用某種方法預(yù)測未來m年的彈性系數(shù)為，國民生產(chǎn)總值的增長率為，可得電力需求增長率為（3-3 ）這樣就可按照上節(jié)所講的比例系數(shù)增長預(yù)測法得出第m年的用電量(3-4 )式中一一基年（預(yù)測起點(diǎn)年）的用電量。例3-4已知某地區(qū)19581994 年的工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值和實(shí)際用電量（見表3-2 ）,求電力彈性系數(shù)，若選定今后一個(gè)時(shí)期內(nèi)電力彈性系數(shù)為1.3,工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)增長率為8.5% ,試預(yù)測2000年和2010年的地區(qū)用電量。表3-2 產(chǎn)值與用電量表序號年份用電量（萬）工農(nóng)業(yè)產(chǎn)值（億元）序號年份用電量（萬

34、）工農(nóng)業(yè)產(chǎn)值（億元）19581959196019611131416.291962019776300669.002138538.5822119786309492.1531615811.8519622197966234120.5041736615.40323198068529139.1051798820.6919624198174318148.3062237423.35425198282175162.3972403324.6419626198390164162.7982926531.56527198495557187.4293183535.2196281985102008189.931037259

35、54.506291986108019212.06114630874.20196301987118201246.85125318082.507311988131063267.32135668150.95196321989142033290.66145560842.508331990155000301.32155407046.10196341991169550323.46166130155.159351992186700349.33176361169.70197361993207237378.27186438084.300371994230033428.53196482472.6519711972

36、1973197419751976考慮到幾個(gè)時(shí)期內(nèi)數(shù)據(jù)變化趨勢有所不同，在計(jì)算總的彈性系數(shù)的同時(shí)，也分期計(jì)算彈性系數(shù)。由于1970-1978 年間，數(shù)據(jù)波動較大，將其刪除不計(jì)，從中看出彈性系數(shù)的變化情況，計(jì)算結(jié)果列于表3-3。表3-3彈性系數(shù)計(jì)算表時(shí)期19581969 年19791989 年19901994 年19581994 年用電增長率（%）13.688.2610.137.28工農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增長率（%）25.028.768.0210.58彈性系數(shù)0.550.941.260.69表3-3增長率的計(jì)算，可按指數(shù)回歸模型求得中的，則就是增長率?，F(xiàn)在計(jì)算預(yù)測值，已知，故用電量的年增長率利用式 （3-3）

37、可得出以1994年為基年，按照式（3-4）,分別得出2000年和2010年的用電量為上述預(yù)測方法中直接使用彈性系數(shù)，故稱為直接彈性系數(shù)法，下面幾段中，所考慮用電量是若干個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的函數(shù)比如，取，表示國民平均收入，表示電價(jià)，表示人口數(shù)量，這時(shí)對的彈性系數(shù)為式中 一一關(guān)于的偏導(dǎo)數(shù)。這樣上式中為用電量對平均收入的彈性系數(shù)，為對電價(jià)彈性系數(shù)，為對人口彈性系數(shù)。本章練習(xí).預(yù)測2010年和2015年的河南省人口分別為1.153億人和1.22億人，人均生活用電量到2010年和2015年分別為45.83，和62,求城鄉(xiāng)人民生活用電量？. 90年代，四川省非物質(zhì)生產(chǎn)部門（包括客運(yùn)業(yè)、公用事業(yè)及居民服務(wù)業(yè)，金融保

38、險(xiǎn)業(yè)、文教衛(wèi)生科研事業(yè)和行政機(jī)關(guān)等）電力消費(fèi)量，八五期間按年均增長率 18%計(jì)，九五期間按年均增長率 20%計(jì),以1990年的8.83億為起點(diǎn)，預(yù)測 200年的用電量？答案1 .解：代入式，得 2010年城鄉(xiāng)人民生活用電為2015年生活用電為：2 .解： 1995年非物質(zhì)生產(chǎn)部門電力需求為再以1995年的預(yù)測值20.2億作起點(diǎn)，預(yù)測 2000年的用電量為第三章時(shí)間序列預(yù)測法時(shí)間序列預(yù)測方法是預(yù)測方法體系中的重要組成部分。本章主要介紹移動平均法、指數(shù)平滑法和隨 機(jī)時(shí)間序列預(yù)測法。第一節(jié)時(shí)間序列與時(shí)序分析一、時(shí)間序列概念所謂時(shí)間序列，是指同種社會經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的數(shù)量表現(xiàn)依時(shí)間先后次序所組成的一個(gè)排列，用

39、以表示其 隨時(shí)間變化的過程。一方面一種社會經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象同其它現(xiàn)象之間存在普遍聯(lián)系和相互關(guān)聯(lián)，它的發(fā)生發(fā)展 具有不平衡性。從而決定時(shí)間序列具有如下的特征：第一，時(shí)間序列含有長期趨勢因素。長期趨勢是指社會經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象在較長時(shí)期內(nèi)表現(xiàn)出來的持續(xù)發(fā)展 變化的總趨勢，或?yàn)槌掷m(xù)上升，或?yàn)槌掷m(xù)下降，或是平穩(wěn)發(fā)展。第二，時(shí)間序列含有季節(jié)變動因素。時(shí)間序列的季節(jié)變動是指每隔一定時(shí)間所出現(xiàn)的周期性波動。 時(shí)間序列出現(xiàn)季節(jié)變動的原因是多方面的，如公共交通受上下班及節(jié)假日的影響等等。第三，時(shí)間序列含有循環(huán)變動因素。循環(huán)變動是指以若干年為周期的周期性波動。原指市場經(jīng)濟(jì)中, 由于無政府干預(yù)生產(chǎn)狀態(tài)下所出現(xiàn)的繁榮階段和隨之而來的經(jīng)

40、濟(jì)危機(jī)、蕭條和復(fù)蘇階段所形成的循環(huán)周 期波動。循環(huán)變動是做中長期預(yù)測時(shí)應(yīng)考慮的問題。第四，時(shí)間序列含有不規(guī)則變動因素。不規(guī)則變動又稱隨機(jī)變動，是指由于隨機(jī)因素或突發(fā)事件的 發(fā)生而引起的變動。通常將不規(guī)者變動劃分為間歇變動和剩余變動。間歇變動指一系列事件中的某一種 能夠加以判別而無法預(yù)計(jì)的事件所引起的變動，如戰(zhàn)爭、政治、地震、水災(zāi)、罷工等所引起的變動。二、時(shí)間序列的分類時(shí)間序列可以從不同角度進(jìn)行分類。本書是從時(shí)間序列的數(shù)量特征上加以分類。按時(shí)間序列各期數(shù) 量的確定性與否，可將時(shí)間序列劃分為確定型時(shí)間序列和隨機(jī)型時(shí)間序列。（一）確定型時(shí)間序列確定型時(shí)間序列即通常所說的時(shí)間序列，它是社會經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象各期

41、數(shù)量表現(xiàn)的實(shí)際數(shù)值按時(shí)間先后次 序的排列。以這種時(shí)間序列為基礎(chǔ)進(jìn)行預(yù)測，只考慮各期數(shù)量表現(xiàn)的數(shù)值是多少，而不考慮各期數(shù)量有 可能出現(xiàn)的其他數(shù)值。以后將要介紹的移動品均法和指數(shù)平滑法都是對這種時(shí)間序列所作的預(yù)測，一般 來講都比較簡單、直觀，但長期預(yù)測的可信度不高。（二）隨機(jī)型時(shí)間序列隨機(jī)型時(shí)間序列，簡稱為隨機(jī)序列，它是由隨機(jī)性經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象產(chǎn)生的隨機(jī)變量按時(shí)間先后次序的排列。 從理論上講，任何社會經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象都具備隨機(jī)性的特點(diǎn)。一種社會經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象在其發(fā)展變化的過程，會受到各種隨機(jī)因素的影響，他們可能來自社會、政治、經(jīng)濟(jì)方面，也可能來自自然界、人類心理方面，是無法控制和難以避免的因素。在這些隨機(jī)因數(shù)的作用下，

42、以種社會經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象在某一時(shí)期的數(shù)量表現(xiàn)有很大 的不確定性，從而可以看作為一個(gè)隨機(jī)變量，將這些隨機(jī)變量按時(shí)間先后次序排列起來，就構(gòu)成一個(gè)隨 機(jī)型時(shí)間序列。1、平穩(wěn)隨機(jī)序列與非平穩(wěn)隨機(jī)序列隨機(jī)序列可細(xì)分為平穩(wěn)隨機(jī)序列與非平穩(wěn)隨機(jī)序列。設(shè)Yt (t=1,2,)是一個(gè)隨機(jī)序列，簡記為yt。對每個(gè)固定的t,yt是一個(gè)隨機(jī)變量，如果 yt滿足下列條件：E(yt)=at=1,2,(3.1.1)(2) E(yt+k-a)(y t-a)=r k t=1,2,(3.1.2)則稱序列yt為平穩(wěn)隨機(jī)時(shí)間序列，簡稱為平穩(wěn)隨機(jī)序列。式(3.1.1)中，a是常數(shù)，它表明平穩(wěn)隨機(jī)序列的均值不隨時(shí)間變化。式(3.1.2)中，rk

43、僅和K有關(guān)(K=0,1,2)，是序列yt的自協(xié)方差，它和時(shí)間 t無關(guān)。不同時(shí)滿足上述兩個(gè)條件的隨機(jī)序列稱為非平穩(wěn)序列。對非平穩(wěn)隨機(jī)序列，如果僅滿足條件(1),我們稱它在均值上平穩(wěn)，而在方差上不平穩(wěn)，如果僅滿足條件(2),則稱為均值上不平穩(wěn)，方差上平穩(wěn)。當(dāng)然，也有非平穩(wěn)時(shí)間序列在均值和方差上均不平穩(wěn)。白噪聲序列是平穩(wěn)隨機(jī)序列的特殊情況，其定義如下：若一個(gè)平穩(wěn)隨機(jī)序列yt滿足下列兩個(gè)條件：(1)E(yt)=0t=1,2,(3.1.3)(2)E (yt+k . yt.)= / 送t=1,2,(3.1.4)其中，b2e為非負(fù)常數(shù)；8 k為脈沖函數(shù)，滿足:J 1 當(dāng)k=0時(shí)則稱yt為白噪聲序列。2、 樣

44、本序列隨機(jī)時(shí)間序列是一種理論形態(tài)，在大多數(shù)情況下，序列中的各個(gè)隨機(jī)變量服從的分布很難找到，因此對隨機(jī)序列的研究往往從它的樣本序列開始。所謂樣本序列是指對隨機(jī)序列中一隨機(jī)變量，取其一個(gè)變量值(樣本值)，將這些變量值(樣本值)按時(shí)間先后次序排列起來所形成的序列。若yt為一隨機(jī)序列，yt是Yt的一個(gè)樣本值，則yt就是一個(gè)樣本序列。例如：yt序列中，1/t表示某種商品各月的銷售量，則yt為一隨機(jī)序列：yyi, y2,yn.如果這種商品某年份 12個(gè)月的實(shí)際銷售量按時(shí)間先后次序排列如下：yi: 80,70,60,30,20,3,4,10,18,40,70,100這樣一個(gè)排列就是一個(gè)樣本序列。3、非平穩(wěn)隨

45、機(jī)序列的平穩(wěn)化平穩(wěn)隨機(jī)序列具有許多優(yōu)良的性質(zhì)，可以建立一系列速記時(shí)間序列預(yù)測方法。對非平穩(wěn)隨機(jī)序列應(yīng)先進(jìn)行平穩(wěn)化處理，使之變成平穩(wěn)隨機(jī)序列，才能用于預(yù)測。一個(gè)隨機(jī)序列是否平穩(wěn)的判別稱為平穩(wěn)性識別。隨機(jī)序列的平穩(wěn)性識別是從其樣本序列開始進(jìn)行的，具體方法在后面介紹。如經(jīng)判別，隨機(jī)序列是平穩(wěn)的，那么可對其樣本序列進(jìn)行平穩(wěn)化處理，為此我們 引入算子，表示差分算子：同樣我們可定義，例如：這里稱，.分別為一階差分、二階差分、三階差分。引入算子，就可以進(jìn)行非平穩(wěn)序列的平穩(wěn)化處理。首先觀察樣本序列是否受季節(jié)變動影響。如果存 在季節(jié)因素，可先進(jìn)行季節(jié)差分。若季節(jié)變動的周期長度為S,則一階季節(jié)差分為：2s2Yts

46、( sYt)s(Yt Yt s)(Y t Yt s) (y t s yt s s)Yt 2Yts Yt 2s(3.1.8)經(jīng)過季節(jié)差分后，一般可消除季節(jié)因素的影響。在此之后，如果時(shí)間序列仍不平衡，可進(jìn)行一階差 分。一階差分后仍不平穩(wěn)，進(jìn)行二階差分，直至序列滿足平穩(wěn)性條件為止。一般情況下，經(jīng)過一階差分 或二階差分之后，時(shí)間序列在均值上就平穩(wěn)了。當(dāng)時(shí)間序列在方差上不平穩(wěn)時(shí)，可采取對數(shù)變換：使之平穩(wěn)化。有時(shí)也采取平方根方式進(jìn)行：在實(shí)際操作時(shí)，可視情況選取對數(shù)變換或平方根運(yùn)算。三、時(shí)間分析時(shí)序分析就是通過對社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展變化過程的分析研究，找出其發(fā)展變化的量變規(guī)律性，用以預(yù)測 未來，時(shí)間序列作為社會經(jīng)濟(jì)

47、現(xiàn)象量變過程的記載，表面上看是一系列數(shù)據(jù)隨時(shí)間的一種排列，然而每 一數(shù)據(jù)都是多因素綜合作用的結(jié)果。時(shí)序分析實(shí)質(zhì)上是對時(shí)間序列特征的識別，并在此基礎(chǔ)上，建立相 應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，形成一系列的時(shí)間序列預(yù)測方法。通過時(shí)序分析，建立時(shí)序模型進(jìn)行預(yù)測，既有優(yōu)點(diǎn)也 有局限性。它的優(yōu)點(diǎn)表現(xiàn)為：第一，預(yù)測時(shí)不必考慮其他因素的影響，僅從序列自身出發(fā)，建立相應(yīng)的模型進(jìn)行預(yù)測，從根本上 避免了尋找影響因素及識別主要因素和次要因素的困難。第二，和回歸分析相比，可以避免因果模型中對隨機(jī)擾動項(xiàng)（剩余項(xiàng)）的限定條件在經(jīng)濟(jì)實(shí)踐中難 以滿足的矛盾。最后，時(shí)序模型簡單易行，資料容易取得，應(yīng)用廣泛。時(shí)間序列預(yù)測方法的局限性主要 表現(xiàn)在

48、：從時(shí)間序列自身出發(fā)，難以準(zhǔn)確地預(yù)測到轉(zhuǎn)折點(diǎn)的出現(xiàn)。第二節(jié)移動平均法移動平均法，是假定預(yù)測對象未來的變化具有連續(xù)性。它將觀察期的數(shù)據(jù)，由遠(yuǎn)而近按一定的跨越 期進(jìn)行平均，將最后一期一個(gè)移動平均值作為預(yù)測值。移動平均法通常分為簡單移動平均法和加權(quán)移動 平均法兩大類。一、簡單移動平均法設(shè)Y1, 丫2,，Yt為一時(shí)間序列，則預(yù)測公式為:(3.2.1)式中：為（t+1 ）期的預(yù)測值；Yt為t期的觀察值；N為移動平均期數(shù)（又稱移動跨距）。Y?t1 Yt為計(jì)算簡便，將式（3.2.1）簡化，得遞推公式： Yt Yt nN（3.2.2）例3.2.1 : 1981-1992 年的售電量資料如表 3-1所示。采用三

49、年移動（N=3 ）和五年移動平均（N=5 ）分別計(jì)算各期預(yù)測值。計(jì)算結(jié)果列在表3-1的第3、第4欄。表3-1移動平均預(yù)測計(jì)算表年份t售電量（萬千瓦）Yt三年移動平均值五年移動平均值8110821283138416(10+12+13)/3=11.7851611.7+(16-10)/3=13.7(10+12+13+16+16)/5=13.861513.7+(16-12)/3=15.04871615.0+(15-13)/3=15.713.4+(15-10)/5=14.4881715.7+(16-16)/3=15.714.4+(17-12)/5=15.2891515.7+(17-16)/3=16.01

50、5.2+(15-13)/5=16.0901416.0+(15-15)/3=16.016.0+(15-16)/5=15.8911316.0+(14-16)/3=15.315.8+(14-16)/5=15.4921415.3+(13-17)/3=14.015.4+(13-15)/5=15.09314.0+(14-15)/3=13.715.0+(14-16)/5=14.6從計(jì)算結(jié)果看：采用三年移動平均，1993年售電量預(yù)測值為13.7萬千瓦；采用五年移動平均，1993年售電量預(yù)測值為14.6萬千瓦。3-1中第3欄為三年移動平均序列，第 4兩次預(yù)測的結(jié)果不相一致，也就是說移動跨距大小會對預(yù)測結(jié)果產(chǎn)生不

51、同的影響。通常，各期移動平均值組成的排列稱為移動平均序列。表欄為五年移動平均序列。從表 3-1看出：三年移動平均序列比五年移動平均序列波動較大。一般情況下，移動跨距 N越移大，修勻的程度也越大，移動平均序列較平坦；反之，移動平均序列中，保留原始序列的特征較多，存在的隨機(jī)干擾也就越多，移動平均序列波動較大。當(dāng)原始序列中含有大量隨機(jī)干擾或者序列的基本發(fā)展趨勢較為平緩時(shí)，可選取較大的N值；反之，取較小的 N值。移動跨距的確定也可結(jié)合預(yù)測誤差分析進(jìn)行。通常的做法是先計(jì)算若干個(gè)跨距下的移動平均序列，然后計(jì)算各移動平均序列與原始序列之間的誤差序列，最后比較平均誤差水平，以最小平均誤差為標(biāo)準(zhǔn)選取移動跨距。對

52、表 3-1 ,我們可以計(jì)算相應(yīng)各期的誤差，列示于表3-2中。計(jì)算結(jié)果表明，三年移動平均預(yù)測誤差小于五年移動平均的預(yù)測誤差。因此，本例中可選擇三年移動平均值作為未來的預(yù)測值。表3-2預(yù)測誤差計(jì)算表年份t售電量(萬千瓦)Yt三年移動平均五年移動平均811082128313841611.74.3851613.72.3861515.0013.41.6871615.70.314.41.6881715.71.315.21.8891516.0116.01901416.0215.81.8911315.32.315.42.4921414.0015.019313.714.6平均值1.51.6二、加權(quán)移動平均法加權(quán)

53、移動平均法與簡單移動平均法在原理上是一致的，都是把前N期的平均數(shù)作為下一期的預(yù)測值,但加權(quán)移動平均法是把前 N期的加權(quán)平均數(shù)作為下一期的預(yù)測值。設(shè)Wi, W2,，Wn分別代表Yt, Yt-i ,.,Yt-N-i的權(quán)數(shù)，則第(t+1 )期的預(yù)測值為:（3.2.3）式中（3.2.3）中，權(quán)數(shù) Wj （j=1 , 2,ooo, N）的選擇原則是：愈接近預(yù)測期，權(quán)數(shù)愈大，以達(dá)到后今 薄古的目的。例3.2.2 :在例3.2.1中，采取三年移動（N=3 ）,權(quán)數(shù)為：Wi=1.5 , Wi=1 , W3=0.5 ,利用加權(quán)移動平均法計(jì)算各期預(yù)測值，計(jì)算結(jié)果見表4-3。表3-3加權(quán)移動平均計(jì)算表年份售電量（萬

54、千瓦）三年移動平均tYt8110821283138416(10*0.5+12+13*1.5)/3=12.178516(12*0.5+13+16*1.5)/3=13.008615(13*0.5+16+16*1.5)/3=14.308716(16*0.5+16+15*1.5)/3=15.508817(16*0.5+15+16*1.5)/3=15.708915(15*0.5+16+17*1.5)/3=16.309014(16*0.5+17+15*1.5)/3=15.839113(17*0.5+15+14*1.5)/3=13.839214(15*0.5+14+13*1.5)/3=13.6793(14*

55、0.5+13+14*1.5)/3=13.67第三節(jié)指數(shù)平滑法移動平均法只使用 N個(gè)時(shí)期的信息，而沒有應(yīng)用時(shí)間序列提供的全部信息進(jìn)行預(yù)測。如何利用全部信息進(jìn)行預(yù)測，指數(shù)平滑法就解決了這個(gè)問題。、簡單指數(shù)平滑法假設(shè)時(shí)間為丫1, 丫2,，Yto表示第（t+1 ）期的預(yù)測值，則有預(yù)測式:t 1Y?t 1（1）jYt j(3.3.1)式中：”稱為平滑常數(shù)(0 “ a(1- a) a(1- a)2 , a(1- a)t-1 ,所以權(quán)數(shù)由近及還是逐步衰減的，這種加權(quán)平均具備 “厚今薄古”的作用。又由式(3.3.4),權(quán)數(shù)的衰減按指數(shù)形式(1- a)j進(jìn)行，故把這種加權(quán)平均方法稱為指數(shù)平滑方法，a越小，a(1

56、- a)j衰減得越慢，當(dāng)a接近于零時(shí)，各期權(quán)數(shù)幾乎相等，等效于移動平均跨距為t的簡單移動平均，反之，當(dāng)a越大，a (1-a)j衰減得越快，給近期觀察值賦予較大的權(quán)數(shù)，遠(yuǎn)期觀察值較小的權(quán)數(shù)。因此，平滑常數(shù)a的大小，同權(quán)數(shù)衰減的快慢有直接聯(lián)系。對式(3.3.2)式化簡，得到指數(shù)平滑法預(yù)測式的另一種形式：(3.3.5)該式稱為指數(shù)平滑法遞推公式。它表明第(t+1 )期的預(yù)測值是第t期的實(shí)際值和第t期預(yù)測值的加權(quán)平均數(shù)，只要知道了初始值丫1,就可以利用遞推公式(3.3.5),依次計(jì)算各期預(yù)測值，從而為計(jì)算帶來了方便。利用遞推公式（3.3.5）進(jìn)行預(yù)測，只要令初始值Yi=0 ,其預(yù)測結(jié)果和式（3.3.1

57、 ）的結(jié)果并無兩樣。對（3.3.5 ）式作如下變換：明第t+1期預(yù)測值等于第t期預(yù)測值加上“乘第t期實(shí)際值減預(yù)測值之差。因而a除了權(quán)數(shù)的含義外，它還有預(yù)測值誤差修正系數(shù)的含義。例3.3.1 :對第二節(jié)中的例 3.2.1 , Ba =0.7 ,利用簡單指數(shù)平滑法進(jìn)行預(yù)測。預(yù)測計(jì)算時(shí)，采用遞推公式，將各期預(yù)測值列入表3-6。表3-4指數(shù)平滑預(yù)測計(jì)算表tYt8110082120.7 X10+0.3 X0=7.0083130.7 X12+0.3 X7=10.5084160.7 X13+0.3 X10.5=12.2585160.7 X16+0.3 X12.25=14.8886150.7 X16+0.3

58、X14.88=15.6687160.7 X15+0.3 X15.66=15.2088170.7 X16+0.3 X15.20=15.7689150.7 X17+0.3 X15.76=16.6390140.7 X15+0.3 X16.63=15.4991130.7 X14+0.3 X 15.49=14.4592140.7 X13+0.3 X 14.45=13.44930.7 14+0.313.44=13.83、雙重指數(shù)平滑法對存在有明顯的線性趨勢的時(shí)間序列，可采取雙重指數(shù)平滑法進(jìn)行預(yù)測。（一）雙重指數(shù)平滑法設(shè)時(shí)間序列丫1,丫2,，Yt呈線性變化，a為平滑常數(shù)（0a1）,St1,St2分別表示序列

59、Yt的一次、二次指數(shù)平滑值：(3.3.8)則第（t+k ）期的預(yù)測值為:（3.3.9 ）式中：為第（t+k ）期的預(yù)測值;K為從當(dāng)前期（t）開始的預(yù)測期數(shù)，k=1,2,;和t有關(guān)的常數(shù)； 和t有關(guān)的常數(shù)。式（3.3.9 ）為雙重指數(shù)平滑預(yù)測公式。從式（3.3.9）看出，第（t+k ）期的預(yù)測值是關(guān)于 K的線性函數(shù)，a t,bt是其中的兩個(gè)參數(shù)。a t是直 線的截距，且表示第t期的預(yù)測值，（K=0）因?yàn)?，序列Yt是線性變量，同樣二次批數(shù)平滑值對一次指 數(shù)值也會產(chǎn)生滯后誤差，可認(rèn)為這兩誤差是相等的。這樣，第t期的預(yù)測值a t應(yīng)是一次指數(shù)平滑法值 St1加上滯后誤差St1-St2,所以：（3.3.1

60、0）又因?yàn)椋簩⒁浦练匠痰淖蠖?，St2移至方程的右端，并在方程右邊加減一項(xiàng)得:從而： 由于bt是直線的斜率，相當(dāng)于每隔一期的增長量，所以:(3.3.11 )例3.3.2 :在例3.2.3中，取a =0.7 ,應(yīng)用雙重指數(shù)平滑法預(yù)測第11 ,12月份的售電量。表3-5雙重指數(shù)平滑預(yù)測計(jì)算表月份t售電量（萬千瓦）Yt110(10+12+13)/3=11.70(11.70+11.91+12.67)/3=12.092120.7 X12+0.3 X11.70=11.910.7 X11.91+0.3 X12.09=11.963130.7 X13+0.3 X11.91=12.670.7 X12.67+0.3