電力負(fù)荷預(yù)測第五講季節(jié)趨勢預(yù)測-預(yù)覽頁
【正文】 ， 這種伴隨季節(jié)變動的時間趨勢變動呈上升趨勢 。即在假設(shè)沒有季節(jié)因素的條件下，先計算出長期趨勢值。 第二步：求各年平均數(shù) 各年平均數(shù) =各年 12個月總和 /12 ap1=mean(a1)。很明顯，只要將 t值 (時間 )依次代入式子 Y＝ +，就可以計算出各月趨勢值。 aqs3=a+b*t。 aj=a3./aqs3 長期增長趨勢預(yù)測（ 1）：直接比率法 2023和 2023年各月趨勢值 2023年 t值 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 2023趨勢值 50 51 51 52 52 53 53 54 54 55 55 55 2023年 t值 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 2023趨勢值 56 56 57 57 58 58 59 59 60 60 61 61 2023年季節(jié)比率 實(shí)際值 34 35 36 43 48 56 79 83 80 61 42 35 趨勢值 50 51 51 52 52 53 53 54 54 55 55 55 季節(jié)比率 68 69 71 83 92 106 149 154 148 111 76 64 第六步：預(yù)測 應(yīng)用公式： 某月預(yù)測值 =上年該月季節(jié)比率 *該月趨勢值 進(jìn)行預(yù)測。 要解決這個問題 ， 就要盡量縮小局部數(shù)據(jù)的作用 ， 擴(kuò)大整體數(shù)據(jù)的作用 。單位：萬千瓦時 練習(xí)： 長期增長趨勢預(yù)測：直接比率法 2023年預(yù)測值（計算過程無近似） 進(jìn)一步學(xué)習(xí) GonzalezRomera E., JaramilloMoran M. A., CarmonaFernandez D. Monthly Electric Energy Demand Forecasting Based on Trend Extraction. IEEE Transactions on Power Systems, 2023, 21(4): 19461953 GonzalezRomera E., JaramilloMoran M. A., CarmonaFernandez D. Monthly electric energy demand forecasting with neural works and Fourier series. Energy Conversion and Management, 2023, 49(11): 31353142 Meng M., Niu D., Sun W. Forecasting Monthly Electric Energy Consumption Using Feature Extraction. Energies, 2023, 4(10): 14951507 謝謝觀看 /歡迎下載 BY FAITH I MEAN A VISION OF GOOD ONE CHERISHES AND THE ENTHUSIASM THAT PUSHES ONE TO SEEK ITS FULFILLMENT REGARDLESS OF OBSTACLES. BY FAITH I BY FAITH
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