電力負荷預(yù)測第五講季節(jié)趨勢預(yù)測-資料下載頁
2024-12-31 05:50本頁面
【正文】 aj。 長期增長趨勢預(yù)測（ 1）：直接比率法 長期增長趨勢預(yù)測（ 1）：直接比率法 2023年預(yù)測值計算表 2023年 各月 t值 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 2023年 趨勢值 56 56 57 57 58 58 59 59 60 60 61 61 2023年 季節(jié)比率 68 69 71 83 92 106 149 154 148 111 76 64 2023年 預(yù)測值 38 39 40 47 53 61 88 91 89 67 46 39 如果收集的數(shù)據(jù)偶然因素比較大 ， 季節(jié)比率如果仍用某一年的 ， 偶然因素就比較大 。 要解決這個問題 ， 就要盡量縮小局部數(shù)據(jù)的作用 ， 擴大整體數(shù)據(jù)的作用 。 因此可以 用平均季節(jié)比率來代替某一年的季節(jié)比率 。 即求出資料數(shù)據(jù)各年的季節(jié)比率 ， 然后平均 ， 得到一個平均季節(jié)比率 。 這時預(yù)測值用下列公式計算： 預(yù)測值＝趨勢值 平均季節(jié)比率 長期增長趨勢預(yù)測（ 2）：平均季節(jié)比率法 練習(xí)： 長期增長趨勢預(yù)測：直接比率法 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 2023 11 16 20 22 20 16 11 6 4 3 5 10 2023 15 21 24 25 22 18 14 8 6 6 10 15 2023 20 25 27 27 24 19 14 10 9 10 15 20 預(yù)測 2023年用電量。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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