本实验项目提供了电力用户用电需求预测的虛拟仿真情境，采集、预设了不同类型的电力用户的用电数据。学生在虚拟仿真情景中，以售电公司的视角对电力用户的中长期电力需求和日负荷曲线进行预测，并在预测基础上进行年度、月度和日内的购电决策，及时调整购售电偏差，达到有效控制风险的目的。通过本实验项目，将帮助学生达成以下目标：

1.掌握客户资料收集的方式、方法；

2.掌握电力需求预测的概念及种类；

3.掌握电力需求预测的程序；

4.掌握电力需求预测的经典预测技术；

5.掌握电力需求预测的回归预测技术；

6.掌握电力需求预测的时间序列预测技术；

7.掌握日负荷曲线绘制。

本实验的原理是学生扮演售电公司的角色，分别从单个用户或多个用户的年度、月度、日用电层层递进的视角，在虚拟仿真实验平台中完成需求预测方法的学习和操作。电力用户用电数值来源于用电单位实际数值，核心要素的仿真度达到100%。

实验嵌入了电力需求预测的基本原理和方法，包含客户调查、选择与建立预测模型、客户年度用电量预测、年度购电电量决策（长协）、月度用电量预测、月度购电电量决策、日负荷曲线预测、日电量平衡决策等环节，涵盖了用电量影响因素分析、基础数据整理、电力负荷预测原理与方法、购售电合同签订、负荷曲线分析、决策理论与技术等知识点。

知识点包括：

（1）电力需求预测的概念。具体知识点包括：电力需求预测的概念、种类、特点和程序。

（2）常见的电力用户需求预测方法。具体知识点包括：经典预测方法，时间序列预测法的概念，回归分析预测法的概念，趋势外推预测法的概念。

（3）电力用户需求预测的时间尺度。具体知识点包括：超短期预测、短期预测、中期预测、长期预测的概念及用途。

（4）时间序列预测法的参数确定。具体知识点包括：根据负荷的历史数据，通过建立描述电力负荷随时间变化的数学模型对未来负荷进行预测。

（5）回归分析预测法的参数确定具体知识点包括：分析历史数据的变化规律和影响负荷变化的因素，通过建立模型参数推断未来的负荷值。

（6）趋势外推预测法的参数确定。具体知识点包括：基于历史负荷变化情况，通过外推负荷未来变化趋势做出预测。

（7）电力需求预测的准确度计算。具体知识点包括：对以上各种电力需求预测准确度的测算方法。

（8）负荷曲线的概念。具体知识点包括：负荷曲线的种类，负荷曲线的绘制方法，设备、设备组、用户负荷曲线，负荷系数、同时系数的概念，负荷曲线的叠加，典型负荷曲线的绘制。

（9）影响电力用户需求的主要因素。具体知识点包括：用电设备、生产计划、作息时间、气候等。

（10）售电公司的基本业务模式。具体知识点包括：购电策略，基本售电业务，为用户提供增值服务等。

（11）售电公司的购电策略。具体知识点包括：年度购电，月度购电，日前市场购电，不同时间尺度的购电组合。

（12）电力用户需求预测结果对售电公司经营的影响。具体知识点包括：中长期购电和现货市场购电的价格和风险，偏差惩罚成本。

1.年度电量预测方法

1.1用电单耗法

知识回顾：

利用“综合用电单耗”与“计划产量”进行预测。

用电单耗法需要作大量细致的统计调查工作，近期预测效果较佳。值得注意的是，影响综合耗电定额的因素很多。在确定综合耗电定额时要分析这些因素的影响，找出变化的趋势，综合确定用电单耗。

应用步骤：

（1）学生点击“用电单耗法”，弹出2010年-2018年的产量与用电量统计表；

（2）学生点击表上某一年份的按钮“计算用电单耗”，弹出“请输入相关数字”“ ”；

（3）学生分别输入分子与分母对应的数字，按回车，系统计算这个除式的数值，表上显现出对应年份的用电单耗；学生可继续操作计算其他年度的用电单耗；

（4）点击“预测2019年”，弹出“请输入综合用电单耗”，学生根据前面计算的年度用电单耗，估算综合用电单耗的数字，并填入，回车；弹出“请输入计划产量”，学生根据客户调查资料，输入计划产量数字，回车。弹出2019年度电量预测值。并将这个数值列在旁边，以便查看。

1.2加权平均预测法

知识回顾：

将按时间顺序发生的历史数据求加权平均值，以加权平均值作为预测值。这种方法的思路是距预测期远近不同的历史数据对预测期影响是不同的，一般距预测期越近的数据其影响作用越大，距预测期越远的数据其影响越小。

如以 表示过去T个时期的历史数据，用T个时期的加权平均值预测T+1期的电量需求值。

当时间序列个数据呈现长期发展趋势或是历史数据随时间变化有周期性规律时，应用加权平均法预测有一定优越性。

应用步骤：

（1）学生点击“加权平均预测法”，弹出2010年-2018年用电量统计表；

（2）学生点击上述统计表中每一年份对应的“赋权重”按钮，然后输入权重数字，学生可输入多个年份的权重，最后点击“预测2019年”。注意：不要求九个年份的权重数字全部输入，但是输入的若干权重之和应等于1，如果不等于1，系统跳出提示；

（3）系统根据学生输入的权重和对应年度的用电量，代入公式计算，输出2019年度电量预测值。并将这个数值列在旁边，以便查看。

1.3指数平滑预测方法

知识回顾：

一般认为，越近期的数据越能反映当前情况，对考虑今后的发展有直接的意义。因此，对近期的数据应给以较高的加权，采取具有逐步衰减性质的加权处理才更符合实际。指数平滑方法是采取渐消记忆的方式，利用逐步衰减的不等权平均办法进行数据处理的一种预测方法。

（1）如果时间序列有较大的随机波动或大幅的升降时，应选择较小的平滑系数，以消除这种不规则变动对预测值的影响。

（2）如果时间序列有较小的随机变动或数据以固定比率上升、下降时，应用较大的平滑系数。

（3）如果时间序列变动呈水平趋势，预测值与a的取值关系不大，可以选择居中的a值。

应用步骤：

（1）学生点击“指数平滑预测法”，弹出2010年-2018年用电量统计表；并显示三个“试算”按钮；

（2）学生点击第一个“试算”按钮，弹出“请输入初始值 ”；

（3）学生输入初始值数字，点回车，弹出“请输入平滑系数a”；

（4）学生输入a的数字，系统对a值进行判断，0

（5）学生点击“预测2019年”，弹出几个试算结果，学生选择其中之一，提交，这个数值列在旁边，以便查看。

1.4趋势外推法

知识回顾：

直线趋势外推法就是假定预测目标随时间变化的规律近似为一条直线。通过拟合直线方程描述直线的上升或下降趋势来确定预测值。

运用最小二乘法，确定出a,b的值，求出这个直线方程。

是时间序列的编号，为了简化计算，通常按 =0的原则编号。

在计算时，为保证 =0，通常对于不同的资料的时间间隔是不同的。

当n为奇数时，确定资料的中央一期为0，与中央一期对称的其他各期之和也应为0，则时间序列的时间间隔为1。即...,-2,-1,0,1,2,...

当n为偶数时，中央两期之和应为0，与这两期相邻的其他各期之和也应为0，则资料的时间间隔为2。即...,-5,-3,-1,1,3,5,...

应用步骤：

（1）学生点击“趋势外推法”，弹出2010年-2018年用电量统计表和“计算a”、“计算b”两个按钮。

（2）学生点击“计算a”，系统计算，并输出a数值；

（3）学生点击“计算b”，系统计算，并输出b数值；

（4）学生点击“预测2019年”，弹出“请输入t值”；

（5）学生输入t数字，系统代入公式计算，输出2019年度电量预测值。并将这个数值列在旁边，以便查看。

2.年度电量分解方法

知识回顾：

通过计算季节系数，描述时间序列的季节性变动规律，并以此为依据分解未来一年的年度预测电量。季节系数计算步骤如下：

（1）收集至少3年以上各月份的时间序列样本数据。

（2）算出时间序列样本中历年所有月份的算术平均值。

（3）算出时间序列中同月份数据的算数平均值 。

（4）算出月份的季节系数 。

此法只适用于趋势稳定增长的情况。当某年趋势突然增高时，将对同月平均数产生较明显的影响，从而使季节系数偏高。

应用步骤：

（1）学生点击“季节指数法”，弹出2010-2018年的各年分月度用电量曲线图，图下有可选中的多选框。

（2）学生选择至少三年的年度，点击“下一步”；弹出学生所选年份的月度电量；

（3）学生点击“计算 ”，系统代入公式计算，输出 数值，并列在旁边备查；

（4）学生点击“计算 ”，弹出“请选择月份”下拉框；如学生选择1月，系统代入公式计算，输出 数值，并列在旁边备查；学生依次计算出所有月份的 值；

（5）学生点击“计算季节系数”，弹出“请选择月份”下拉框，如学生选择1月，弹出“ ”，由学生根据旁边的备查数据，分别填入分子分母，回车，输出 数值，并列在旁边备查；学生依次计算出所有月份的 值；

（6）学生点击“2019年度电量分解”，弹出2019年度月份列表，如学生点击1月下对应的“分解电量”按钮，弹出“ ”，由学生分别输入两个乘数，点回车，系统计算，输出1月的分解电量，列在表格中。学生依次计算出所有月份的电量分解值。

3. 月度电量分解方法

通过计算季节系数，描述时间序列的季节性变动规律，并以此为依据分解未来一月的月度电量。季节系数计算步骤如下：

（1）收集至少30天的时间序列样本数据。

（2）算出时间序列样本中所有天数的算术平均值。

（3）算出时间序列中工作日电量数据的算数平均值 ，与非工作日电量数据的算数平均值 ；

（4）算出工作日与非工作日的季节系数 ；

应用步骤：

（1）学生点击2019年3月份（目前设其他月份灰色不可选），弹出2018年的各月日用电量曲线图，图下有可选中的多选框。

（2）学生选择至少一个月，点击“下一步”；弹出学生所选月份的日度电量；

（3）学生点击“计算 ”，系统代入公式计算，输出 数值，并列在旁边备查；

（4）学生点击“计算 ”，弹出“请选择工作日或非工作日”下拉框；如学生选择工作日，系统代入公式计算，输出 数值，并列在旁边备查；学生依次再计算出非工作日的 值；

（5）学生点击“计算季节系数”，弹出“请选择工作日或非工作日”下拉框，如学生选择工作日，弹出“ ”，由学生根据旁边的备查数据，分别填入分子分母，回车，输出 数值，并列在旁边备查；学生依次再计算出非工作日的 值；

学生点击“2019年3月电量分解”，弹出2019年3月的日历，如学生点击3月1日下对应的“分解电量”按钮，弹出“ ”，由学生分别输入两个乘数，点回车，系统计算，输出1月的分解电量，列在表格中。学生依次计算出3月所有日的电量分解值。

4. 日负荷预测方法

4.1典型日估算法

知识回顾：

根据典型工作日负荷曲线与典型非工作日负荷曲线的变化特征，估算预测日每隔15分钟的负荷。

应用操作：

（1）学生点击“典型日估算法”，弹出典型工作日负荷曲线与典型非工作日负荷曲线，并列在旁边，以备查看；

（2）学生点击3月日历的某一日，弹出所选日每隔15分钟间隔的列表，学生在表上间隔时间后填入估算的负荷。回车，系统输出本日的负荷曲线。

4.2多负荷曲线拟合法

知识回顾：

根据连续多日的负荷曲线的变化特征，估算、拟合出预测日负荷曲线。

应用操作：

（1）学生点击“多负荷曲线拟合法”，弹出连续15日负荷曲线，列在旁边，以备查看；

（2）学生点击3月日历的某一日，弹出所选日每隔15分钟间隔的列表，学生在表上间隔时间后填入估算的负荷。回车，系统输出本日的负荷曲线。

（3）学生将输出的日负荷曲线与15日负荷曲线进行比对，并点击“重新输入负荷”返回调整数据，直到满意为止。