简介：摘要：电力企业发展，与最优购售电量息息相关，本文从风险价值的角度，对售电公司在电力市场条件下的最优购售电量决策方案进行研究，分析制定最优购售电量决策的必要性、售电企业购售电收益以及构建售电企业最优购售电量模型，提出模型科学构建与合理应用，可以实现售电企业购售电业务收益与风险有效分析的结论，以期为售电企业后续购售电业务有序开展提供参考。

简介：摘要随着电力市场竞争的日益加深，电力企业的服务意识也要随之改变，只有这样才能站稳自己的市场。在这种情况下，要求我们电力企业要按照电力市场的客观规律办事，实现有原来的主观决策向客观决策转变。那么，售电量预测工作就显得尤为重要。本文从当前售电量预测的重要性入手，来探讨售电量预测的预测方法。

简介：摘要电力系统中应用最广泛的是数列预测，数列预测即对己有的一组时间序列数据进行生成处理，并用灰色模型GM（1，1）的微分方程模拟这一组时序数据。

简介：

简介：摘要随着我国社会经济的快速发展，产业结构日趋合理，经济效益不断提高，国内生产总值递增速度加快，一些省份地区甚至出现了“电荒”、“拉闸限电”的现象。由此可见，各地发展的速度不同，发展的观念有别，反映发展情况最有效的佐证就是各地供电企业售电量的增长幅度，也就是说，即经济增长与用电增长具有较强的相关性。选择一种适当的售电量统计方法不仅关系到统计口径的正确与否，而且也关系到能否准确反映该地区甚至一国经济发展水平的真实状况。基于此，本文就供电企业售电量统计方法进行了论述。

简介：摘要国家电网公司通过对营销指标的评估，反映基层单位的经营业绩、管理水平和各项预控能力。月度售电量预测准确率是中国电网公司跨行业基准评估的指标之一。这个指标似乎很简单，但是很难达到评估的要求。在预测过程中没有固定的模型，存在许多不可控因素。与此同时，预测过程需要考虑到同比、环率和市场变化。由于企业生产经营、季节性等因素的影响，这一指标的完善一直困扰着我们，通过实践摸索终于找到了破解的方法。

简介：摘要 ：售电量预测是指在正确的理论指导下，通过调查研究掌握大量的资料，运用可靠的方法和手段对公司售电量的发展趋势做出科学合理的推断。售电量预测工作是根据负荷的历史数据，通过预测模型得出其发展规律，从而预测售电量在以后某一时间范围内的变化，因此数据采集和数学模型选择是工作中最重要的两部分。而本文提出的利用计算线损率的数学模型对于供电所的月度售电量可以进行很好的预测，并且利用石鼓供电所的相关数据进行理论实际验证，最终验证本文提出的数学模型在供电所月度售电量预测中是可行的。

简介：摘要电网企业以售电为主营业务，售电量的多少将直接影响公司经营效益，而对售电量进行准确的预测还有利于公司进行有效的购电计划安排，提高供电可靠性。传统意义的售电量预测仅仅依赖于全社会用电量的大致走势来预估一个增长率，作为下一预测周期的预测基础，但是，随着电量影响因素的复杂化，其趋势增了更多的不确定性，就需要选择使用可以考虑多影响因素的预测模型进行预测。基于此，本文主要对售电量预测及其相关决策进行分析探讨。

简介：

简介：摘要“十三五”期间天津市经济转型和产业经济调整必然导致用电结构的变化，传统的预测模型通常表述的是变量之间的一种“长期均衡”关系，难以适应两者间短期偏离的冲击。本文首先探索分析了天津市历史经济形势及发展政策走向、电力需求的变化规律，深入研究了经济与电力长期协整关系，并在此基础上研究短期波动对用电的影响，建立了适用于天津市经济“新常态”下的误差修正模型以预测售电量变化，有效提升了模型的拟合优度和预测能力。

简介：【摘要】由于各种外部因素的影响，春假前后的月度售电量预测一直存在较大误差。本期旨在呈现基于X12时代分解法的完整预测模型、ARIMA模型和中度去污机。一是采用X12周期细分法，将月度售电量历史数据转化为趋势项、时间项和随机项；然后采用ARIMA模型和历史数据平均法对趋势要素、随机要素和时间要素进行预测。该算法对春节1-3月历史售电量季度率和对应月份第一天的天数进行回归分析，对预测结果进行复核。结果表明：利用Eviews软件对历史数据进行统计和计算，将预测结果与传统的ARIMA模型和TRAMO-SEATS模型进行对比，大大提高了他的预测能力。

简介：摘要在电力市场营销工作中，售电量的高低是一个地区经济发展的晴雨表，开拓电力市场是营销工作的重中之重。科学的进行电量预测，对企业经营决策起着重要作用。为了提高电量预测准确率，通过分析现状、找出影响预测准确率的因素，提出提高预测准确率的措施，从而找出适合本地区的电量预测方法。

简介：摘要为了更好的掌握电网技术与功能，正确判断电网供、用电能力，并且能及时掌控地区用电负荷情况；以及防止供需不平衡从而导致影响电网安全运行或影响国家机关、企事业单位、重要以及特殊用户的安全用电。特此需要更好的把智能电网与需求侧售电量预测及技术分析工作高度重视，并能以此推动智能电网运行和安全用电。

简介：摘要随着产业结构调整、国企深化改革等政策措施的逐步深入，我国经济进入新常态。2015年，我国经济下行压力持续加大，售电市场形势较为严峻，因此售电量预测具有重要意义。长期以来，诸多学者对月售电量预测的理论和方法做了大量研究，提出了多种各具特点的预测方法。其中，以基于神经网络模型和基于时间序列的回归模型的预测研究最为常见。随着产业结构调整、国企深化改革等政策措施的逐步深入，我国经济进入新常态。2015年，我国经济下行压力持续加大，售电市场形势较为严峻，因此售电量预测具有重要意义。本文应用数据挖掘分析方法，充分收集内部、外部数据信息，挖掘分析影响售电量的主要因素。

简介：摘要因素分析法的目的之一是从数据集中提取从条件到结果之间的因果规则，但由于用于训练学习的样本具有随机性、且事先人们并不完全了解事物的背景空间，于是得到的数据集往往只是原背景空间的一个局部样本，而非整个背景空间。故而，结合此类数据集得出的因果规则可能是不完备的，这会造成在实际应用中出现某些测试个体无法识别的现象。如何分析售电量增长，发现影响电力市场增长的因素和未来的增长点，从而制定出长远的市场开拓计划，电力平衡计划以及财务收入计划和其它经济指标，成为摆在我们面前的一项重要任务。本文分析了因素空间理论及因素分析法，探讨了量化分类售电影响的分析方法的确定及因素分析法在分析售电量增长中的应用。

简介：摘要随着我国社会经济的快速发展，国民经济生产的步伐也在不断的加快，日常的生活水平也有了较大的进步，这些都与电能的安全稳定和可靠供应有着非常大的关系，同时也与供电企业提供优质电能供应服务是分不开的。供电企业要想保障电能的稳定和可靠传输，取得非常好的经济效益，就需要对电能的售出进行相应的预测与分析。作者在供电企业电力营销部门从事售电量分析与预测的工作，本文结合自身工作实际，分析了基于分类负荷售电量预测，并给出了相应的预测研究，以供参考。

简介：近日，中国神华（601088）发布运营数据，4月份公司煤炭销量同比增加5．9％，总售电量同比增加63．3％。

简介：摘要在电力市场营销工作中，售电量的高低是一个地区经济发展的晴雨表，开拓电力市场是营销工作的重中之重。科学的进行电量预测，对企业经营决策起着重要作用。为了提高电量预测准确率，通过分析现状、找出影响预测准确率的因素，提出提高预测准确率的措施，从而找出适合本地区的电量预测方法。

简介：在“十一五”规划开局之年即将掀过最后几页日历的时候，三河供电人以年度购售电量突破10亿千瓦时的佳绩，向三河的父老们献上了一份沉甸甸的厚礼，为2006年划上了一个圆满的句号。

简介：摘要本文针对某供电企业2013年至2017年共60个月的历史月度售电量数据，分别通过BP神经网络模型、RBF神经网络模型预测得到2017年全年12个月售电量的预测值，按照误差方差倒数法进行相应的权重分配，通过优化组合模型预测，得到初步预测数据。对预测误差较大的3月和12月预测售电量采用季度占比的方法进行修正，并针对分布式光伏发电、电能替代、政策等主要影响因素，给出了修正公式。本方法极大地提高了预测准确度，对目前该地区现有负荷特性产生的月度售电量的预测具有一定适用性和可靠性。