S縣電力負荷預測計算分析案例目錄TOC\o"1-3"\h\u21334S縣電力負荷預測計算分析案例 1149551.1縣城電力負荷預測 2272971.1.1縣城總電量負荷分析 2131321.1.2縣城最大利用小時數(shù)分析 3287581.1.3縣城負荷預測 4192681.2農村電力負荷預測 8160711.2.1農村總電量負荷分析 8266341.2.2農村最大利用小時數(shù)分析 9283691.2.3農村負荷預測 10268761.3全社會用電負荷及電量預測 13負荷預測工作要求具有很強的科學性，盡管負荷預測的方法有多種，但由于所需的數(shù)據(jù)難以得到或預測模型存在不適應性，針對某一具體規(guī)劃區(qū)域而言，可供選擇的預測方法并不多，目前常用的預測模型方法主要有時間序列、灰色系統(tǒng)。其中每類預測模型下又包含多種計算模型，時間序列包含移動平均、線性回歸、多項式、指數(shù)平滑、S曲線估計等，灰色系統(tǒng)包含包絡模型、等維信息等方法，下面對常用計算模型計算原理簡單介紹：回歸模型預測法——根據(jù)負荷過去的歷史資料，建立可以進行數(shù)學分析的數(shù)學模型，對未來的負荷進行預測。從數(shù)學上看，就是用數(shù)理統(tǒng)計中的回歸分析方法，即通過對變量的觀測數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，確定變量之間的相互關系，從而實現(xiàn)預測的目的[4]。移動平均法——在數(shù)理統(tǒng)計中，如果要處理一組數(shù)據(jù)，常常取其算術平均值代表這一總體取值水平，算術平均值只能說明一般情況，看不出數(shù)據(jù)中的高點和低點，也不能反映發(fā)展過程和趨勢。如果對一組數(shù)據(jù)分段平均，并且分段平均法不是固定在某一段上，而是在每段間距保持不變的情況下，逐次后移一位求其平均值，則效果顯著好轉。移動平均法的關鍵是，僅取最近幾個數(shù)據(jù)點取其平均值，并令參與計算移動平均值的個點權數(shù)相等，即均等于1/N，再以前的數(shù)據(jù)點的權數(shù)為零[4]。多項式法——任一連續(xù)函數(shù)都可以用分段多項式來逼近，在一元回歸問題中，如果變量y與x的關系可以假定為k次多項式，經過變量代換，最終多項式回歸的問題化為多元線性回歸；利用最小二乘多項式回歸的算法進行擬和，其原理同多元線性回歸模型[4]。指數(shù)平滑（線性模型）法——指數(shù)平滑法是一種時間序列分析法，其擬合值或預測值是對歷史數(shù)據(jù)的加權算術平均值，并且近期數(shù)據(jù)權重大，遠期權重小，因此對接近目前時刻的數(shù)據(jù)擬合得較為精確。一次指數(shù)平滑只適用于下一步的預測，一般用于預測的是二次指數(shù)平滑。指數(shù)平滑法預測期數(shù)不應過長。另外，平滑系數(shù)α的選擇對預測結果影響很大，一般對于平穩(wěn)數(shù)列，取0.1≤α≤0.2為好[4]。曲線擬合法——負荷預測的一個重要方法是曲線擬合法。即對過去的具有隨機特性的負荷記錄進行擬合，得到一條確定的曲線，然后將此曲線外延到適當?shù)臅r刻，就得到該時刻的負荷預報值。實際上這是一種回歸分析。在回歸分析中，自變量是隨機變量，因變量是非隨機變量，而負荷預測問題正是這類問題。擬合曲線有很多種回歸方法，可以選擇不同的曲線方程，S曲線的方程為：y=1/{B+a[e*exp（-x）]}[4]?？筛鶕?jù)規(guī)劃區(qū)負荷預測的數(shù)據(jù)基礎和實際需要，綜合選用三種及以上適宜的方法進行預測，并相互校核[4]。對于新增大用戶負荷比重較大的地區(qū)，可采用點負荷增長與區(qū)域負荷自然增長相結合的方法進行預測[4]。負荷預測模型分析大多采用歷史數(shù)據(jù)，沅水城區(qū)歷史數(shù)據(jù)詳盡，負荷預測適宜采用自然增長+大用戶法、回歸分析法、移動平均法[4]?？h城電力負荷預測縣城總電量負荷分析按電力統(tǒng)計的產業(yè)分類收集用電歷史資料，根據(jù)下表可知，沅水縣城用電負荷、用電量均呈增長狀態(tài)，全社會用電量由2012年的2.64億kWh上升到2019年的3.82kWh，年均增長率為5.42%。沅水縣城主要以居民生活和第二產業(yè)用電為主。2012~2019年全社會最大用電負荷由2012年的43.99MW上升到2019年的79.89MW，年均增長率為8.9%。隨著沅水產業(yè)結構不斷調整優(yōu)化，第一產業(yè)用電量占比呈緩慢下降趨勢，第三產業(yè)用電量占比呈緩慢增長趨勢，第二產業(yè)用電量占主導地位。年均增長率=【N次根號下（末年/首年）】-1，N=年數(shù)-1，計算的結果只能適用于以首年算末年，若算中間年份則與原值不相等。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s11沅水縣城電量負荷歷史數(shù)據(jù)年份全社會最大用電負荷（MW）全社會用電量（億kWh）三產及居民用電量人均用電量（kWh/人）人均生活用電量（kWh/人）人口（萬人）一產二產三產居民201243.992.640.17111.53980.20440.7288382110556.91201351.232.960.13861.68590.23780.8936416312577.11201453.233.290.11821.85680.25121.0613454414667.24201559.723.610.10631.83370.28461.3846488518747.39201674.764.060.09111.74310.28461.9445537725757.55201787.013.550.09751.9960.41421.0392461013507.7201880.353.740.10152.04830.43721.1544428913248.72201979.893.820.10372.09270.44671.1794421513019.06圖STYLEREF1\s3.SEQ圖\*ARABIC\s11沅水縣城歷史年電量負荷趨勢圖縣城最大利用小時數(shù)分析根據(jù)沅水縣城歷史年的負荷和電量情況對最大負荷利用小時數(shù)進行計算，年用電最大負荷利用小時的計算方法為Tmax=A/Pmax（式中Tmax為年用電最大負荷利用小時，h；A為年用電量，kW·h；Pmax為年用電負荷最大值，kw）。得到2012-2019年最大負荷利用小時數(shù)變化情況如下表及圖所示。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s12沅水縣城最大負荷利用小時數(shù)情況年限全社會最大用電負荷(MW)全社會用電量(億kWh)最大利用小時數(shù)201243.992.646001201351.232.965778201453.233.296181201559.723.616045201674.764.065431201787.013.554080201880.353.744655201979.893.824782圖STYLEREF1\s3.SEQ圖\*ARABIC\s12歷年最大負荷利用小時數(shù)由上圖分析可知：沅水縣城電網2012-2019年期間最大負荷利用小時數(shù)呈下降趨勢。2012年最大利用小時數(shù)為6011小時，2019年為4782小時。隨著沅水電力負荷的發(fā)展，預計2020-2025年沅水縣城最大負荷利用小時數(shù)將穩(wěn)定在4500小時左右?？h城負荷預測一、自然增長+大用戶負荷預測該方法是根據(jù)大用戶（包括新增大用戶、新開發(fā)區(qū)）實際需電量，并利用一般用戶歷年的電量數(shù)據(jù)，加以延伸，推測各目標年的用電量。大用戶負荷預測部分：根據(jù)歷史情況統(tǒng)計出已有大用戶的負荷情況，大用戶負荷每年基本處于穩(wěn)定狀態(tài)。調研新增用戶，考慮用戶達產需要一定的時間過渡，咨詢每個新增用戶規(guī)劃用電大小、負荷性質及建設投產進度，在此基礎上，按各個新增用戶的投產時序，實際用電負荷(考慮各用戶自身的負載率)，按逐年達產水平比例的方法計算逐年負荷，按年疊加，最終整理出大用戶逐年負荷情況。自然增長部分負荷預測：根據(jù)規(guī)劃期間沅水城區(qū)發(fā)展水平，以及結合歷史年負荷增長情況，對沅水城區(qū)負荷進行自然增長部分預測。（一）大用戶負荷現(xiàn)狀本次定義報裝容量大于1000kVA的用戶為大用戶。根據(jù)下表可以看出，已有大用戶連續(xù)多年的負荷穩(wěn)定，可以預見近期也將繼續(xù)保持穩(wěn)定。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s13沅水城區(qū)已有大用戶情況序號項目名稱裝接容量（MVA）20132014201520162017201820191湖南湘福新型建材有限公司1.21.11.11.11.11.11.11.12金健面制品有限公司1.581.41.41.41.41.41.41.43湖南安福氣門有限公司2.862.62.62.62.62.62.62.64沅水縣天裕紡織有限公司1.251.21.21.21.21.21.21.25常德泰富新型建材有限公司1.080.950.950.950.950.950.950.956湖南省沅水新廈建材股份有限公司1.670.450.91.51.51.51.51.5匯總9.647.78.158.758.758.758.758.75（二）新增大用戶情況沅水縣城近期報裝大用戶1個，報裝容量為4.00MVA。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s14沅水城區(qū)新增大用戶情況序號項目名稱用電性質報裝容量（MVA）預計負荷（MW）投產時間1湖南安福環(huán)保科技股份有限公司農業(yè)排灌4.002.82020咨詢了新增用戶規(guī)劃用電大小、負荷性質及建設投產進度，該用戶2020年預計負載率為14%，即產生0.56MW的負荷，2021年負載率為35%，即產生1.4MW的負荷，2022年負載率為49%，即產生1.96MW的負荷，到2023年之后負載率穩(wěn)定在70%，即每年產生2.8MW的負荷，在此基礎上，按新增用戶的投產時序，實際用電負荷(考慮各用戶自身的負載率)，按年疊加，最終整理出城區(qū)新增大用戶逐年負荷情況。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s15近期大用戶負荷預測年份2019202020212022202320242025新增用戶負荷00.561.41.962.82.82.8（三）大用戶負荷預測結果將已有大用戶負荷與新增大用戶負荷相加，得到大用戶最終負荷預測結果如下表。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s16沅水城區(qū)大用戶負荷預測結果年份2019202020212022202320242025大用戶戶負荷8.759.3110.1510.7111.5511.5511.55（四）自然增長部分負荷預測根據(jù)規(guī)劃期間沅水城區(qū)發(fā)展水平，以及結合歷史年負荷增長情況，對沅水城區(qū)負荷進行自然增長部分預測。沅水縣城除去大用戶負荷之外，得到自然增長負荷如下表所示，經計算，沅水城區(qū)2012至2019年歷史年最大負荷增長率為8.9%，歷史年大用戶負荷增長率為1.84%，歷史年自然增長負荷年均增長率為10.09%。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s17沅水城區(qū)歷史年自然增長部分負荷年份20122013201420152016201720182019增長率（%）歷史年最大負荷43.9951.2353.2359.7274.7687.0180.3579.898.90歷史年大用戶負荷7.78.158.758.758.758.758.758.751.84歷史年自然增長負荷36.2943.0844.4850.9766.0178.2671.671.1410.09根據(jù)大用戶最終負荷預測結果，可以得到大用戶負荷未來5年的年均增長率為4.74%，統(tǒng)籌考慮到沅水縣經濟增長趨勢放緩，設置2020年到2025年自然增長負荷年均增長率為7.8%，將大用戶負荷預測結果和自然增長負荷預測結果相加，可以得出縣城區(qū)總負荷預測結果，沅水城區(qū)2020年負荷達到86MW，2025年負荷達到123.17MW，年均增長率為7.48%。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s18沅水城區(qū)自然增長+大用戶負荷預測結果年份2019202020212022202320242025增長率（%）大用戶負荷預測8.759.3110.1510.7111.5511.5511.554.74自然增長負荷預測71.1476.6982.6789.1196.06103.55111.627.80總負荷預測79.8986.0092.8299.82107.61115.10123.177.48二、回歸分析法回歸分析法指利用數(shù)據(jù)統(tǒng)計原理，對大量統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行數(shù)學處理，并確定因變量與某些自變量的相關關系，建立一個相關性較好的回歸方程（函數(shù)表達式），并加以外推，用于預測今后的因變量的變化的分析方法。根據(jù)因變量和自變量的個數(shù)分為：一元回歸分析和多元回歸分析；根據(jù)因變量和自變量的函數(shù)表達式分為：線性回歸分析和非線性回歸分析。預測思路：回歸分析法就是根據(jù)負荷過去的歷史資料，建立可以分析的數(shù)學模型，對未來的負荷進行預測。利用數(shù)理統(tǒng)計中的回歸分析方法，通過對變量的觀測數(shù)據(jù)進行分析，確定變量之間的相互關系，從而實現(xiàn)預測。以各年份全社會用電量數(shù)據(jù)為因變量，建立下列多種數(shù)學模型：指數(shù)函數(shù)：y=ae^bx線性函數(shù)：Y=ax+b冪函數(shù)：y=ax^b對數(shù)函數(shù)：Y=aln(x)+b多項式：y=a+bx+cx^2其中：Y為因變量，代表負荷(MW)，X為自變量，代表年份，a、b、c為回歸系數(shù)，R2為擬合度，擬合度越高，說明采用的模型越接近預測結果。擬合度是指回歸直線對觀測值的擬合程度。度量擬合度的統(tǒng)計量是可決系數(shù)（亦稱確定系數(shù)）R2。R2最大值為1。R2的值越接近1，說明回歸直線對觀測值的擬合程度越好；反之，R2的值越小，說明回歸直線對觀測值的擬合程度越差。圖STYLEREF1\s3.SEQ圖\*ARABIC\s13回歸模型曲線圖利用數(shù)據(jù)分析工具，將2013年到2019年的歷史負荷數(shù)據(jù)代入Y，將相應年份代入X，計算出所采用的回歸模型及模型參數(shù)下表所示，其中線性的擬合度最高，為0.8532，多項式的擬合度也較高，為0.8147。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s19回歸分析法數(shù)學模型參數(shù)表計算模型線性對數(shù)多項式指數(shù)乘冪計算公式Y=ax+bY=aln(x)+bY=a+bx+cx2Y=aebxY=axba值5.567615.81731.69941.79845.087b值42.9743.511-0.27950.09580.2558c值--0.585--R2值0.85320.61830.81470.78840.6247回歸分析法數(shù)學模型電量預測結果如下表所示。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s110回歸分析法電量預測結果年份2019202020212022202320242025年均增長率（%）指數(shù)79.8989.9598.99108.95119.90131.95145.2210.47二次多項式79.8986.6393.50100.93108.94117.59126.938.02線性79.8987.5193.0898.65104.21109.78115.356.31乘冪79.8976.7579.0981.2683.2685.1386.901.41對數(shù)79.8976.4078.2679.9381.4482.8184.080.86通過對回歸曲線模型預測的負荷值進行分析，結合當前經濟發(fā)展形勢及沅水發(fā)展建設情況，對各種回歸模型進行預測結果進行對比，綜合考慮擬合度和負荷年均增長率情況，最終選取擬合優(yōu)度較高的多項式模型y=a+bx+cx^2作為沅水城區(qū)近期負荷預測回歸模型。三、移動平均法移動平均法是用一組最近的實際數(shù)據(jù)值來預測未來一期或幾期內公司產品的需求量、公司產能等的一種常用方法。移動平均法適用于即期預測。當產品需求既不快速增長也不快速下降，且不存在季節(jié)性因素時，移動平均法能有效地消除預測中的隨機波動，是非常有用的。預測思路：在數(shù)理統(tǒng)計中，如果要處理一組數(shù)據(jù)，常常取其算術平均值代表這一總體取值水平，算術平均值只能說明一般情況，看不出數(shù)據(jù)中的高點和低點，也不能反映發(fā)展過程和趨勢。如果對一組數(shù)據(jù)分段平均，并且分段平均法不是固定在某一段上，而是在每段間距保持不變的情況下，逐次后移一位求其平均值，則效果顯著好轉。移動平均法的關鍵是，僅取最近幾個數(shù)據(jù)點取其平均值，并令參與計算移動平均值的個點權數(shù)相等，即均等于1/N，再以前的數(shù)據(jù)點的權數(shù)為零。簡單移動平均的計算公式為:At=(Yt+Yt-1+…+Yt-n)/n；Yt是相應年份的負荷值，；n是移動平均的時期個數(shù)；At是一次平均值，t為相應年份。本次預測中，取近4年的負荷平均值，n=4，得出2012年到2015年的平均負荷為52.04MW，2016年到2019年移動平均值為80.50MW，一次移動平均值年均增長率為6.42%。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s111基于移動平均法的負荷負荷預測年份全社會負荷（MW）一次移動（n=4）一次移動平均值年均增長率（%）實際值201243.99201351.23201453.23201559.7252.04--201674.7659.74--201787.0168.68--201880.3575.46--201979.8980.50--預測值202083.7683.76--202185.6785.67--202291.8491.84--202399.8599.85--2024107.61107.61--2025116.23116.236.42四、縣城負荷預測結果將上述三種預測結果進行比較，結合經濟發(fā)展速度，選用居中的預測結果，即為自然增長+大用戶法，2025年最大負荷為123.17MW。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s112沅水城區(qū)全社會最大負荷結果2019202020212022202320242025增長率自然增長+大用戶法79.8986.0092.8299.82107.61115.10123.177.48回歸分析法（多項式）79.8986.6393.50100.93108.94117.59126.938.02移動平均法79.8983.7685.6791.8499.85107.61116.236.45農村電力負荷預測農村總電量負荷分析按電力統(tǒng)計的產業(yè)分類收集用電歷史資料，其中應包括：第一、二、三產業(yè)的用電量、居民生活用電量和負荷水平。沅水縣主要以居民生活和第二產業(yè)用電為主。2012~2019年中沅水農村用電負荷、用電量均呈增長狀態(tài)，全社會用電量由2012年的3.48億kWh上升到2019年的5.28kWh，年均增長率為6.1%。全社會最大用電負荷由2012年的68.01MW上升到2019年的122.41MW，年均增長率為8.8%。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s113沅水農村電量負荷歷史數(shù)據(jù)年份全社會最大用電負荷（MW）全社會用電量（億kWh）三產及居民用電量人均用電量（kWh/人）人均生活用電量（kWh/人）人口（萬人）一產二產三產居民201268.013.480.271.70.231.2890133138.63201379.23.760.311.960.271.2297931838.39201469.973.390.281.910.260.9388724338.21201566.983.350.31.820.330.988323737.96201683.863.430.331.750.470.8990423537.952017114.394.270.3320.421.52115541135.892018108.954.920.372.260.481.81137050435.912019122.415.280.39712.430.521.94148554635.54圖STYLEREF1\s3.SEQ圖\*ARABIC\s14沅水農村歷史年電量負荷趨勢圖農村最大利用小時數(shù)分析根據(jù)沅水歷史年的負荷和電量情況對最大負荷利用小時數(shù)進行計算，得到2012-2019最大負荷利用小時數(shù)變化情況如下表及圖所示。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s114沅水最大負荷利用小時數(shù)情況年份全社會最大用電負荷（MW）全社會用電量（億kWh）最大利用小時數(shù)201379.23.764747201469.973.394845201566.983.355001201683.863.4340902017114.394.2737332018108.954.9245162019122.415.284313圖STYLEREF1\s3.SEQ圖\*ARABIC\s15歷史年最大利用小時數(shù)圖由上圖分析可知：沅水農網2012-2019年期間最大負荷利用小時數(shù)相對平穩(wěn)。2012年最大利用小時數(shù)為4747小時，2019年為4313小時。隨著沅水縣電力負荷的發(fā)展，預計2019-2025年沅水農網最大負荷利用小時數(shù)將穩(wěn)定在4300小時左右。農村負荷預測根據(jù)沅水農村區(qū)域歷史數(shù)據(jù)，選用自然增長+大用戶負荷預測、回歸模型法、移動平均法三種預測方法進行負荷預測。一、自然增長+大用戶負荷預測該方法是根據(jù)大用戶（包括新增大用戶、新開發(fā)區(qū)）實際需電量，并利用一般用戶歷年的電量數(shù)據(jù)，加以延伸，推測各目標年的用電量。大用戶負荷預測部分：根據(jù)歷史情況統(tǒng)計出已有大用戶的負荷情況，大用戶負荷每年基本處于穩(wěn)定狀態(tài)。調研新增用戶，考慮用戶達產需要一定的時間過渡，咨詢每個新增用戶規(guī)劃用電大小、負荷性質及建設投產進度，在此基礎上，按各個新增用戶的投產時序，實際用電負荷(考慮各用戶自身的負載率)，按逐年達產水平比例的方法計算逐年負荷，按年疊加，最終整理出大用戶逐年負荷情況。自然增長部分負荷預測：根據(jù)規(guī)劃期間農村發(fā)展水平，以及結合歷史年負荷增長情況，對負荷進行自然增長部分預測。（一）大用戶負荷預測現(xiàn)狀年沅水縣農村沒有大用戶。（二）新增大用戶情況沅水縣農村規(guī)劃年內無新增大用戶。（三）自然增長部分負荷預測根據(jù)規(guī)劃期間沅水農村發(fā)展水平，以及結合歷史年負荷增長情況，對沅水農村負荷進行自然增長部分預測。根據(jù)規(guī)劃期間經濟發(fā)展水平，以及結合歷史年負荷增長情況，進行自然增長部分預測。除去大用戶負荷之外，得到自然增長負荷如下表所示，經計算，2012至2019年歷史年自然增長負荷年均增長率為8.76%。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s115沅水農村歷史年自然增長部分負荷年份20122013201420152016201720182019增長率歷史年最大負荷68.0179.269.9766.9883.86114.39108.95122.418.76歷史年大用戶負荷000000000歷史年自然增長負荷68.0179.269.9766.9883.86114.39108.95122.418.76本次用近2012至2019年負荷增長率來當做測算標準，經計算，沅水農村總負荷增長率為8.76%。統(tǒng)籌考慮到沅水縣經濟增長趨勢放緩，設置2020年到2025年自然增長負荷年均增長率為6.68%，可以得出農村總負荷預測結果，沅水農村2025年負荷達到180.45MW。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s116沅水農村自然增長+大用戶負荷預測結果年份2019202020212022202320242025增長率大用戶負荷00000000自然增長負荷122.41135.31143.41152.16162.19172.02180.456.68總負荷122.41135.31143.41152.16162.19172.02180.456.68二、回歸模型法回歸分析法指利用數(shù)據(jù)統(tǒng)計原理，對大量統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行數(shù)學處理，并確定因變量與某些自變量的相關關系，建立一個相關性較好的回歸方程（函數(shù)表達式），并加以外推，用于預測今后的因變量的變化的分析方法。根據(jù)因變量和自變量的個數(shù)分為：一元回歸分析和多元回歸分析；根據(jù)因變量和自變量的函數(shù)表達式分為：線性回歸分析和非線性回歸分析。預測思路：回歸分析法就是根據(jù)負荷過去的歷史資料，建立可以分析的數(shù)學模型，對未來的負荷進行預測。利用數(shù)理統(tǒng)計中的回歸分析方法，通過對變量的觀測數(shù)據(jù)進行分析，確定變量之間的相互關系，從而實現(xiàn)預測。以各年份全社會用電量數(shù)據(jù)為因變量，建立下列多種數(shù)學模型：指數(shù)函數(shù)：y=ae^bx線性函數(shù)：Y=ax+b冪函數(shù)：y=ax^b對數(shù)函數(shù)：Y=aln(x)+b多項式：y=a+bx+cx^2其中：Y為因變量，代表負荷(MW)，X為自變量，代表年份，a、b、c為回歸系數(shù)，R2為擬合度，擬合度越高，說明采用的模型越接近預測結果。擬合度是指回歸直線對觀測值的擬合程度。度量擬合度的統(tǒng)計量是可決系數(shù)（亦稱確定系數(shù)）R2。R2最大值為1。R2的值越接近1，說明回歸直線對觀測值的擬合程度越好；反之，R2的值越小，說明回歸直線對觀測值的擬合程度越差。圖STYLEREF1\s3.SEQ圖\*ARABIC\s16回歸模型曲線圖所采用的回歸模型及模型參數(shù)下表所示。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s117回歸法數(shù)學模型參數(shù)表計算模型線性對數(shù)多項式指數(shù)乘冪計算公式Y=ax+bY=aln(x)+bY=a+bx+cx2Y=aebxY=axba值8.6835.6355.32180.65476.345b值66.51340.350.25780.07970.2037c值--0.8216--R2值0.87320.70810.91470.86690.7106回歸法數(shù)學模型電量預測結果如下表所示。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s118回歸法負荷預測結果年份2019202020212022202320242025年均增長率（%）指數(shù)122.41152.59165.25178.96193.81209.89227.3010.23二次多項式122.41134.18144.96156.62169.21182.82197.528.04線性122.41135.95144.63153.31161.99170.67179.356.56乘冪122.41116.61119.44122.03124.43126.65128.731.63對數(shù)122.41114.44118.64122.39125.79128.89131.741.97通過對回歸曲線模型預測的負荷值進行分析，結合當前經濟發(fā)展形勢及沅水發(fā)展建設情況，對各種回歸模型進行預測結果進行對比，綜合考慮擬合度和負荷年均增長率情況，最終選取擬合優(yōu)度較高的多項式模型y=a+bx+cx^2作為沅水農村近期負荷預測回歸模型，沅水農村2025年負荷達到197.52MW。三、移動平均法移動平均法是用一組最近的實際數(shù)據(jù)值來預測未來一期或幾期內公司產品的需求量、公司產能等的一種常用方法。移動平均法適用于即期預測。當產品需求既不快速增長也不快速下降，且不存在季節(jié)性因素時，移動平均法能有效地消除預測中的隨機波動，是非常有用的。預測思路：在數(shù)理統(tǒng)計中，如果要處理一組數(shù)據(jù)，常常取其算術平均值代表這一總體取值水平，算術平均值只能說明一般情況，看不出數(shù)據(jù)中的高點和低點，也不能反映發(fā)展過程和趨勢。如果對一組數(shù)據(jù)分段平均，并且分段平均法不是固定在某一段上，而是在每段間距保持不變的情況下，逐次后移一位求其平均值，則效果顯著好轉。移動平均法的關鍵是，僅取最近幾個數(shù)據(jù)點取其平均值，并令參與計算移動平均值的個點權數(shù)相等，即均等于1/N，再以前的數(shù)據(jù)點的權數(shù)為零。簡單移動平均的計算公式為:At=(Yt+Yt-1+…+Yt-n)/n；Yt是相應年份的負荷值，；n是移動平均的時期個數(shù)；At是一次平均值，t為相應年份。本次預測中，取近4年的負荷平均值，n=4，得出2012年到2015年的平均負荷為71.04MW，2016年到2019年移動平均值為107.40MW，一次移動平均值年均增長率為6.21%。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s119農村基于移動平均法的負荷負荷預測年份全社會負荷（MW）一次移動一次移