运用统计数据挖掘的月度售电量预测方法探索

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供电公司由于营销系统中售电量抄表数据分时段的原因,无法逐日查询售电量数据.营销系统分期抄表数据均为既成事实,无法提前预判整个月份的售电量数据,这就对短期的月度售电量预测追踪提出了挑战.本文主要是研究分月售电量预测方法,利用供电公司的历史统计数据,建立时间序列数据模型,通过数理校验和分析,得到本地区的月度售电量预测追踪模型.通过分月上旬占比值的统计数据反推计算,从而简单、快速和准确的预测追踪整个月售电量数据.为供电公司各个职能部门的计划和预算管理工作提供了更具准确性和时效性的辅助决策.
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