来源：中国产业信息网2017-02-27

中国风力发电量预测数据来源：公开数据整理四、中国核能发电量预测2015年1-10月，全国核能发电累计产量为1，404.56亿千瓦时，同比增长了30.99%;2016年1-8月，累计产量为1，364.00...中国水力发电量预测数据来源：公开数据整理 三、中国风力发电量预测2015年1-10月，全国风力发电累计产量为1，370.71亿千瓦时，同比增长了14.94%;2016年1-8月，累计产量为1，358.00

来源：走进电力市场2017-02-23

同时，在月度电量预测不准确的情况下，会人为增加售电公司、用户的风险。广东省2017年3月的竞价结果也说明了这个问题。出清价差为-189.45厘/千瓦时。

来源：一只小电驴2017-02-21

对于用户来讲，成功办理准入手续意味着拿到了电力市场化交易的入场券，同时如果也找到了一家靠谱的售电公司承担了所有的偏差考核，转移了市场竞价、电量预测不准等操作风险，一定程度上规避了政策风险，那么用户在合同期内可以获得可预见的优惠电费

来源：易电在线2017-02-20

电力用户自用电历史以来，未曾规范化进行电量预测，未形成预估电量的习惯，未形成核算单位能耗的习惯。...所以今天易电君跟大家深究一下，现阶段的电量预测那么难，到底是为什么？一、电能使用的特性，从根本上决定了偏差的存在，只能尽量减小偏差数值，不可避免。

来源：晶见2017-02-17

同时，对电力用户来说，更多会体现在电量预测分析、需求侧管理能力、电力运维托管服务、储能节能分布式新能源等增值服务、以及产融结合、电力金融等深层次服务等。

来源：亮报2017-01-04

【履责故事】小陈，上个月的电量预测数据和实际比对值出来了么?2016年12月1日一大早，南通供电公司财务部副主任陆晓冬急匆匆地跑来询问电费电价专职陈再安。比对数据已经出来了!

来源：江苏省盐城供电公司2017-01-03

光伏发电能源前景广阔，光e宝提供了一个新平台，该平台还基于数据挖掘技术，提供运行监测、风险预警、电量预测、收益分析等高级辅助决策功能，改善过去因信息不对称、商业模式传统封闭带来的并网申请程序等种种困难，

来源：晶见2016-12-13

这两种电量预测的用户范围存在一定差异，主管部门制定电量上限的目的在于适度引导月度电量分布与预测的范围。明年一月没有月度竞价，那么长协是如何结算的？

来源：晶见2016-12-13

这两种电量预测的用户范围存在一定差异，主管部门制定电量上限的目的在于适度引导月度电量分布与预测的范围。明年一月没有月度竞价，那么长协是如何结算的？

来源：能源与环保2016-11-22

1预测坑：电力电量预测定价办法规定，规划新增输配电固定资产投资额。...建议国家发改委、能源局等制定电力电量预测工作管理办法，构建由各地方经济发展部门

来源：北极星售电网2016-11-18

售电公司关注的事情：用户电量预测到底该从哪里下手？2017版的广东新规中关注重点除了统一出清意外，更多的关注的是电量偏差，正偏差还是负偏差都是要挨罚的，请再次关注如下图一理论讲解偏差和图二偏差算例！

来源：能源窗2016-11-18

电量预测的微观方法是按工业、农业、交通运输、商业及市政居民用电量分别进行估算，再进行累加。（本段纯属摘抄！）...来源：微信公众号 能源窗 作者： 留连图一：理论讲解偏差图二：偏差算例新规一出，可以想象售电公司更为关注的事情就落在如何为用户做好电量预测了！

来源：林洋能源2016-11-14

基于能效大数据的深度发掘和分析，林洋智慧能效管理云服务平台可以为用户、园区、售电公司等提供负荷、电量预测、最大负荷发生时间预测、各类优化对标模型、故障预测等增值服务。

来源：重庆经信委2016-11-10

4.相关市场主体应建立市场风险意识，积极研究直接交易政策，做好交易电量预测和成本测算，规避违约风险。看完《通知》，相信大家还有不少疑惑，急切地想找到一个答疑的窗口。

来源：北极星输配电网整理2016-11-09

四、相关市场主体应建立市场风险意识，积极研究直接交易政策，做好交易电量预测和成本测算，规避违约风险。

来源：北极星售电网2016-11-08

四、相关市场主体应建立市场风险意识，积极研究直接交易政策，做好交易电量预测和成本测算，规避违约风险。

来源：北极星售电网2016-10-25

而对于这些新进入者，如何做到精细化、个性化的服务，如何高效准确的对用户用电行为进行检测，以及如何精准的对电量预测，更是对他们专业能力的一大挑战。那么售电公司具体要怎么做呢？

来源：秦电图2016-10-08

比如美国这类电力市场相对成熟的国家，就有很多针对不同行业的大工业用户的精准用电量预测，像时间序列、支持向量机、神经网络、生产计划、综合预测法等结合，通过我们的实际数据验证，酒店、商场、化工、水泥等各类用户日用电量预测准确率基本能接近

来源：秦电图2016-10-08

比如美国这类电力市场相对成熟的国家，就有很多针对不同行业的大工业用户的精准用电量预测，像时间序列、支持向量机、神经网络、生产计划、综合预测法等结合，通过我们的实际数据验证，酒店、商场、化工、水泥等各类用户日用电量预测准确率基本能接近

来源：国家电网公司2016-09-13

据了解，以往电量预测均根据近期电量、营销送电停电数据进行分析预测，电量预测耗时长、涉及数据单一，节假日、气温等重要影响因素未被量入预测因素中，难以精准快速完成预测，且易出现预测偏差值波动较大的现象，导致企业收入预测准确度不够