如何在Power Query中自定义表格 动态生成能耗预测日期小时表

不用特意啃自定义表的M语法，用内置的列表生成、展开功能就能快速搭出动态更新的预测底表，每次刷新自动适配当月剩余天数，全程大部分操作可以点界面完成，不用全写代码。

步骤1：生成小时粒度的预测维度底表 #

新建一个空查询，把下面的M代码贴进去，代码会自动计算当前日期到当月最后一天的时间范围，拆解到小时粒度，同时自动对齐你历史表的核心维度字段：

let
    // 动态获取时间基准，无需手动改日期
    当前日期 = Date.From(DateTime.LocalNow()),
    当月末日 = Date.EndOfMonth(当前日期),
    // 生成剩余日期序列
    剩余日期列表 = {当前日期..当月末日},
    日期维表 = Table.FromList(剩余日期列表, Splitter.SplitByNothing(), {"Date"}),
    // 给每个日期挂载0-23点的小时值，展开到小时粒度
    追加小时列 = Table.AddColumn(日期维表, "Hour of the Day", each {0..23}),
    小时级维表 = Table.ExpandListColumn(追加小时列, "Hour of the Day"),
    // 生成和历史表一致的星期字段，默认周一是一周第一天，和多数工厂的统计规则对齐
    追加星期字段 = Table.AddColumn(小时级维表, "Day of the week = Dia Semana", each Date.DayOfWeek(_[Date], Day.Monday)),
    // 拉取历史表中所有电表编码，做笛卡尔积避免遗漏计量点
    全量电表列表 = List.Distinct(历史能耗表[Energy Meter Code]),
    追加点表编码列 = Table.AddColumn(追加星期字段, "Energy Meter Code", each 全量电表列表),
    全量维度底表 = Table.ExpandListColumn(追加点表编码列, "Energy Meter Code"),
    // 统一字段类型，和历史表保持一致
    格式修正 = Table.TransformColumnTypes(全量维度底表,{
        {"Date", type date},
        {"Hour of the Day", Int64.Type},
        {"Day of the week = Dia Semana", Int64.Type},
        {"Energy Meter Code", type text}
    })
in
    格式修正

代码里的历史能耗表替换成你自己导入的历史能耗查询名称即可，如果电表编码是数值格式，把对应字段的类型改成数字就行。
如果不想从当天开始算，想从次日开始算，把剩余日期列表 = {当前日期..当月末日}改成剩余日期列表 = {Date.AddDays(当前日期,1)..当月末日}就可以。

步骤2：匹配历史同维度平均能耗 #

这步几乎不用写代码，点界面操作就行：

• 选中历史能耗表，点击「分组依据」，分组字段选Energy Meter Code、Day of the week = Dia Semana、Hour of the Day三个，聚合规则选「平均值」，聚合字段选Consumption (MWh)，输出列命名为Consumption (MWh)即可
• 选中刚才做好的预测维度底表，点击「合并查询」，和上面生成的分组平均表按三个维度字段做左连接，把平均能耗值扩展到预测表里，这部分值就是你要的简单平均法预测能耗

步骤3：合并全量数据 #

选中历史能耗表，点击「追加查询」，把匹配完能耗值的预测表追加进去，就得到了从月初到月末完整的小时级能耗表，直接算累计值就能得到当月末的预测总能耗。

几个实用优化点 #

• 整个表是完全动态的，每次刷新会自动根据当天日期调整预测时间范围，跨月也不用手动改参数
• 如果历史数据里有停产、设备故障这类异常低能耗数据，可以在分组算平均之前先过滤掉异常值，预测结果会更贴合实际生产情况
• 如果要加节假日、排班这类维度，直接在维度底表里加对应判断列，分组的时候把新维度加进去就行，匹配逻辑不用改

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Helio_Prado