全社会用电量预警指标研究

分析了开展全社会用电预警的意义,提出了选取先行指标的原则和筛选范围,针对国家电网公司经营区域全社会用电量,采用时差相关分析、转折点分析、异常点分析3种方法进行了实证分析,得到了全社会用电量的先行指标,并且提出了预警指标的构造方法,为建立用电量预警模型奠定了基础。     

计及经济因素的混合模型电量预测研究

精确的电量预测是进行电网规划和建设的重要依据。为解决月度用电量预测方法思路单一、预测模型通用性不强、预测精度低等问题,通过对区域用电量与经济的历史数据研究分析,提出了一种计及经济因素影响的混合模型月度用电量预测方法。该方法将回归分析法和指数平滑法这两种预测方法相结合,建立电量预测模型,取得了较高的预测精度;最后,将本模型运用于浙江嘉兴地区月用电量预测,结果表明,该模型预测平均绝对百分误差为2. 31%,从而验证了该模型的有效性与通用性。     

江苏2014年前两月工业用电增长7．7％

江苏省2014年前两个月用电量等“先行指标”3月10日出炉：1—2月全省工业用电量同比增长。同期,规模以上工业增加值同比增长11％左右。     

基于多元线性回归理论的河南省用电量预测

研究了多元线性回归理论模型及其在区域经济中的应用,探讨了多元线性回归模型、未知参数的估计及其参数的检验问题。以河南国民生产总值、人口及全社会用电量的数据资料为例,介绍了多元线性回归算法在区域经济研究中的应用,并对2007—2015年区域用电量进行了预测。     

基于Gauss插值的正交化预测方法在智能电网用电量预测中的应用研究

智能电网的一个重要特征是通过高精度的用电量预测进行电能智能调配,用电量信息的精确预测是电网智能化的关键指标。在此背景下,将高斯正交化插值方法与灰色GM(1,1)预测模型相结合,构造一类新的灰色正交化预测模型——NGGM（1,1）,并将此模型应用于智能电网用电量预测研究中。该模型可以有效地解决非等距序列的预测问题,较大程度提高模型的预测精度,优化数据质量,加强电网运行及调配的智能性,为智能电网的辅助决策提供更为符合实际的、可操作的科学参考。最后用所提出的方法对江苏省2008年工业用电量进行预测研究,其结果表明了所提方法的有效性。     

基于Gauss插值的正交化预测方法在智能电网用电量预测中的应用研究

智能电网的一个重要特征是通过高精度的用电量预测进行电能智能调配,用电量信息的精确预测是电网智能化的关键指标.在此背景下,将高斯正交化插值方法与灰色GM(1,1)预测模型相结合,构造一类新的灰色正交化预测模型--NGGM(1,1),并将此模型应用于智能电网用电量预测研究中.该模型可以有效地解决非等距序列的预测问题,较大程度提高模型的预测精度,优化数据质量,加强电网运行及调配的智能性,为智能电网的辅助决策提供更为符合实际的、可操作的科学参考.最后用所提出的方法对江苏省2008年工业用电量进行预测研究,其结果表明了所提方法的有效性.     

基于AHP的电力生产弹性系数研究与应用

为更精确地制定电力发展规划,将层次分析法运用于电力生产弹性系数的确定与分析中。运用该方法时,将已知年和预测年的经济增长速度、单位GDP实现的居民生活用电量、产业增加值比重和产业产值单耗的相对的相似程度作为准则,建立起层次结构模型并构造比较矩阵,最终确定电力生产弹性系数。文中运用1个实例证明了该方法的可行性与实用价值。     

基于FWA-LSSVR智能算法的钢铁行业用电量预测研究

针对近年来宏观经济指标与钢铁行业用电量关联度下降的情况,提出了一种基于行业产品及原材料价格的用电量预测方法,并使用移动平均法和时差相关分析法进行数据消噪处理和价格影响滞后期测算,在此基础上,建立了烟花算法优化最小二乘支持向量回归机智能预测模型。利用该模型对某地区实际月度用电量进行预测,结果表明,与多元线性回归、BP神经网络等模型相比,所提出的方法具有更好的预测性能,更适用于钢铁行业用电量月度预测,可为准确预测钢铁行业用电量、合理把握电力需求波动及制定经济合理电力调配计划提供参考,为电源和电网的建设提供辅助决策支持。     

基于面板回归的地区行业用电量空间协同预测模型研究

中国大部分地区目前还处在工业化中后期阶段，行业用电在全社会用电量中占有较大比重，随着区域协同发展政策的实施，各地区内部行业间联系日益紧密，针对地区内部行业用电量预测问题，传统单维度历史序列分析无法满足需求。介绍一种基于关联规则发掘算法确定行业电量增长主导因素的方法，结合面板数据建立区域行业用电量空间协同预测模型，模型基于面板协整关系实现多地区行业用电量预测。以中国南方五省非金属行业用电量及相关经济数据为例进行实证研究，验证了所提出的空间协同预测模型的可行性与有效性。     

多元线性回归分析在用电量预测中的应用

从影响电力需求的某些因素出发，利用多元线性回归模型建立居民人均纯收入与人均生活用电量的回归方程，为科学地预测居民用电量提供参考依据。此方法可推广到工业用电、农业用电、以及商业用电等用电量的预测。