用电量的灰色-多元回归耦合模型预测

应用灰色关联分析方法,探讨了江苏省全社会用电需求量与其影响因素的关系,确定了影响用电需求量的主要因素(重工业用电量、地区生产总值、人均收入、固定资产投资总额和基本建设投资).建立了用电需求量与主要影响因素之间的多元线性回归预测模型,经过回归检验,确定了优化的多元线性回归预测模型.用灰色模型拟合该回归模型自变量的历史数据,并预测其未来发展趋势.应用优化回归模型对江苏省2004～2010年全社会用电量进行了预测.结果表明,到2010年,江苏省全社会用电量将达到3661.95亿kW·h,是2004年用电量实际值的2倍.     

基于多变量灰色预测模型的省级电力公司中长期电量预测

目前我国中长期电量预测的结果准确度难以进一步提高,且传统GM(1,1)由于其自身特点,已不再适应近年来全社会用电量变化呈现出的新规律。基于省级电力公司各产业全社会用电量数据,分析了用电量的变化规律。通过挖掘各产业影响用电量变化的因素,分产业建立多变量灰色预测模型,预测了江苏省2016—2018年全社会用电量,预测结果可靠。最后对模型应用的特点进行了总结。     

从经济增长规律看甘肃电力消费增长

分析了1979年以来甘肃省经济增长、电力消费增长的周期性规律，并对2009年--2012年甘肃省全社会用电量进行了预测。     

基于变权缓冲灰色模型的中长期负荷预测

为解决传统灰色模型和缓冲算子在中长期电力负荷预测应用中存在的问题,提出了变权缓冲灰色模型。该模型将变权缓冲算子与背景值优化灰色模型相结合,实现对原始负荷数据的动态预处理。基于粒子群优化算法,以拟合值与实际值的灰色关联度最大为目标,选择最优缓冲系数,在提高模型精度的同时,使预测结果最大程度地体现原有负荷数据的内在发展趋势,提高拟合和预测的稳定性。为验证模型效果,使用2003—2008年全国全社会用电量数据建模,预测2009—2011年的用电量,预测结果证明了该模型在中长期负荷预测中的有效性和可用性。     

基于SPSS的电力需求与行业发展之间的规律研究

对地区全社会用电量进行需求分析,找出全社会总用电量与行业用电量之间的关系。通过SPSS软件用主成分分析法对某地区行业用电量指标进行主成分分析,找出若干个重点行业用电量(若干个个变量)的主成分因子,然后再通过回归分析法对主成分因子和全社会用电量进行回归分析,建立电力需求模型。实例分析证明,这种由少数几个行业用电量来预测全社会总用电量的方法,可得到较好的预测效果。     

国民经济发展晴雨表——2020年全社会用电量解读

日前,国家统计局和国家能源局相继发布2020年国民经济运行数据和全社会用电量数据.数据显示,主要目标完成好于预期,全年国内生产总值比上年增长2.3％.2020年全年,国家电网经营区全社会用电量同比增长2.5％,其中四季度全社会用电量增速创年内新高.     

城镇化率在电力需求预测中的应用分析

分析城镇化发展对电力消费的影响,以贵州省城镇化率与全社会用电量历史数据为例,从历史数据选取、数据处理等方面分析其相关性,提出一种全社会用电量预测模型,采用SPSSAU软件对数据进行线性回归分析,计算得出全社会用电量预测值,并对比分析预测值与实际值,得出该模型具有一定的预判能力.     

基于弹性网络模型的月度用电量预测方法

由于现有月度用电量预测所选影响因素较少,无法较为全面地反映与用电量强关联的因素,同时针对高维数据变量筛选和高精度预测等突出难题,文中提出了一种弹性网络用电量预测模型。为了考虑更为全面的影响因素,建立了用电量、气象、经济、交通4类,共340个变量的数据集。首先对8年96个点的高维变量数据进行弹性网络因子筛选,然后使用Granger因果关系分析找出了用电量数据与其它数据的关联关系,对一年范围内的全社会月度用电量使用弹性网络进行预测,预测结果的平均绝对百分误差为3.07%。为验证该模型的有效性,对比向量自回归(VAR)模型,反向传播(BP)模型和最小绝对值收缩和选择算子(Lasso)预测的效果,验证了文中所提方法预测精度较高。     

一例基于灰色模型的电力负荷预测方法的应用

以忻州市1994~2004年用电量数据为例介绍了灰色预测技术在电力系统中的应用,并与忻州市1994年至2004年工农业生产总值(不变价)和同期用电量数据建立的一元线性回归模型预测结果进行了对比分析,进一步说明了灰色模型预测具有较高的置信度和应用价值。     

基于FP增长挖掘模型的全社会行业用电关联规则分析

针对全社会行业用电量分析预测的难题,文章提出了将数据挖掘领域中的FP增长模型应用于国家电网公司行业用电分析预测活动中,通过对模型的灵活运用,完成了对全社会行业用电关联规则分析。为国家电网公司各级管理人员,更准确地掌握各行业间用电量变动的相互影响,从而更有效地安排生产、开展输配电工作提供有力的帮助。     

陕西电网月用电量预测模型的研究

未来年度电网月用电量预测对于电网调度运行非常重要。本文基于月度乘积模型,建立了陕西电网月用电量预测模型,用该模型对陕西电网月用电量进行了预测分析,将预测值与2003年1月至2007年12月期间的实际观测数据对比,年最大误差小于1%,预测精度较高。为准确预测月用电量提供了一种较为可行的分析预测方法。     

陕西电网月用电量预测模型的研究

未来年度电网月用电量预测对于电网调度运行非常重要。本文基于月度乘积模型,建立了陕西电网月用电量预测模型．用该模型对陕西电网月用电量进行了预测分析,将预测值与2003年1月至2007年12月期间的实际观测数据对比,年最大误差小于1％,预测精度较高。为准确预测月用电量提供了一种较为可行的分析预测方法。     

灰色神经网络模型GNNM(1,1)在城市年用电量预测中的应用

针对城市电力系统年用电量增长的特点，将灰色神经网络模型GNNM(1，1)引入城市年用电量预测。GNNM(1，1)模型是把灰色方法与神经网络有机结合起来，对复杂的不确定性问题进行求解所建立的模型。该模型通过建立一个BP网络，来映射GM(1，1)模型的灰色微分方程的解。GNNM(1，1)模型采用BP学习算法，网络经训练收敛后就可进行城市年用电量预测。算例计算表明，与灰色预测方法相比，GNNM(1，1)模型具有更强的适应性和更高的预测精度，适用于城市年用电量预测。     

季度周期模型在我国用电量预测中的应用研究

针对我国仍然存在的季节性缺电问题,根据电力季用电量的周期性变化特点,利用季节周期预测法构建了用电量的季度周期模型来预测未来的季度用电量.根据季节变化特征、电力供需状况、数据可得性等,选取我国2002年第1季度—2007年第4季度的季度用电量作为样本,建立我国用电量的季度周期模型.计算结果表明,预测效果较好.并利用2008年1季度—4季度的数据对季节周期模型进行自适应矫正,使得预测更灵活、精度更高.根据所构建的预测模型预测了我国2012—2014年的用电需求量     

基于协整理论的北京市电力与经济增长关系研究

对北京市电力与经济增长的关系进行研究,可为其电力产业政策的制定提供科学依据。基于北京市1978-2012年电力需求与经济增长指标的数据,利用灰色关联分析筛选出北京市电力需求增长的影响因素。在此基础上利用协整理论,构建出北京市电力与经济增长的长期均衡模型与短期误差修正模型。结果表明:地区生产总值增加1%,全社会用电量增加0.28%;三产占比增加1%,全社会用电量增加0.12%;电力消费强度增加1个单位,全社会用电量增加3.91%;城镇化率增加1%,全社会用电量增加3.15%,城镇化进程促进其电力需求增长的作用明显。     

国家能源局发布2014年用电量数据:太阳能发电量同比增长67%

2014年1月16日,国家能源局发布2014年全社会用电量等数据。其中,并网太阳能发电全口径发电容量为2 652万千瓦,同比增长67%。2014年,全社会用电量55 233亿千瓦时,同比增长3.8%。分产业看,第一产业用电量994亿千瓦时,同比下降0.2%;第二产业用电量40 650亿千瓦时,同比增长3.7%;第三产业用电量6 660亿千瓦时,同比增长6.4%;城乡居民生活用电量6 928亿千瓦时,同比增长2.2%。     

基于K-L信息量法的安徽省工业用电量预测

针对区域工业用电量与经济指标的相关性,运用K-L信息量法,在月度尺度上筛选出能够指示区域工业用电量变化趋势的经济先行指标,并获得各先行指标的先行期数。以经济先行指标为自变量、区域工业用电量为被因变量建立多元回归模型,根据AIC准则和BIC准则选取最佳拟合方程,得到工业用电量预测模型。运用模型预测安徽省2014年5月-12月的月用电量,结果显示预测精度较高,预测方法可以用于工业用电量预测。     

山东省中长期电力市场分析预测

分析了山东经济发展情况,电力需求和负荷特性,结合国内外宏观经济形势给出了山东经济发展预测结果;采用用电单耗法、分产业预测法、分地区预测法、回归模型预测、趋势外推预测方法预测了山东省全社会用电量,并对各种预测结果进行了分析校核;采用最大负荷利用小时数法、分地区预测法和趋势外推预测法对山东省全社会最大负荷进行预测,提出了2015年、2020年全社会用电量和全社会最高负荷预测推荐方案。预测结果为山东电网规划提供了可靠的基础数据支撑,为项目计划安排提供了重要依据,可进一步提高山东坚强智能电网的发展质量和效益。     

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。     

新闻

前两月我国社会用电量增25.95%国家能源局最新发布了2月份全社会用电量数据。2月份,全国全社会用电量为2721亿kW.h,同比增长10.54%。1～2月累计,全社会用电量6264亿kW.h,同比增长25.95%,继续保持较快增长。"在经济走出增速低谷的背景下重工业增速快于轻工业,预示着用电量增长具有一定持续性。综合考虑当前国内外经