CN105205566A - 能源消耗量预测方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种能源消耗量预测方法和系统，上述能源消耗量预测方法，包括如下步骤：获取待测区域中各个统计对象在第一设定时间段内的历史能源消耗数据；获取各个统计对象在第二设定时间段内的设备变化信息；根据所述设备变化信息计算第二设定时间段内各个统计对象的能源消耗变化量；根据所述历史能源消耗数据以及所述能源消耗变化量预测第二设定时间段内待测区域各个统计对象的能源消耗量；其在第二设定时间段内的所预测的各个统计对象的能源消耗量充分考虑到第一设定时间段内的历史数据以及第二时间段内的由相关设备删减、更新或者增加等因素造成的能源消耗变化量，可以提高所预测的能源消耗量的准确性。

Description

能源消耗量预测方法和系统

技术领域

本发明涉及能源检测技术领域，特别是涉及一种能源消耗量预测方法和系统。

背景技术

能源消耗是经济发展的动力，影响着我国经济稳定可持续发展，可用于能源的中长期规划。能源消耗总量预测方法包括有时间序列模型、灰色预测法、趋势分析法、回归分析法等，其中时间序列模型如ARIMA模型以历史期能源消耗总量为基础，并考虑随机误差项进行预测。趋势分析法同样是从历史数据中发现规律，使用线性、曲线等模型进行拟合预测。灰色预测法也仅使用历史数据预测能源消耗总量。与前三种方法不同的是，回归分析法将影响能源消耗总量的诸多因素纳入模型，构建回归分析方程进行预测。上述研究方法预测所利用的外部信息较少，导致相应时间段内预测某区域能源消耗量的准确性低。

发明内容

基于此，有必要针对预测某区域能源消耗量准确性低的技术问题，提供一种能源消耗量预测方法和系统。

一种能源消耗量预测方法，包括如下步骤：

获取待测区域中各个统计对象在第一设定时间段内的历史能源消耗数据；

获取各个统计对象在第二设定时间段内的设备变化信息；

根据所述设备变化信息计算第二设定时间段内各个统计对象的能源消耗变化量；

根据所述历史能源消耗数据以及所述能源消耗变化量预测第二设定时间段内待测区域各个统计对象的能源消耗量。

一种能源消耗量预测系统，包括：

第一获取模块，用于获取待测区域中各个统计对象在第一设定时间段内的历史能源消耗数据；

第二获取模块，用于获取各个统计对象在第二设定时间段内的设备变化信息；

第一计算模块，用于根据所述设备变化信息计算第二设定时间段内各个统计对象的能源消耗变化量；

预测模块，用于根据所述历史能源消耗数据以及所述能源消耗变化量预测第二设定时间段内待测区域各个统计对象的能源消耗量。

上述能源消耗量预测方法和系统通过获取待测区域中各个统计对象在第一设定时间段内的历史能源消耗数据，并获取各个统计对象在第二设定时间段内的设备变化信息，根据上述设备变化信息计算第二设定时间段内各个统计对象的能源消耗变化量，再根据所述历史能源消耗数据以及所述能源消耗变化量预测第二设定时间段内待测区域各个统计对象的能源消耗量；使其在第二设定时间段内的所预测的各个统计对象的能源消耗量充分考虑到第一设定时间段内的历史数据以及第二时间段内的由相关设备删减、更新或者增加等因素造成的能源消耗变化量，可以提高所预测的能源消耗量的准确性。

附图说明

图1为一个实施例的能源消耗量预测方法流程图；

图2为一个实施例的能源消耗量预测系统结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的能源消耗量预测方法和系统的具体实施方式作详细描述。

参考图1，图1所示为一个实施例的能源消耗量预测方法流程图，包括如下步骤：

S10，获取待测区域中各个统计对象在第一设定时间段内的历史能源消耗数据；

上述步骤S10中，统计对象可以包括工业、农业、交通运输业、建筑业、商业、生活服务业等各种产业；上述统计对象还可以包括除上述产业以外的其他统计对象。可以根据各统计对象的特点获取和分析其在在第一设定时间段内的历史能源消耗数据。

上述第一设定时间可以为后续待预测的时间段第二设定时间前的一段时间，比如第二设定时间前一个月、第二设定时间前两个月、第二设定时间前一年、第二设定时间前两年等等。

S20，获取各个统计对象在第二设定时间段内的设备变化信息；

上述步骤S20中，第二设定时间可以包括未来的某段时间，比如接下来的一个月、两个月、半年、一年等等时间段。

上述设备变化信息可以包括删减设备、更新设备以及增加设备等设备变化信息。

S30，根据所述设备变化信息计算第二设定时间段内各个统计对象的能源消耗变化量；

在一个实施例中，上述步骤S30可以包括：

计算所述删减设备在第二设定时间段内的能源消耗量，得到能源消耗减少量；

计算所述更新设备在第二设定时间段内更新后相对于更新前的能源消耗变动，得到能源消耗调整量；

计算所述增加设备在第二设定时间段内的能源消耗量，得到能源消耗增加量；

根据所述能源消耗减少量、能源消耗调整量以及能源消耗增加量计算能源消耗变化量。

上述实施例充分考虑到第二设定时间段内某个统计对象删减设备、更新设备以及增加设备等状况对各个统计对象能源消耗量的影响，可以提高所判断的能源消耗量的准确性。

S40，根据所述历史能源消耗数据以及所述能源消耗变化量预测第二设定时间段内待测区域各个统计对象的能源消耗量。

本实施例提供的能源消耗量预测方法，通过获取待测区域中各个统计对象在第一设定时间段内的历史能源消耗数据，并获取各个统计对象在第二设定时间段内的设备变化信息，根据上述设备变化信息计算第二设定时间段内各个统计对象的能源消耗变化量，再根据所述历史能源消耗数据以及所述能源消耗变化量预测第二设定时间段内待测区域各个统计对象的能源消耗量；使其在第二设定时间段内的所预测的各个统计对象的能源消耗量充分考虑到第一设定时间段内的历史数据以及第二时间段内的由相关设备删减、更新或者增加等因素造成的能源消耗变化量，可以提高所预测的能源消耗量的准确性。

在一个实施例中，上述能源消耗量预测方法还可以包括：

根据所述各个统计对象的能源消耗量计算所述待测区域的能源消耗总量。

本实施例中，上述统计对象可以为各种产业类型，预测某段时间内待测区域各个产业的能源消耗量可以反映出相应产业内能源消费内部结构变动走势，给出该产业内能源降耗趋势，为优化能源结构，淘汰落后产能，实现节能减排提供决策参考。

根据各个统计对象的能源消耗量计算所述待测区域的能源消耗总量，可以对相应区域内各个产业的能源消耗总量进行预测，以优化各类能源的分配和调度方案。

在一个实施例中，上述能源消耗量判定方法可依据经济发展、节能以及能源替代情况设置经济情景判定模式和节能情景判定模式。

上述经济情景判定模式可以基于区域经济发展水平进行情景假设，分为经济高、中(基准情景)、低增长三种方案，三种经济情景均在中节能情景下运行。节能情景判定模式可以基于区域单位产值能耗的降幅进行情景假设，依据不同的降能程度，分为高节能、中节能(基准情景)和低节能三种方案，三种节能方案均在经济中方案下运行。

在一个实施例中，上述产业类型可以包括工业、农业、交通运输业、建筑业、商业、生活服务业等等。

上述生活服务业的能源消耗量可以包括居民用能。居民用能判定，可以包括用电判定、用煤判定、用气判定。居民用能可以依照城镇居民用能和农村居民用能分开判定，主要在于城镇居民和农村居民存在用能设备以及用能习惯差异。居民用能终端设备为家用电器，包括以用电为主的空调、冰箱等，使用煤炭或天然气的家用炊具，以及其他用能设备。居民用电预测依赖于家用电器保有量变动情况、电器节能情况和电器使用时间的变动。由于煤炭和天然气主要用于炊用，二者具有替代性，故用煤炭和天然气预测依赖于节能和能源替代程度变动。

工业中行业分类较多，无法细分，但高耗能行业为工业主要用能部门，所以将工业用能(工业的能源消耗量)划分为高耗能行业用能和工业其他行业用能。高耗能行业用能不仅是其在生产过程中需要用的机器耗能，更多的是其生产使用的原材料为能源产品。按照行业所需能源分为热力、动力和原材料三类，提供热力的能源是以燃烧为主的煤炭、天然气、燃料油和液化石油气等，提供动力的为带动机器设备运转的油和电，提供原料的主要是以油产品为主。进行这种分解在于不同用途的能源其替代产品不同，比如作为燃料的油产品的替代产品最可能是天然气或者煤炭，而作为动力的油产品的替代产品最可能是电。故对于工业分行业用能预测依赖于增加值或产值、单位产值能耗以及能源替代程度变动。

交通运输业可以分为客运和货运，使用的能源品种因路线和交通工具而不同。客运的运输方式一般包括铁路、公路、航空和水运，客运铁路使用柴油火车和电力火车进而消耗柴油和电力，客运公路使用小轿车和公共汽车消耗的是天然气、汽油、电以及柴油，客运航空使用飞机消耗机用煤油，客运水运消耗燃料油。货运使用铁路、公路、水运和管道进行运输，货运铁路、货运公路使用柴油，货运中水运使用燃料油，货运管道消耗燃料油、电和天然气。

交通运输业用能预测依赖于客货运周转量、单位周转量能耗、交通工具的保有量以及能源间的替代程度。

一产、建筑业和商业及其他部门难以细分能源使用终端，能源品种也未存在替代现象，故将整个行业可以进行打包判定。其中一产和建筑业用能预测依赖于该行业的增加值以及单位增加值能耗的变化，商业及其他用能部门的用能预测则受商业建筑面积、单位商业建筑面积能耗影响。

参考图2，图2所示为一个实施例的能源消耗量预测系统结构示意图，包括：

第一获取模块10，用于获取待测区域中各个统计对象在第一设定时间段内的历史能源消耗数据；

第二获取模块20，用于获取各个统计对象在第二设定时间段内的设备变化信息；

第一计算模块30，用于根据所述设备变化信息计算第二设定时间段内各个统计对象的能源消耗变化量；

预测模块40，用于根据所述历史能源消耗数据以及所述能源消耗变化量预测第二设定时间段内待测区域各个统计对象的能源消耗量。

在一个实施例中，上述能源消耗量预测系统还可以包括：

第二计算模块，用于根据所述各个统计对象的能源消耗量计算所述待测区域的能源消耗总量。

在一个实施例中，上述设备变化信息可以包括删减设备、更新设备以及增加设备。

在一个实施例中，上述第一计算模块可以进一步用于：

计算所述删减设备在第二设定时间段内的能源消耗量，得到能源消耗减少量；

计算所述更新设备在第二设定时间段内更新后相对于更新前的能源消耗变动，得到能源消耗调整量；

计算所述增加设备在第二设定时间段内的能源消耗量，得到能源消耗增加量；

根据所述能源消耗减少量、能源消耗调整量以及能源消耗增加量计算能源消耗变化量。

在一个实施例中，上述统计对象可以包括工业、农业、交通运输业、建筑业、商业、生活服务业。

本发明的能源消耗量预测系统与本发明的能源消耗量预测方法一一对应，在上述能源消耗量预测方法的实施例阐述的技术特征及其有益效果均适用于能源消耗量预测系统的实施例中，特此声明。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种能源消耗量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取待测区域中各个统计对象在第一设定时间段内的历史能源消耗数据；

获取各个统计对象在第二设定时间段内的设备变化信息；

根据所述设备变化信息计算第二设定时间段内各个统计对象的能源消耗变化量；

根据所述历史能源消耗数据以及所述能源消耗变化量预测第二设定时间段内待测区域各个统计对象的能源消耗量。

2.根据权利要求1所述的能源消耗量预测方法，其特征在于，还包括：

根据所述各个统计对象的能源消耗量计算所述待测区域的能源消耗总量。

3.根据权利要求1所述的能源消耗量预测方法，其特征在于，所述设备变化信息包括删减设备、更新设备以及增加设备。

4.根据权利要求1所述的能源消耗量预测方法，其特征在于，所述根据所述设备变化信息计算第二设定时间段内各个统计对象的能源消耗变化量的步骤包括：

计算所述删减设备在第二设定时间段内的能源消耗量，得到能源消耗减少量；

计算所述更新设备在第二设定时间段内更新后相对于更新前的能源消耗变动，得到能源消耗调整量；

计算所述增加设备在第二设定时间段内的能源消耗量，得到能源消耗增加量；

根据所述能源消耗减少量、能源消耗调整量以及能源消耗增加量计算能源消耗变化量。

5.根据权利要求1所述的能源消耗量预测方法，其特征在于，所述统计对象包括工业、农业、交通运输业、建筑业、商业、生活服务业。

6.一种能源消耗量预测系统，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取待测区域中各个统计对象在第一设定时间段内的历史能源消耗数据；

第二获取模块，用于获取各个统计对象在第二设定时间段内的设备变化信息；

第一计算模块，用于根据所述设备变化信息计算第二设定时间段内各个统计对象的能源消耗变化量；

预测模块，用于根据所述历史能源消耗数据以及所述能源消耗变化量预测第二设定时间段内待测区域各个统计对象的能源消耗量。

7.根据权利要求6所述的能源消耗量预测系统，其特征在于，还包括：

第二计算模块，用于根据所述各个统计对象的能源消耗量计算所述待测区域的能源消耗总量。

8.根据权利要求6所述的能源消耗量预测系统，其特征在于，所述设备变化信息包括删减设备、更新设备以及增加设备。

9.根据权利要求6所述的能源消耗量预测系统，其特征在于，所述第一计算模块进一步用于：

计算所述删减设备在第二设定时间段内的能源消耗量，得到能源消耗减少量；

计算所述更新设备在第二设定时间段内更新后相对于更新前的能源消耗变动，得到能源消耗调整量；

计算所述增加设备在第二设定时间段内的能源消耗量，得到能源消耗增加量；

根据所述能源消耗减少量、能源消耗调整量以及能源消耗增加量计算能源消耗变化量。

10.根据权利要求6所述的能源消耗量预测系统，其特征在于，所述统计对象包括工业、农业、交通运输业、建筑业、商业、生活服务业。