CN106296460A

CN106296460A - 一种基于电力供需指数的电网项目库排序方法

Info

Publication number: CN106296460A
Application number: CN201610682218.9A
Authority: CN
Inventors: 单葆国; 张成龙; 贾德香; 谭显东; 朱发根; 王伟; 唐伟; 王向; 王永培; 马丁; 刘小聪; 李江涛; 冀星沛; 段金辉; 王曼
Original assignee: State Grid Corp of China SGCC; State Grid Energy Research Institute Co Ltd
Current assignee: State Grid Corp of China SGCC; State Grid Energy Research Institute Co Ltd
Priority date: 2016-08-17
Filing date: 2016-08-17
Publication date: 2017-01-04

Abstract

本发明公开了一种基于电力供需指数的电网项目库排序方法，首先获取地区的GDP预测值，然后利用趋势模型计算出地区的电力需求预测值；再计算出电力供需指数，并利用电力需求预测值得到地区对应的电力供需增量，最后根据电力供需增量和电力需求预测值得到地区电力需求值，并计算出地区电力需求值的关联比，并以所述关联比的绝对值进行排序。本方法通过关联比进行排序，能够评判项目对于电力供需指数的提升效果，以上述结果为依据，能够降低电网企业运营压力，避免造成投资资源的浪费。

Description

一种基于电力供需指数的电网项目库排序方法

技术领域

本发明涉及电气工程规划技术领域，特别是涉及一种基于电力供需指数的电网项目库排序方法。

背景技术

经济快速发展需要越来越多的能源支撑，使得能源安全和环境保护问题越来越突出，为了建设资源节约环境友好的社会，需要控制能源消费总量，导致电力需求增长也会受到能源总量控制的制约，不能孤立地研究电力供需，需要详细研究能源需求、能源需求与电力需求的关系。

电网规划的制定具有超前性，当电力需求随经济波动产生较大变动时，会造成电网规划和经营计划执行过程中供需矛盾突显，如果不对电网项目库进行合理规划，则给电网企业运营和经营计划调整带来压力。

由此可见，如何降低电网企业运营压力，避免造成投资资源的浪费是本领域人员亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于电力供需指数的电网项目库排序方法，用于降低电网企业运营压力，避免造成投资资源的浪费。

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于电力供需指数的电网项目库排序方法，包括：

获取地区内的地区综合生产力的效益值、生产过程中投入的劳动力值、地区对电力项目的投资金额、劳动力生产系数、投资效益的弹性系数和GDP影响系数，并根据宏观经济模型计算得到所述地区的GDP预测值；

利用趋势外推法构建电力需求分析预测的趋势模型以计算出所述地区的电力需求预测值；

获取所述地区的发电能力系数、发电利用小时数、地区发电装机容、来水对增加水电发电量的影响系数、地区来水量、新能源年综合利用小时数、地区内拟增加的新能源装机容量、地区年平均温度以及温度对电力需求的关系系数，并计算出电力供需指数；

利用所述地区的GDP预测值、所述生产过程中投入的劳动力值、所述地区对电力项目的投资金额的各自增量以及各自的影响系数得到所述地区对应的电力供需增量；

根据所述电力供需增量和所述电力需求预测值得到地区电力需求值，并计算出所述地区电力需求值的关联比，并以所述关联比的绝对值进行排序。

优选地，所述宏观经济模型具体为：

GDP_t＝Cap_t·Man_t ^α·Ivt_t ^β·K_p

其中，t为当前期；GDP_t为t时期的GDP预测值；Cap是所述地区综合生产力的效益值；Man是所述生产过程中投入的劳动力值；Ivt是所述地区对电力项目的投资金额；α是所述劳动力生产系数；β是所述投资效益的弹性系数，Kp是所述GDP影响系数，Kp<1。

优选地，所述趋势模型具体为：

GDP_t＝ηED_t+(1-η)(Tmp_t-1+GDP_t-1)

Tmp_t＝λ(T_t-T_t-1)+(1-λ)GDP_t-1

ED_t+len＝Tmp_t·len+GDP_t

其中，ED_t+len是t时期对应的电力需求预测值，Tmp为利用前t期数据对趋势增量的估计，GDP_t-1为上一步GDP的实际值和预测值，η和λ为平滑系数(0≦η，β≦λ)，len为预测步长。

优选地，所述电力供需指数具体通过如下公式计算：

E D S I = \frac{f \cdot (K_{h} \cdot G + K_{c} \cdot W + K_{b} \cdot R)}{E D + K_{a} \cdot T};

其中，f是所述发电能力系数、Kh是所述发电利用小时数、G是所述地区发电装机容、Kc是所述来水对增加水电发电量的影响系数、W是所述地区来水量、Kb是所述新能源年综合利用小时数、R是所述地区内拟增加的新能源装机容量、T是所述地区年平均温度以及Ka是所述温度对电力需求的关系系数。

优选地，所述电力供需增量具体通过如下公式计算得到：

ΔED＝Ei·ΔMan+Ii·ΔIvt+pi·ΔGDP；

其中，Ei为第i个规划项目对所述地区的劳动力影响系数，Ii为第i个规划项目对所述地区的投资影响系数，Pi为第i个规划项目对所述地区的GDP影响系数。

优选地，所述关联比具体通过如下公式计算得到：

{EDSI}_{i}^{'} = \frac{f \cdot (K_{h} \cdot G + K_{c} \cdot W + K_{b} \cdot R)}{{ED}_{i}^{'} + K_{a} \cdot T};

其中，所述f是所述发电能力系数、Kh是所述发电利用小时数、G是所述地区发电装机容、Kc是所述来水对增加水电发电量的影响系数、W是所述地区来水量、Kb是所述新能源年综合利用小时数、R是所述地区内拟增加的新能源装机容量、T是所述地区年平均温度以及Ka是所述温度对电力需求的关系系数、ED_t′为所述地区电力需求值。

本发明所提供的基于电力供需指数的电网项目库排序方法，首先获取地区的GDP预测值，然后利用趋势模型计算出地区的电力需求预测值；再计算出电力供需指数，并利用电力需求预测值得到地区对应的电力供需增量，最后根据电力供需增量和电力需求预测值得到地区电力需求值，并计算出地区电力需求值的关联比，并以所述关联比的绝对值进行排序。本方法通过关联比进行排序，能够评判项目对于电力供需指数的提升效果，以上述结果为依据，能够降低电网企业运营压力，避免造成投资资源的浪费。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例，下面将对实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明提供的一种基于电力供需指数的电网项目库排序方法的流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下，所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护范围。

本发明的核心是提供一种基于电力供需指数的电网项目库排序方法。

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。

图1为本发明提供的一种基于电力供需指数的电网项目库排序方法的流程图。如图1所示，基于电力供需指数的电网项目库排序方法包括：

S10：获取地区内的地区综合生产力的效益值、生产过程中投入的劳动力值、地区对电力项目的投资金额、劳动力生产系数、投资效益的弹性系数和GDP影响系数，并根据宏观经济模型计算得到地区的GDP预测值。

宏观经济模型具体为：

GDP_t＝Cap_t·Man_t ^α·Ivt_t ^β·K_p

其中，t为当前期；GDP_t为t时期的GDP预测值；Cap是地区综合生产力的效益值；Man是生产过程中投入的劳动力值；Ivt是地区对电力项目的投资金额；α是劳动力生产系数；β是投资效益的弹性系数，Kp是GDP影响系数，Kp<1。

需要说明的是，生产过程中投入的劳动力值一般是各行业的就业人口，地区对电力项目的投资金额通常指地区对各产品在研发、生产、物流过程中所给予的投资金额，劳动力生产系数是反映地区产业机构、人员就业流动、劳动力自身结构等因素的参数，GDP影响系数通常是金融、货币、环保等政策的参数影响因素。

S11：利用趋势外推法构建电力需求分析预测的趋势模型以计算出地区的电力需求预测值。

在具体实施中，趋势模型具体为：

GDP_t＝ηED_t+(1-η)(Tmp_t-1+GDP_t-1)

Tmp_t＝λ(T_t-T_t-1)+(1-λ)GDP_t-1

ED_t+len＝Tmp_t·len+GDP_t

可以理解的是，本发明中的预测步长可以根据实际情况设定。

S12：获取地区的发电能力系数、发电利用小时数、地区发电装机容、来水对增加水电发电量的影响系数、地区来水量、新能源年综合利用小时数、地区内拟增加的新能源装机容量、地区年平均温度以及温度对电力需求的关系系数，并计算出电力供需指数。

当获得上述参数后，电力供需指数具体通过如下公式计算：

E D S I = \frac{f \cdot (K_{h} \cdot G + K_{c} \cdot W + K_{b} \cdot R)}{E D + K_{a} \cdot T};

其中，f是发电能力系数、Kh是发电利用小时数、G是地区发电装机容、Kc是来水对增加水电发电量的影响系数、W是地区来水量、Kb是新能源年综合利用小时数、R是地区内拟增加的新能源装机容量、T是地区年平均温度以及Ka是温度对电力需求的关系系数。

S13：利用地区的GDP预测值、生产过程中投入的劳动力值、地区对电力项目的投资金额的各自增量以及各自的影响系数得到地区对应的电力供需增量。

在具体实施中，电力供需增量具体通过如下公式计算得到：

ΔED＝Ei·ΔMan+Ii·ΔIvt+pi·ΔGDP；

地区的GDP预测值、生产过程中投入的劳动力值、地区对电力项目的投资金额的影响系数构成的矩阵如下：

E f f e c t = [\begin{matrix} E_{1} & I_{1} & P_{1} \\ E_{2} & I_{2} & P_{2} \\ \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot \\ E_{n} & I_{n} & P_{n} \end{matrix}] = [\begin{matrix} E & I & P \end{matrix}]

E i = n o r m (\frac{\partial E D}{\partial M a n}) = n o r m (g r a d i e n t (E D, M a n));

I i = n o r m (\frac{\partial E D}{\partial I v t}) = n o r m (g r a d i e n t (E D, I v t));

p i = n o r m (\frac{\partial E D}{\partial G D P}) = n o r m (g r a d i e n t (E D, G D P));

上述公式中，“gradient(y,x)”表示用数值方法，计算变量y对变量x的梯度。“norm(x)”表示用数值方法，计算变量x的二阶范数。

S14：根据电力供需增量和电力需求预测值得到地区电力需求值，并计算出地区电力需求值的关联比，并以关联比的绝对值进行排序。

关联比具体通过如下公式计算得到：

{EDSI}_{i}^{'} = \frac{f \cdot (K_{h} \cdot G + K_{c} \cdot W + K_{b} \cdot R)}{{ED}_{i}^{'} + K_{a} \cdot T};

其中，f是发电能力系数、Kh是发电利用小时数、G是地区发电装机容、Kc是来水对增加水电发电量的影响系数、W是地区来水量、Kb是新能源年综合利用小时数、R是地区内拟增加的新能源装机容量、T是地区年平均温度以及Ka是温度对电力需求的关系系数、ED_t′为地区电力需求值。

ED_t′＝ED_t+ΔED＝ED_t+Ei·ΔMan+Ii·ΔIvt+pi·ΔGDP。

在具体实施中，当计算出第i个项目的关联比后就可以根据关联比的绝对值进行排序，以此作为评判哪个项目对于电力供需指数的提升效果较为明显。

本实施例提供的基于电力供需指数的电网项目库排序方法，首先获取地区的GDP预测值，然后利用趋势模型计算出地区的电力需求预测值；再计算出电力供需指数，并利用电力需求预测值得到地区对应的电力供需增量，最后根据电力供需增量和电力需求预测值得到地区电力需求值，并计算出地区电力需求值的关联比，并以所述关联比的绝对值进行排序。本方法通过关联比进行排序，能够评判项目对于电力供需指数的提升效果，以上述结果为依据，能够降低电网企业运营压力，避免造成投资资源的浪费。

为了让本领域技术人员更加清楚本发明提供的基于电力供需指数的电网项目库排序方法，以下给出具体例子。以某地区实际经济数据为基础，再根据宏观经济预测模型和电力需求模型，得到规划期GDP预测值和电力需求预测值，再计算各种情景下的电力供需系数，及规划项目对其的敏感性关联比，最后将项目库按照关联比进行排序，分析项目对提高地区电力供应能力的贡献度，优化电网规划方案。

表1某地区发展简况

表2宏观经济模型和趋势模型涉及的系数

名称	数值
		α	0.62
β	0.54
		λ	0.31
η	0.78

表3地区电力发展系数

Kh(个)	4678
		Kg(千瓦时/立法米)	2.48
Kb(个)	1200
		Ka(万千瓦时/摄氏度)	460
G(万千瓦)	2000
		W(万立方米)	300
R(万千瓦)	40
		f	1.25

表4电力供需增量涉及到的参数

	Man	Ivt	GDP
				项目1	0.2	0.4	0.3
项目2	0.1	0.4	0.6
				项目3	0.5	0.3	0.4

表5规划项目的投产年

	投产时间
		项目1	2016
项目2	2017
		项目3	2016

本实例通过以下步骤进行实施：

第一步，基于表1和表2的数据，建立地区宏观经济预测模型，算出规划期GDP的预测值，如下表：

	2016	2017
			GDP(亿元)	596	581

第二步，根据第一步计算所得结果和表2中的数据，建立地区电力需求预测模型，算出电力需求预测值，如下表：

	2016	2017
			ED(万千瓦时)	628	641

第三步，根据EDSI的公式，建立模型并算出地区EDSI的值。经计算该地区EDSI＝0.998，可以认为此时发电容量较亏。

第四步，电力供需增量计算

根据表1中的数据，利用2011年-2015年的数据建立向量Man，Ivt，GDP，和ED。再利用Matlab的gradient(求梯度的数值函数)，算出。

Ei＝0.271，Ii＝0.682，Pi＝0.563，可见按照对该地区电力需求的影响大小排序有：Man<GDP<Ivt。

(2)地区电力需求值的关联比

根据表4中的数据构建Effect矩阵。算出各项目对2016年和2017年电力需求值和电力供需指数EDSI的影响，如下表：

通过上表可知，地区电力需求会随项目投产而受到微小刺激，但地区的电力供需指数EDSI却会因项目的投产而受到较大的提升。同时，通过对比3个项目的EDSI指标可以看出，对于2016年的EDSI指标，项目3的提升最为明显；对于2017年的EDSI指标，项目2的提升最为明显；综合来看项目3对2016年和2017年的EDSI指标的提升效果最好。

以上对本发明所提供的基于电力供需指数的电网项目库排序方法进行了详细介绍。说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

Claims

1.一种基于电力供需指数的电网项目库排序方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于电力供需指数的电网项目库排序方法，其特征在于，所述宏观经济模型具体为：

GDP_t＝Cap_t·Man_t ^α·Ivt_t ^β·K_p

3.根据权利要求2所述的基于电力供需指数的电网项目库排序方法，其特征在于，所述趋势模型具体为：

GDP_t＝ηED_t+(1-η)(Tmp_t-1+GDP_t-1)

Tmp_t＝λ(T_t-T_t-1)+(1-λ)GDP_t-1

ED_t+len＝Tmp_t·len+GDP_t

4.根据权利要求3所述的基于电力供需指数的电网项目库排序方法，其特征在于，所述电力供需指数具体通过如下公式计算：

E D S I = \frac{f \cdot (K_{h} \cdot G + K_{c} \cdot W + K_{b} \cdot R)}{E D + K_{a} \cdot T};

5.根据权利要求4所述的基于电力供需指数的电网项目库排序方法，其特征在于，所述电力供需增量具体通过如下公式计算得到：

ΔED＝Ei·ΔMan+Ii·ΔIvt+pi·ΔGDP；

6.根据权利要求5所述的基于电力供需指数的电网项目库排序方法，其特征在于，所述关联比具体通过如下公式计算得到：

{EDSI}_{i}^{'} = \frac{f \cdot (K_{h} \cdot G + K_{c} \cdot W + K_{b} \cdot R)}{{ED}_{i}^{'} + K_{a} \cdot T};