CN107545324A - 一种工业行业电力需求预测及节电潜力分析方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种工业行业电力需求预测及节电潜力分析方法及系统。在国家推行节能减排政策的背景下，对工业行业电力需求和节电潜力的研究价值越来越显现。本发明根据需求函数和灰色预测关联分析方法，从技术、劳动、资本、价格和结构中筛选出影响各行业电力能源强度的主要因子，并进行回归分析；根据回归分析结果，预测在条件变动情况下的行业节电潜力。本发明在需求函数理论和灰色关联分析模型的支持下，将研究对象分为电力行业和非电力工业行业，完成了基于需求函数和灰色关联分析的工业行业节电潜力分析，完善了电力需求预测和节电潜力分析方法的研究。
Description
技术领域
本发明涉及工业行业电力需求预测及节电潜力分析领域，具体地说是一种基于需求函数和灰色关联分析方法的电力与非电力工业行业电力需求预测及节电潜力分析方法及系统。
背景技术
电气化是现代文明社会发展的标志，充足的电力供应是保证经济平稳快速发展的必要条件。改革开放以来，特别是最近二十年来，随着经济的发展和工业化进程的快速推进，我国的电力消费量与日俱增。与国外相比，我国工业产出占比较高，且电力使用效率与国外先进水平还存在一定的差距，因此，我国工业部门的电耗水平相对较高。在国家推行节能减排政策的背景下，对工业行业电力需求和节电潜力的研究价值越来越显现。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于需求函数和灰色关联分析方法的工业行业电力需求预测及节电潜力分析方法，有助于解析行业电力能源强度的影响因子，从而挖掘电力和非电力工业行业的节电潜力。
为此，本发明采用如下的技术方案：一种工业行业电力需求预测及节电潜力分析方法，其包括：根据需求函数和灰色预测关联分析方法，从技术、劳动、资本、价格和结构中筛选出影响各行业电力能源强度的主要因子，并进行回归分析；根据回归分析结果，预测在条件变动(如增加资本投入、价格变动和技术进步等)情况下的行业节电潜力；
所述的行业包括电力行业和非电力工业行业；
所述的行业节电潜力为：电力行业以厂用电率为代表，非电力工业行业以单位增加值电力消费量为代表。
本发明将一个行业的节电降耗工作构建成一个系统工程，按照需求函数的定义，将资本、劳动力、技术、价格及结构作为影响电力需求的重要因素，设定一般形式的行业电力需求函数：
Q＝f(K,L,T,P,S)，
式中，Q为电力需求，K为资本，L为劳动力，T为技术，P为电价，S为结构。
进一步地，采用灰色关联分析模型，通过比较各影响因子的灰色关联度的大小，从而分析各因素、各变量对行业节电潜力的影响程度，完善了分行业节电潜力分析方法。
进一步地，采用多元回归的方法，定量分析各影响因子对于工业行业电力需求水平的影响，从而预测行业的节电潜力，构建模型如下：
式中，Y为被解释变量，即节电量，X1至X5分别为所选行业的资本、劳动力、技术、价格及结构因素的代表性指标，β0、β1至β5均为待估计的参数。
进一步地，在预测未来期节电量时，使用趋势外推或给定的方法为X1至X5设定节电情景的高方案和低方案，从而得出不同情景下的行业未来节电量。
本发明的另一目的是提供一种工业行业电力需求预测及节电潜力分析系统，其包括：
需求函数模型建立模块：建立需求函数模型；
影响因子筛选模块：根据需求函数和灰色预测关联分析方法，从技术、劳动、资本、价格和结构中筛选出影响各行业电力能源强度的主要因子；
影响因子分析模块：采用多元回归的方法，定量分析各影响因子对于工业行业电力需求水平的影响；
节电潜力预测模块：根据回归分析结果，预测在条件变动情况下的行业节电潜力。
本发明具有的有益效果如下：本发明在需求函数理论和灰色关联分析模型的支持下，将研究对象分为电力行业和非电力工业行业，完成了基于需求函数和灰色关联分析的工业行业节电潜力分析，完善了电力需求预测和节电潜力分析方法的研究。
附图说明
图1为本发明的原理框图。
具体实施方式
下面结合说明书附图和具体实施方式对本发明作进一步说明。
实施例1
本实施例提供一种工业行业电力需求预测及节电潜力分析方法，基于需求函数和灰色关联分析方法进行行业节电潜力预测，所述的分析方法包括建立电力需求函数模型、灰色关联分析和节电潜力预测方法。
1、在本发明中，电力需求函数模型搭建过程如下：
11)数据收集：寻找样本期内技术、劳动、资本、价格和结构五方面影响各行业电力能源强度的主要因子，收集行业电力需求量指标，电力行业以厂用电率为代表，非电力工业行业以单位增加值电力消费量为代表。
12)数据处理：评估偶然因素对数据的影响，计算无法直接获取的单位值指标。
13)设定一般形式的行业电力需求函数：
Q＝f(K,L,T,P,S)，
式中，Q为电力需求，K为资本，L为劳动力，T为技术，P为电价，S为结构。
2、在本发明中，灰色关联分析过程如下：
采用灰色关联分析模型，比较各影响因子的灰色关联度的大小，从而分析各因素、各变量对行业节电潜力的影响程度，最终从五个方面各选取一个最重要的影响因子。
3、在本发明中，节电潜力预测过程如下：
31)采用多元回归的方法，定量分析各影响因子对于工业行业电力需求水平的影响，从而预测行业的节电潜力。构建模型如下：
式中，Y为被解释变量，即节电潜力，X1至X5为所选行业的资本、劳动力、技术、价格及结构因素的代表性指标，β0、β1至β5均为待估计的参数。
32)在预测未来期节电量时，使用趋势外推或给定的方法为X1至X5设定节电情景的高方案和低方案，从而得出不同情景下的行业未来节电量。
实施例2
本实施例提供一种工业行业电力需求预测及节电潜力分析系统，其包括：
需求函数模型建立模块：建立需求函数模型；
影响因子筛选模块：根据需求函数和灰色预测关联分析方法，从技术、劳动、资本、价格和结构中筛选出影响各行业电力能源强度的主要因子；
影响因子分析模块：采用多元回归的方法，定量分析各影响因子对于工业行业电力需求水平的影响；
节电潜力预测模块：根据回归分析结果，预测在条件变动情况下的行业节电潜力。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，所属领域的普通技术人员参照上述实施例依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，均在申请待批的本发明的权利要求保护范围之内。
Claims (6)
1.一种工业行业电力需求预测及节电潜力分析方法，其特征在于，包括：根据需求函数和灰色预测关联分析方法，从技术、劳动、资本、价格和结构中筛选出影响各行业电力能源强度的主要因子，并进行回归分析；根据回归分析结果，预测在条件变动情况下的行业节电潜力；
所述的行业包括电力行业和非电力工业行业；
所述的行业节电潜力为：电力行业以厂用电率为代表，非电力工业行业以单位增加值电力消费量为代表。
2.根据权利要求1所述的工业行业电力需求预测及节电潜力分析方法，其特征在于，按照需求函数的定义，将资本、劳动力、技术、价格及结构作为影响电力需求的重要因素，设定行业电力需求函数：
Q＝f(K,L,T,P,S)，
式中，Q为电力需求，K为资本，L为劳动力，T为技术，P为电价，S为结构。
3.根据权利要求2所述的工业行业电力需求预测及节电潜力分析方法，其特征在于，采用灰色关联分析模型，通过比较各影响因子的灰色关联度的大小，从而分析各因素、各变量对行业节电潜力的影响程度。
4.根据权利要求3所述的工业行业电力需求预测及节电潜力分析方法，其特征在于，采用多元回归的方法，定量分析各影响因子对于工业行业电力需求水平的影响，从而预测行业的节电潜力，构建模型如下：
<mrow>
<mi>Y</mi>
<mo>=</mo>
<msub>
<mi>&beta;</mi>
<mn>0</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mn>5</mn>
</munderover>
<msub>
<mi>&beta;</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<msub>
<mi>X</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>,</mo>
</mrow>
式中，Y为被解释变量，即节电量，X1至X5分别为所选行业的资本、劳动力、技术、价格及结构因素的代表性指标，β0、β1至β5均为待估计的参数。
5.根据权利要求4所述的工业行业电力需求预测及节电潜力分析方法，其特征在于，在预测未来期节电量时，使用趋势外推或给定的方法为X1至X5设定节电情景的高方案和低方案，从而得出不同情景下的行业未来节电量。
6.一种工业行业电力需求预测及节电潜力分析系统，其包括：
需求函数模型建立模块：建立需求函数模型；
影响因子筛选模块：根据需求函数和灰色预测关联分析方法，从技术、劳动、资本、价格和结构中筛选出影响各行业电力能源强度的主要因子；
影响因子分析模块：采用多元回归的方法，定量分析各影响因子对于工业行业电力需求水平的影响；
节电潜力预测模块：根据回归分析结果，预测在条件变动情况下的行业节电潜力。
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Country Status (1)
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| CN (1) | CN107545324A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109919356A (zh) * | 2019-01-27 | 2019-06-21 | 河北工程大学 | 一种基于bp神经网络区间需水预测方法 |
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2017
- 2017-08-17 CN CN201710709406.0A patent/CN107545324A/zh active Pending
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