CN107992991A - 基于外部环境因素和协整理论的年度售电量预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于外部环境因素和协整理论的年度售电量预测方法，包括以下步骤：S1：选取外部变量和数据预处理，选取经济发展水平、产业结构、人口增长、城市化进程、居民消费及能源消费等维度，得到售电量函数，同时将选取的变量数据对数化，S2：对变量的时间序列进行平稳性检测，平稳性检测所用的单位根检验为ADF检验，ADF检验构造了一个类似于t‑分布的统计量τ＝(ρ‑1)/Sρ，其中Sρ是统计量ρ的标准差。本发明基于协整理论和外部经济等数据，提出在电网年度售电量预测过程中的多变量建模的一种方法，对于克服传统建模技术缺陷，提升预测精度有积极的引导作用。
Description
技术领域
本发明涉及中长期售电量预测技术领域，尤其涉及一种基于外部环境因素和协整理论的年度售电量预测方法。
背景技术
目前广泛用于售电量分析预测的建模方法有弹性系数法、时间序列法、指数平滑法等，这些传统的建模技术在进行模型界定时，通常要求所分析的时间序列数据是平稳的。而通常情况下，经济时间序列都是非平稳的，尽管模型结果有可能具有很高的拟合度和显著的统计量，但是根据这些统计量得到的推断可能是不正确的，导致产生无意义的虚假回归。由于这些统计量可能不再具有通常的标准分布，因此有必要考虑模型的界定条件。
为解决上述问题，提出一种处理非平稳数据的方法——“协整理论”。协整理论的提出使得两个或多个非平稳经济时间序列在建模时能够克服传统建模技术缺陷，根据所建立的均衡关系取得较好的预测效果。对“协整”建立的均衡关系进行误差修正，从而得到预测效果较好的综合预测模型。而在此理论基础上进一步提出的格兰杰定理解决了“协整”与误差修正之间的因果关联性问题，并对时间序列中的“协整关系”提出严谨的定理证明及具体的可操作框架。特别是近年来，“协整理论”不仅引起学术界的广泛兴趣，而且被更广泛地运用到经济因素对多种变量建模和分析预测的领域。
发明内容
基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了基于外部环境因素和协整理论的年度售电量预测方法。
本发明提出的基于外部环境因素和协整理论的年度售电量预测方法，包括以下步骤：
S1：选取外部变量和数据预处理，选取经济发展水平、产业结构、人口增长、城市化进程、居民消费及能源消费等维度，得到售电量函数，同时将选取的变量数据对数化；
S2：对变量的时间序列进行平稳性检测，平稳性检测所用的单位根检验为ADF检验，ADF检验构造了一个类似于t-分布的统计量τ＝(ρ-1)/Sρ，其中Sρ是统计量ρ的标准差，在存在单位根假设的条件下，τ-统计量不再具有正常的t分布，但是在样本容量很大的情况下，τ-统计量收敛于标准维纳过程的泛函；
S3：协整检验，提出协整关系模型，协整检验的方法是Engle-Granger两步检验法和极大似然法；
S4：误差修正，因果关系检验，因果关系为Granger因果关系，因果关系在判定“同阶平稳序列”的“协整关系”后，将考虑误差修正并提出“协整关系”模型；
S5：根据模型进行预测结果分析，根据对数预测结果折算出相应的中长期年度售电量预测结果，并通过预测结果的准确性对模型进行评价。
优选的，所述S1中，售电量函数可以用下式表示：
Q＝f(GDP，M3，PP，U，CPI，EC，EG)，式中：Q表示为售电量，GDP表示为生产总值，M3表示为第三产业产值占比，PP表示为人口，U表示为城市化率，CPI表示为居民消费价格指数，EC表示为能源消费，EG表示为单位能耗。
优选的，所述S2中，ADF检验法采用如下回归式检验xt是否具有单位根：
其中：β0和a0是参数，T表示线性时间趋势，m为滞后项系数，εt为随机扰动项，m＝1，2，3或者根据实验来确定。
优选的，所述S3中，Engle-Granger两步检验法通常适用于单方程的“协整”检验，主要利用OLS方法求出估计方程，其实质就是检验“协整”相关序列中是否存在单位根。
优选的，所述S3中，极大似然法是一种在VAR模型下用极大似然估计来检验多变量间“协整关系”的方法，且极大似然法对变量间的“协整关系”进行分析，具体方式如下：
Xt＝A1Xt-1+…+AkXt-k+ξt ξ～IN(0,Ω)
其中，Xt是n维向量，N为差分操作符，每一个Ak都是n x n的参数矩阵，写成向量误差纠正模型(VECM)的形式：
其中，
优选的，所述S4中，Granger因果关系检验为验证“协整关系”中各变量间的因果关系了，且Granger因果关系应用到Granger表现定理。
本发明的有益效果为基于协整理论和外部经济等数据，提出在电网年度售电量预测过程中的多变量建模的一种方法，对于克服传统建模技术缺陷，提升预测精度有积极的引导作用。
附图说明
图1为本发明提出的基于外部环境因素和协整理论的年度售电量预测方法的流程示意图。
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，而不是全部的实施例。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，都属于本发明保护的范围。
实施例
参考图1，本实施例中提出了基于外部环境因素和协整理论的年度售电量预测方法，包括以下步骤：
S1：选取外部变量和数据预处理，对经济发展水平、产业结构、人口增长、城市化进程、居民消费及能源消费的分析，得到售电量函数，售电量函数可以用下式表示：
Q＝f(GDP，M3，PP，U，CPI，EC，EG)
式中，Q表示为售电量，GDP表示为生产总值，M3表示为第三产业产值占比，PP表示为人口，U表示为城市化率，CPI表示为居民消费价格指数，EC表示为能源消费，EG表示为单位能耗，同时将选取的变量数据对数化，得到最终模型，最终模型中建模因素的选取会根据不同经济因素与售电量的相关性确定最终的预测方案，选取的变量数据取自某省的1980-2011年期间，另有少量数据取自某省的1990-2011年；
S2：对变量的时间序列进行平稳性检测，在具体应用协整理论进行分析时，采用ADF检验方法对变量的时间序列进行单位根检验，ADF检验方法可以通过对三个内置模式进行检验，且三个内置模式为水平检验、一阶差分检验和二阶差分检验，如果其中任何一个检验模型中ADF大于临界值，则可以认为该序列没有单位根，即为不平稳序列，运用计量经济学软件——Eviews6.0得出检验结果参见表1和表2所示：
表1 ADF单位根检验-水平检验结果
表1中各变量按时间排列的对数序列经过ADF水平检验后，售电量LNQ作为被解释变量是不平稳序列，ADF检验的水平检验结果如表1所示，解释变量中单位能耗LNEG的ADF水平值检验小于任何一种可能性范围，因此LNEG为平稳序列，
表2 ADF单位根检验-一阶差分检验结果
接下来对所有非平稳解释变量序列进行ADF检验，ADF检验的检验结果显示售电量的一阶差分序列ΔLNQ的ADF值为小于10％的显著性水平，可以确定该序列的90％以上为平稳序列，因此售电量LNQ的一阶差分序列为平稳序列，在此基础上需确定其他解释变量同为一阶差分序列且平稳的其他解释变量因素可以与被解释变量LNQ进行“协整关系”检验，当判断LNQ、LNGDP、LNPP、LNM3、LNU和LNCPI是I(1)的一阶差分序列序列后，将LNQ与其余序列进行“协整关系”检验，由于“协整关系”检验中多变量的属性，因此运用极大似然法来确定模型中需“协整”向量的个数，Schwarz信息标准法常被用来确定VAR中适当的滞后长度，由此确定的最佳滞后数为1，经反复试验推理，在添加LNCPI变量建立与LNQ“协整关系”检验时，模型近似于满秩矩阵，无法得出与其他解释变量同一“协整关系”的模型，以下“协整检验”中将认为剔除LNCPI变量，即在关联售电量时不考虑居民消费价格指数，用极大似然法得到的结果见表3和表4：
表3“协整检验”迹统计量结果
表4“协整检验”极大值统计量结果
经过上述检验，在某省的1980-2011年的样本区间内，根据数据序列的平滑程度，选取可协整的20个相关观测值，各个变量之间存在着一致的长期均衡关系，其“协整向量”的系数估计如下式所示：
β‘＝{1，-0.980339，-3.223634，0.559490，0.205115}
式中的变量已根据序列特性做了规范化处理，由于各变量都是对数形式，这些解释变量反映了与被解释变量之间的长期弹性，因此方程可表示为：
LNQ＝0.980339LNGD+3.223634LNPP-0.559490LNM-0.205115LNU
以上结果表明，在样本区间内，模型中各变量存在着稳定的长期均衡关系，同预估的经济因素与售电量的相关性影响一致，参考实际情况进行误差修正，其‘协整模型’方程如下式所示：
LNQ＝0.980339LNGD+3.223634LNPP-0.559490LNM-0.205115LNU+C
GDP和人口是售电量呈现较高增长的主要因素，GDP的对数每变化一个单位，售电量的对数将对应变化0.980339个单位；人口的对数每增加一个单位，售电量的对数将增长3.223634个单位；而第三产业占比的对数每增加一个单位，售电量将与之反方向变动0.559490个单位，那么上述变量是否可以作为引起售电量变化的关键因素去预测未来某省的电力市场走势，或者售电量的变化是否会对其他变量产生影响，以下的Granger因果关系检验会对此形成定量的判断，检验结果见表5：
表5 Granger因果关系检验结果
以表5中第一行结果为例进行分析，原假设“GDP变化不是引起Q变化的原因”的概率是41.88％，而原假设“Q变化不是引起GDP变化的原因”的概率为83.17％，显然，GDP更可能作为引起电量Q变化的原因，所以在10％的显著性水平下可以拒绝原假设，则可推断某省的社会经济发展可以促进全省售电量的增长，另外其他各关系量也有此类关系，人口PP增长也是引起售电量Q变化的直接原因，第三产业占比M与售电量Q变化可视作互为影响因素，售电量Q对整个地区的城市化率U的影响不大，同样城市化率U对售电量Q的影响程度也不明显，综合上述分析，某省的售电量和经济发展之间存在着近似单向的Granger因果关系，表明电力市场的变化可以反映出经济的发展状态；
S3：协整检验，提出“协整关系”模型，协整关系模型方程可以用来对全社会用电量的对数数据进行预测，这一过程的首要问题是确定方程LNQ＝0.980339LNGD+3.223634LNPP-0.559490LNM-0.205115LNU中各变量的趋势，长期预测的趋势数据选自发展超前于某省的不同地区、不同国家的时间点对应加权平均值的外推变量，或某一地区、国家的趋势类似时间点的外推变量，其预测结果见表6：
表6全社会用电量对数数据预测结果
在得到初步的预测结果后，建立误差修正模型对以上结果进行修正，以得到相对准确的最终预测结论；
S4：误差修正，因果关系检验，因果关系为Granger因果关系，因果关系根据Granger表现定理，当变量间存在“协整关系”时一定存在一个与之等价的误差修正模型，在长期均衡方程的基础上，经过检验得到的ECM的综合方程如下：
ΔLNQ＝0.251881ΔLNGDP+0.71332ΔLNM-0.51751ΔLNM-
0.149698E(-1)
根据Hendry提出的由一般到特殊的建模方法，逐渐剔除一些变量，不同时期的“协整”方程可基于ECM综合方程进行自定义化修正，修正后的拟合优度R2＝0.415，对数似然函数值Log likelihood为310.0605，AIC和SC值较小，分别为-2.90和-2.55，这意味着预测结果向平衡快速收敛，短期内售电量的变化不会影响与之相对应的变量间长期关系，误差修正模型修正结果如表7所示：
表7误差修正后的全社会用电量对数数据结果
S5：根据模型进行预测结果分析，参照以上部分对全社会用电量各年的对数数据预测结果，可折算出某省的售电量2010-2040年的预测值，当在预测过程中，各项经济指标预测结果如表8所示：
表8经济指标预测结果
因此根据前述分析，推测某省的经济情况在2040年附近达到远景饱和状态，具体数值如表9所示：
表9饱和经济情况
根据以上各项经济指标预测值对某省的全社会用电量数值的影响，可预测出各年用电量如表10所示：
表10全社会用电量预测结果(单位：亿千瓦时)
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.基于外部环境因素和协整理论的年度售电量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：选取外部变量和数据预处理，选取经济发展水平、产业结构、人口增长、城市化进程、居民消费及能源消费等维度，得到售电量函数，同时将选取的变量数据对数化；
S2：对变量的时间序列进行平稳性检测，平稳性检测所用的单位根检验为ADF检验，ADF检验构造了一个类似于t-分布的统计量τ＝(ρ-1)/Sρ，其中Sρ是统计量ρ的标准差，在存在单位根假设的条件下，τ-统计量不再具有正常的t分布，但是在样本容量很大的情况下，τ-统计量收敛于标准维纳过程的泛函；
S3：协整检验，提出协整关系模型，协整检验的方法是Engle-Granger两步检验法和极大似然法；
S4：误差修正，因果关系检验，因果关系为Granger因果关系，因果关系在判定“同阶平稳序列”的“协整关系”后，将考虑误差修正并提出“协整关系”模型；
S5：根据模型进行预测结果分析，根据对数预测结果折算出相应的中长期年度售电量预测结果，并通过预测结果的准确性对模型进行评价。
2.根据权利要求1所述的基于外部环境因素和协整理论的年度售电量预测方法，其特征在于，所述S1中，售电量函数可以用下式表示：
Q＝f(GDP，M3，PP，U，CPI，EC，EG)
式中：Q表示为售电量，GDP表示为生产总值，M3表示为第三产业产值占比，PP表示为人口，U表示为城市化率，CPI表示为居民消费价格指数，EC表示为能源消费，EG表示为单位能耗。
3.根据权利要求1所述的基于外部环境因素和协整理论的年度售电量预测方法，其特征在于，所述S2中，ADF检验法采用如下回归式检验xt是否具有单位根：
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<mi>i</mi>
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<mi>t</mi>
</msub>
</mrow>
其中：β0和a0是参数，T表示线性时间趋势，m为滞后项系数，εt为随机扰动项，m＝1，2，3或者根据实验来确定。
4.根据权利要求1所述的基于外部环境因素和协整理论的年度售电量预测方法，其特征在于，所述S3中，Engle-Granger两步检验法通常适用于单方程的“协整”检验，主要利用OLS方法求出估计方程，其实质就是检验“协整”相关序列中是否存在单位根。
5.根据权利要求1所述的基于外部环境因素和协整理论的年度售电量预测方法，其特征在于，所述S3中，极大似然法是一种在VAR模型下用极大似然估计来检验多变量间“协整关系”的方法，且极大似然法对变量间的“协整关系”进行分析，具体方式如下：
Xt＝A1Xt-1+…+AkXt-k+ξt ξ～IN(0,Ω)
其中，Xt是n维向量，N为差分操作符，每一个Ak都是n x n的参数矩阵，写成向量误差纠正模型(VECM)的形式：
<mrow>
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其中，
6.根据权利要求1所述的基于外部环境因素和协整理论的年度售电量预测方法，其特征在于，所述S4中，Granger因果关系检验为验证“协整关系”中各变量间的因果关系，且Granger因果关系应用到Granger表现定理。
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2017
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