CN114358617A - 一种基于电力数据的工业经济发展动态分析评估方法 - Google Patents

一种基于电力数据的工业经济发展动态分析评估方法 Download PDF

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朱东歌
马瑞
刘佳
沙江波
李晓龙
王峰
高博
张庆平
李学峰
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Abstract

本发明公开了一种基于电力数据的工业经济发展动态分析评估方法，具体步骤如下：(1)采集各企业行业用电量、负荷量及产值等数据；(2)构建企业用电指数模型；(3)构建企业负荷指数模型；(4)构建企业产值指数模型；(5)构建行业发展指数模型；(6)构建园区发展指数模型；(7)构建地区发展指数模型；(8)构建权重分配模型；(9)根据测算结果分析企业、行业、园区及地区经济发展情况。本发明通过对子指标的计算，得到的结果还可以使政府精准了解某一行业、某一园区甚至某一企业的具体耗能情况和发展情况。可以使政府加强企业对能源浪费、能效利用水平的洞察能力与处理能力，有效支持企业各种能源管理和节能减排活动的开展。

Description

一种基于电力数据的工业经济发展动态分析评估方法
技术领域
本发明涉及电力大数据处理技术领域，更具体地说是一种基于电力数据的工业经济发展动态分析评估方法。
背景技术
近年来，我国经济迅速发展，对外开放程度不断扩大，诸多资本在市场中愈发活跃，因此宏观经济的波动趋势也变的更加的频繁，为了准确把握经济发展态势、制定发展策略，各方对经济波动的关注程度也随之提高，然而统计局公布的经济数据间隔周期长、时效性差，不利于作为企业等制定发展策略的依据。相比于经济数据，电力数据获取方便、数据量大、时效性强，并且与宏观经济有着密切的联系，因此，通过电力数据来反映宏观经济情况成为了当下的一个研究热点。
发明内容
本发明创造要解决的技术问题：一个地区的产业经济发展情况对该地区制定宏观经济发展策略有着重要的参考作用，电力数据能够较为准确的反映企业生产发展情况，与GDP数据相比具有时效性高、数据量大等特点。因此，本发明以工业电力数据为基础构建“电眼指数”指标体系，通过对企业的电力数据进行分析，得到不同行业、不同园区的整体发展情况，进而反映该地区整体经济发展情况。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于电力数据的工业经济发展动态分析评估方法，具体步骤如下：
(1)采集各企业行业用电量、负荷量及产值等数据。
(2)构建企业用电指数模型：
Figure BDA0003460916870000011
其中，P为研究周期内日均用电量，取一个月为研究周期；P0基准周期内日均用电量，取前一年同期为基准周期。
企业负荷指数
(3)构建企业负荷指数模型：
Figure BDA0003460916870000021
其中，Q为研究周期内日均负荷，取一个月为研究周期；Q0基准周期内日均负荷，取前一年同期为基准周期。
企业产值指数
(4)构建企业产值指数模型：
Figure BDA0003460916870000022
其中，R为研究周期内企业平均产值，取一个月为研究周期；R0基准周期内企业平均产值，取前一年同期为基准周期。
(5)构建行业发展指数模型：
Figure BDA0003460916870000023
其中，α1,α2,α3为不同企业指标的对于企业的重要程度；βi表示企业在行业中所占比重且
Figure BDA0003460916870000024
Pi,Qi,Ri分别为研究周期内企业的总用电量、总负荷以及企业产品价格，Pa,Qa,Ra分别为研究周期内企业所在行业的总用电量、总负荷以及企业产品价格；x为行业内企业总数。
(6)构建园区发展指数模型：
Figure BDA0003460916870000025
其中，α1,α2,α3为不同企业指标的对于企业的重要程度；λi表示企业在园区中所占的比重
Figure BDA0003460916870000031
Pi,Qi分别为研究周期内企业的总用电量、总负荷，Pb,Qb分别为研究周期内企业所在园区的总用电量、总负荷；y为园区内企业总数。
(7)构建地区发展指数模型：
Figure BDA0003460916870000032
其中，m为行业总数，γi为不同行业在自治区经济中所占比重，
Figure BDA0003460916870000033
Pi,Qi分别为研究周期内该行业的总用电量、总负荷，Pc,Qc分别为研究周期内自治区的总用电量、总负荷。n为园区总数，
Figure BDA0003460916870000034
Pj,Qj分别为研究周期内该园区的总用电量、总负荷，Pc,Qc分别为研究周期内自治区的总用电量、总负荷。
(8)构建权重分配模型
判断矩阵标度方法
Figure BDA0003460916870000035
指标C1、C2、C3所反映的是某一企业的生产运行情况，因此，我们建立判别矩阵如下：
Figure BDA0003460916870000036
即企业用电指数比企业负荷指数略微重要；企业用电指数比企业产值指数稍微重要；企业负荷指数比企业产值指数略微重要。为方便一致性检验，我们引入一致性指标
Figure BDA0003460916870000037
若CI＝0，则具有完全一致性；若CI接近于0，有满意的一致性。为衡量 CI的大小，我们引入随机一致性指标RI
定义一致比率：
Figure BDA0003460916870000041
一般认为一致比率CR＜0.1时，判别矩阵A的不一致程度在容许范围内。
(9)根据测算结果分析企业、行业、园区及地区经济发展情况。
本专利所提出的指数模型均为相对值，因此指标计算结果大于1时，我们则认为该企业、行业、园区或地区发展良好。
本发明的技术效果和优点：本发明通过对子指标的计算，得到的结果还可以使政府精准了解某一行业、某一园区甚至某一企业的具体耗能情况和发展情况。可以使政府加强企业对能源浪费、能效利用水平的洞察能力与处理能力，有效支持企业各种能源管理和节能减排活动的开展。
附图说明
图1方法流程图；
图2三大产业产值曲线；
图3灰色关联分析表。
具体实施方式
下面将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。
结合附图对本发明创造的进一步详细的说明，至少具体描述一个最佳实施例，这种描述的具体化程度应达到使所属技术领域的技术人员按照所描述的内容能够重现发明或者发明，而不必再花费创造性的劳动，如不必再进行摸索研究和实验。
通过宁夏回族自治区统计局统计年鉴获取数据，绘制2000年-2019年宁夏地区生产总值及各产业生产总值增长趋势图2如下。
从图中可以看出，近几年来，第二产业与第三产业对宁夏GDP的贡献大幅上涨并且远大于第一产业。宁夏作为工业大省，通过不同工业及园区的发展情况能够很好的反映出自治区的经济发展情况。下面本文通过灰色关联分析进行了验证。将数据代入matlab进行计算得出如图3结果：
通过灰色关联分析可知，以工业为主的第二产业产值与地区GDP灰色关联度为0.821621，高于第一产业和第三产业，因此可以通过工业电力数据来反映经济发展情况。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种基于电力数据的工业经济发展动态分析评估方法，其特征在于，具体步骤如下：
(1)采集各企业行业用电量、负荷量及产值等数据；
(2)构建企业用电指数模型：
Figure FDA0003460916860000011
其中，P为研究周期内日均用电量，取一个月为研究周期；P0基准周期内日均用电量，取前一年同期为基准周期；
(3)构建企业负荷指数模型：
Figure FDA0003460916860000012
其中，Q为研究周期内日均负荷，取一个月为研究周期；Q0基准周期内日均负荷，取前一年同期为基准周期；
(4)构建企业产值指数模型：
Figure FDA0003460916860000013
其中，R为研究周期内企业平均产值，取一个月为研究周期；R0基准周期内企业平均产值，取前一年同期为基准周期；
(5)构建行业发展指数模型：
Figure FDA0003460916860000014
其中，α1,α2,α3为不同企业指标的对于企业的重要程度；βi表示企业在行业中所占比重且
Figure FDA0003460916860000015
Pi,Qi,Ri分别为研究周期内企业的总用电量、总负荷以及企业产品价格，Pa,Qa,Ra分别为研究周期内企业所在行业的总用电量、总负荷以及企业产品价格；x为行业内企业总数；
(6)构建园区发展指数模型：
Figure FDA0003460916860000021
其中，α1,α2,α3为不同企业指标的对于企业的重要程度；λi表示企业在园区中所占的比重
Figure FDA0003460916860000022
Pi,Qi分别为研究周期内企业的总用电量、总负荷，Pb,Qb分别为研究周期内企业所在园区的总用电量、总负荷；y为园区内企业总数；
(7)构建地区发展指数模型：
Figure FDA0003460916860000023
其中，m为行业总数，γi为不同行业在自治区经济中所占比重，
Figure FDA0003460916860000024
Pi,Qi分别为研究周期内该行业的总用电量、总负荷，Pc,Qc分别为研究周期内自治区的总用电量、总负荷；n为园区总数，
Figure FDA0003460916860000025
Pj,Qj分别为研究周期内该园区的总用电量、总负荷，Pc,Qc分别为研究周期内自治区的总用电量、总负荷；
(8)构建权重分配模型
判断矩阵标度方法
Figure FDA0003460916860000026
指标C1、C2、C3所反映的是某一企业的生产运行情况，因此，我们建立判别矩阵如下：
Figure FDA0003460916860000027
即企业用电指数比企业负荷指数略微重要；企业用电指数比企业产值指数稍微重要；企业负荷指数比企业产值指数略微重要；为方便一致性检验，我们引入一致性指标
Figure FDA0003460916860000031
若CI＝0，则具有完全一致性；若CI接近于0，有满意的一致性；为衡量CI的大小，我们引入随机一致性指标RI
定义一致比率：
Figure FDA0003460916860000032
一般认为一致比率CR＜0.1时，判别矩阵A的不一致程度在容许范围内；
(9)根据测算结果分析企业、行业、园区及地区经济发展情况；
本方法所提出的指数模型均为相对值，因此指标计算结果大于1时，我们则认为该企业、行业、园区或地区发展良好。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN115578188A (zh) * 2022-12-08 2023-01-06 广东浩迪智云技术有限公司 基于用电数据的企业经营异常评估方法和系统

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