江苏省电力需求预测研究

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3.0 牛悦 2024-11-19 4 4 1.32MB 72 页 15积分

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摘要

电力需求是电力市场中的重要因素之一，能否准确预测社会总用电量及各产业用

电量，将直接影响到国民经济的健康发展和各级电力公司的经济效益，所以用电量需

求预测越来越受到各个国家的电力主管部门和电力公司的重视。江苏省是东部沿海地

区经济发展较快的省份，对电力的需求很大，电力预测显得尤为重要。

电力需求预测是依据负荷历史资料及相关影响因素建立一个模型，然后对该模型

进行评价后用来预报，无论采用什么计算方法，都离不开建立在历史数据及相关因素

上的预测模型，模型精度决定了预测的准确性。本文从经济增长与电力需求增长规律

出发，以江苏省的实际情况为基础，应用有效的预测方法有针对性的对江苏省的用电

量进行预测研究。具体研究内容如下：

首先从电力短缺一度成为制约经济发展的瓶颈的现状出发，提出了电力需求预测

工作的重要性和提高预测精度的必要性，进而提出了本研究所要解决的问题。

其次对国内外电力需求预测的研究现状和目前主要的预测方法进行述评。

然后分析江苏省电力资源现状，并分析了影响电力需求的因素：江苏省经济发展、

产业结构、人口增长、居民生活水平对电力需求的影响，分析研究影响因素与电力需

求增长之间的规律，进而为实际工作中对不同预测对象采用不同预测方法做好铺垫。

再次本文以江苏省电力历史数据作为分析基础，对不同预测对象（产业、行业、

月份）分别使用分布时滞、灰度预测和神经网络模型进行预测研究，并对精度验证比

较。结果印证了不同产业、不同行业、不同时期应选用不同的预测模型和单个或多个

预测模型改进后进行预测所得到的预测精度会更高的结论。

最后总结了本研究的成果，并为江苏省实现降低能耗、节约资源、倡导低碳经济

的目标，提出了相关建议和展望。

关键词：江苏省电力需求预测

ABSTRACT

Power demand is one of the most important factors in power market. Whether or

not could people accurately forecast the total social consumption of electricity and the

consumption of electricity in various industries will have a direct impact on the healthy

development of the national economy and the economic benefits of all levels of the

power companies, so the forecast of power demand is increasingly paid more attention

to by the electricity authorities and the power companies of every country in the world.

Jiangsu Province, the eastern coastal province of rapid economic development has a

great demand for electricity, so the power demand forecasting is particularly important.

Power demand forecast is to establish a model based on historical load data and

related factors, and then, use the model to forecast after evaluation of the model, no

matter what calculation method is used, power demand forecast can not be separated

from the forecast model based on historical load data and related factors, the model

accuracy determines the accuracy of the forecast. This article, in the law of the

economic growth and electricity demand growth and the actual situation in Jiangsu

Province as the analysis basement, uses many advanced forecasting methodologies to

forecast and study the electricity consumption of Jiangsu province. Specific studies are

as follows:

First, from the current situation that the power shortage had become a bottleneck

restricting of the economic development, this article presents the importance of the

power demand forecast and the necessity of improving the forecast accuracy, and then

presents a problem to be solved in this study.

Second, it describes and comments on the current study status of the power

demand forecasts at home and abroad and the current main forecasting methods in

detail.

Then, this article analyzes the current situation of power resource in Jiangsu

Province, and analyzes the factors influencing the power demand, such as the economic

development, trade structure, population growth and people ’s living level. It also

analyzes the law between these influencing factors and power demand growth, thus on

paves the way for the actual work on different forecast objects using different

forecasting methods.

Again, this article mainly uses a large number of historical load data in Jiangsu

Province as an analysis basis, analyzes and studies the power demand forecasts of

different objects (from trade, industry, month), using the distributed delays forecasting,

the gray forecasting and the neural network model forecasting respectively, also verifies

and compares the accuracy of every forecasting. The results confirmed the conclusions

that different trades, different industries, different periods of time should use different

forecasting models and the forecasting accuracy will be higher when the single or

multiple forecasting models for prediction are improved.

Finally, this article summarizes the production of this paper, and presents the

relevant proposals and prospects for achieving the goal of lowering energy consumption,

conserving resources and promoting low-carbon economy in Jiangsu Province.

Key word ：Jiangsu Province，Power demand，Forecast

中文摘要

ABSTRACT

第一章绪论 ................................................... 1

§1.1 研究背景 ............................................... 1

§1.2 研究目的和内容 ......................................... 2

§1.3 研究方法和思路 ......................................... 2

§1.3.1 论文的研究思路 ..................................... 2

§1.3.2 论文的研究方法 ..................................... 3

§1.4 研究意义 ............................................... 4

第二章研究综述 .................................................. 7

§2.1 国内外电力需求预测研究的现状 ........................... 7

§2.2 电力需求预测的特点 ..................................... 8

§2.3 电力需求预测方法 ...................................... 10

§2.3.1 传统预测方法 ...................................... 12

§2.3.2 现代预测方法 ...................................... 14

§2.4 小结 .................................................. 20

第三章江苏省经济发展与电力需求现状分析 ......................... 21

§3.1 江苏省经济发展与能源消耗现状 .......................... 21

§3.2 江苏省电力发展现状 .................................... 24

§3.3 江苏省电力需求分析 .................................... 26

§3.3.1 江苏省电力需求现状 ................................ 26

§3.3.2 江苏省用电结构分析 ................................ 27

§3.4 江苏省电力需求影响因素分析 ............................ 28

§3.4.1 经济发展的影响 .................................... 28

§3.4.2 产业结构的影响 .................................... 30

§3.4.3 人口增长的影响 .................................... 31

§3.4.4 居民生活水平的影响 ................................ 32

第四章江苏省电力需求预测 ...................................... 35

§4.1 分布时滞模型在江苏省电力需求预测中的运用 .............. 35

§4.1.1 分布时滞模型 ...................................... 35

§4.1.2 确定解释变量 ...................................... 36

§4.1.3 模型方程的确定 .................................... 38

§4.1.4 计量经济模型的数理统计检验 ........................ 38

§4.1.5 实证分析 .......................................... 38

§4.2 灰色预测模型在江苏省电力需求预测中的运用 .............. 40

§4.2.1 GM(1,1)模型 ....................................... 40

§4.2.2 模型精度的后验差检验 .............................. 42

§4.2.3 灰色模型在江苏省用电量预测中的运用 ................ 43

§4.2.3.1 按产业进行预测 ................................ 43

§4.2.3.2 按行业进行预测 ................................ 45

§4.2.3.3 按行业月份进行预测 ............................ 47

§4.3 神经网络在江苏省电力需求预测中的运用 .................. 54

§4.3.1 神经网络简介 ...................................... 54

§4.3.2 BP 算法 ........................................... 54

§4.3.3 实证分析 .......................................... 55

§4.4 小结 .................................................. 61

第五章结束语 ................................................... 63

§5.1 结论 .................................................. 63

§5.2 展望 .................................................. 63

参考文献 ........................................................ 65

在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果 ................. 699

致谢 .......................................................... 71

第一章绪论

§1.1 研究背景

电力工业是国民经济的基础，与国民经济各行各业的发展都息息相关。电力

工业的持续健康发展，能够为国民经济的发展提供强大的能源支持，并促进相关

行业的发展；反过来，国民经济的发展也能够推动电力工业的发展壮大。两者是

相互依赖相互促进的。

近年来，我国经济一直保持迅猛的发展势头，与之相配套，电力工业的发展

也日新月异。特别是电源点的建设更是以惊人的速度在发展。从 1996 年起，我国

的发电装机容量和年发电量一直位居世界第二，成为名副其实的电力大国。特别

是 2004 年以来，伴随着国民经济的快速发展，我国的发电装机容量已突破 5 亿千

瓦。按照国家“十一五”电力规划，2010 年我国将达到 6.5 亿千瓦的装机容量。

与此同时，电网建设也取得了十分显著的成就，仅在“十五”期间，国家电网新

增 220 千伏及以上输电线路 5.9 万公里，变电容量达 2.9 万千伏安。预计“十一

五”末，330 千伏及以上输电线路将投产 4.2 万公里，变电容量新增 1.9 亿千伏安。

然而，在过去很长一段时间里，过分追求经济发展的高速度和电力投资长期

不足且缺乏合理规划，导致进入 21 世纪以来，全国大面积的电力短缺一度成为制

约经济发展的瓶颈，缺电成了我国进入 21 世纪初电力市场的主旋律。

江苏地处我国东部沿海和长将三角洲地区，经济持续快速发展，能源消耗需

求巨大，是名符其实的耗能大省。然而江苏却是个资源小省,特别是能源资源。因

此，在江苏经济发展过程中,能源紧缺已成为制约经济发展的主要原因之一。2008

年，江苏全省全社会固定资产投资 15061.54 亿元，占全国的比重为 8.7%，全省

GDP 突破 3 万亿，经济增速已连续多年保持 13%左右，全省全社会电力最大负荷 5000

万千瓦，全社会用电量 3118 亿千瓦时，三年来年均增长 10%和 12%。如此巨大的

负荷需求，不仅给电力公司带来了巨大的压力，同时可能存在的电力需求缺口更

是严重影响了经济发展和人民生活。

解决电力短缺问题的首要问题是做好电力需求的预测。准确实际的预测是任

何行业计划和规划的关键。一般认为,电力预测的主要内容有最大有功负荷预测、

电量需求预测、无功负荷预测及电力负荷曲线和其特征值。而其中对最大有功负

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摘要：

摘要电力需求是电力市场中的重要因素之一，能否准确预测社会总用电量及各产业用电量，将直接影响到国民经济的健康发展和各级电力公司的经济效益，所以用电量需求预测越来越受到各个国家的电力主管部门和电力公司的重视。江苏省是东部沿海地区经济发展较快的省份，对电力的需求很大，电力预测显得尤为重要。电力需求预测是依据负荷历史资料及相关影响因素建立一个模型，然后对该模型进行评价后用来预报，无论采用什么计算方法，都离不开建立在历史数据及相关因素上的预测模型，模型精度决定了预测的准确性。本文从经济增长与电力需求增长规律出发，以江苏省的实际情况为基础，应用有效的预测方法有针对性的对江苏省的用电量进行预测研究。具体研究...

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