基于时间序列模型的长短期居民用电量分析

文章旨在基于时间序列分析方法对居民用电量进行长短期预测。通过收集和整理居民用电量的历史数据,并建立适当的时间序列模型,对用电量的趋势和季节性变化进行分析和预测。文章综合考虑用电量趋势和家电数量,并使用历史数据进行参数估计和模型选择,得到准确的长短期预测结果。研究结果表明,所建立的时间序列模型能够准确预测居民用电量的变化趋势。预测结果为电力供应部门提供了决策依据,帮助其合理安排能源供给,制订优化的电价政策,并提供可靠的电力服务。

基于多元线性回归模型的居民用电量影响因素分析

随着社会和科学的不断进步,人们意识到环境能源对人类发展的重要性,节约能源是其中的一个重要措施。居民用电量与多种因素有关。为了研究各个影响因素对居民用电量影响程度的大小,以蚌埠市为例,首先从影响电量的供给、需求和外部因素角度分别选取了收入、价格、人口、气温及居住面积等五个因素作为分析指标,然后在EVIEWS建立蚌埠市居民用电量与以上5个因素的多元线性回归模型,用以研究各个影响因素对居民用电量的影响程度大小。通过EVIEWS对回归结果的分析得到如下结论:当前影响蚌埠市居民用电量的最主要因素取决于人口数量和人均居住面积,并提出节约用电的相关建议。

人工神经网络在居民用电量预测中的应用

用神经网络的方法预测了全国用电量中居民用电量的变化 ,结论是到 2 0 0 5年居民用电量将占全国总用电量的 1/ 5。并探讨了在神经网络的输入数据中添加一些有重要影响的数据可以明显提高预测精度的问题。

基于套索算法和高斯过程回归的中长期居民用电量概率预测

在目前的“新常态”经济模式下,居民电力消费量已经成为中国电力消费增长的主要驱动力。然而其预测精度容易受到社会、经济、环境等多种外部因素的影响,这样会导致预测难度的加大。因此,如何提取这些外部因素中有价值的信息,是预测居民电力消费量成功的关键。针对这个问题,提出了一种基于套索算法和高斯过程回归的中长期居民用电量概率预测模型。首先利用套索算法选取有用的影响因素,从而实现数据降维。其次将被选取的特征当作预测变量,建立了基于高斯过程回归的居民电力消费量概率预测模型。最后以中国居民电力消费量作为算例。结果表明,(1)套索算法可以识别出预测问题中重要的特征,从而能够有效地处理预测问题中的高维数据;(2)高斯过程回归模型可以提高预测精确度,为居民电力消费量的概率预测提供了一种可行思路。

收缩城市住房空置时空分异及影响机制——基于居民用电量视角

以中国典型的资源型收缩城市——伊春市的伊春区为研究对象,从居民用电量视角对住房空置情况进行判定,同时综合运用核密度估计、网络分析以及问卷访谈等方法,基于区域、居住区、格网3种尺度,对2013—2018年住房空置时空分异格局及影响机制进行深入探究。结果表明:①伊春区空置住房总量和空置率总体表现为波动上升态势,在国际通行标准下处于“供需基本平衡”状态;②伊春区住房空置格局在区域尺度、居住区尺度、格网尺度等不同尺度下表现出一定差异性,但各尺度均总体呈现“核心-边缘”的空间分布特点;③人口流失、经济支撑、城市功能地位以及居民感知等因素影响伊春区住房空置时序演变,而城市空间开发扩展、住区建设演变、教育医疗设施布局、公共交通可达性等因素共同作用于住房空置的空间分异。

湖南城镇居民用电量预测模型初探

本文以湖南省的有关统计数据为依据,运用计量经济学原理,通过对影响居民电力消费的主要因素的相关数据的计量统计分析,提出了居民用电量的预测模型。利用该模型,不仅可以比较准确地预测居民用电量的变化趋势,而且可以对影响居民用电的各相关因素进行恰当的评估,对电力企业的市场营销、电力需求侧管理具有现实指导作用。

基于主成分回归的安徽省城镇居民用电量预测模型

根据2005-2016年安徽省城镇居民生活用电量相关数据,详细分析了经济社会因素、自然气候因素对城镇居民生活用电量的影响。鉴于各影响因素之间存在多重共线性问题,应用主成分回归法建立了安徽省城镇居民生活用电量预测模型。该模型通过了统计学相关检验,模型预测效果较好。

福建厦门市居民用电量消费预测

随着社会经济的发展和人民生活水平的不断提高,从城市居民不断增加的家用电器出,可以看出电力成为影响居民生活质量的重要因素。本文通过实证建立福建省厦门市居民生活人均用电量的指数曲线模型和多项式模型拟合,对厦门市城市居民生活用电量进行分析,预测其相关年份的城市居民生活用电量,以帮助政府有关部门合理供电,缓解输电耗电压力,提高经济社会效益和人民生活质量。

基于关联度的居民用电量负荷协调预测分析

为提高对居民用电量负荷的预测能力,构建了一种以信息再修正的方法来实现对负荷协调预测模型。该模型先评价预测年中的已知数据,以这些数据协调预测年的各级负荷预测结果,再以协调处理之前与之后的负荷差作为关联度计算的初始参考数列,计算得到新的可信度,最后利用协调模型计算出协调结果。各电压等级对应的预测精度该方法更高,表明该方法使数据获得更充分利用,由此提升了预测精度。

利用居民用电量的住房面积预测算法设计

从供电企业的角度出发,为了向用户提供相似邻里用电比较服务,引导居民节约用电,提出了利用居民用电量的住房面积预测算法,在对居民用电量和住房面积进行数据清洗的基础上,分别以年制冷与取暖电量、年基本生活电量以及最近12个月有效月电量为建模特征量,借助支持向量回归、神经网络、K-means聚类等算法工具,构建了 4种模型,比较并验证了模型的效果,其中结合K-means聚类的神经网络模型预测效果最好,平均预测偏差为19.755%。结果表明,该算法能通过居民用电量对住房面积进行较准确的预测,为相似邻里用电比较服务提供重要支持。

基于Markov链优化灰色GM(1,1)模型预测城市居民用电量

针对数据列波动对GM(1,1)模型影响的问题,通过引入Markov概率矩阵来减小波动,以实现其预测精度的提高。以苏州市2015年1月-2020年10月之间每月的居民用电量作为模型的训练数据,以2020年11月-2021年3月每月居民用电量的数据作为测试数据,计算模型的预测精度,并预测2021年4月的居民用电量。实证结果得出:GM(1,1)模型预测的平均相对误差为24.70%,而通过Markov链进行优化后其平均相对误差为11.62%,通过Markov链进行优化后的GM(1,1)模型预测效果要优于传统GM(1,1)模型。

基于灰色模型的居民用电量预测研究

电力系统负荷预测作为电力规划、投资、生产、调度和交易等工作的基础之一,在电力安全和经济运行中发挥着至关重要的作用。我国居民用电量,既有逐年增长的确定性,又有随机变化的不确定性,具有灰色系统典型特性,适合使用灰色模型建模进行预测。本文基于灰色预测模型中的GM(1,1)模型和方法及其在居民用电量预测中的应用。本文以2015年第一季度-2020年第三季度的居民用电量数据作为样本。其中2015年第一季度-2018年第三季度年的居民用电量数据作为建模数据用来构建模型,2018年第四季度-2020年第三季度的数据作为测试的数据用于验证模型的预测精度。实证结果表明,GM(1,1)模型能够较好的预测居民用电量。最后,本文使用GM(1,1)模型对苏州、杭州未来的居民用电量进行预测。

城市居民用电量中期预报分析方案研究

对未来几年内城市居民用电量的需求程度，本文采用时间序列建模法对其预测方法进行了探讨，对建立自回归数学模型的参数做了研究分析。

国家能源局:4月份全社会用电量同比增长7.0%

5月17日,国家能源局发布4月份全社会用电量等数据。4月份,全社会用电量7 412亿千瓦时,同比增长7.0%。从分产业用电看,第一产业用电量96亿千瓦时,同比增长10.5%;第二产业用电量5 171亿千瓦时,同比增长6.2%;第三产业用电量1 270亿千瓦时,同比增长10.8%;城乡居民生活用电量875亿千瓦时,同比增长5.9%。

居民生活人均用电量与人均收入的关系

分析了2000年~2005年不同省市居民人均生活用电量与居民人均收入之间的关系。通过研究表明:居民的电量收入弹性在不同的人均收入阶段有不同的变化规律;在同一个省市,城镇居民和农村居民即使人均收入相同,其电量收入弹性的变化规律也不相同;由于每个省份的地理条件和气候条件不同,每个省的居民即使收入相同,其电量收入弹性的变化规律也有差异。

2022年全社会用电量同比增长3.6%

2023年1月16日,国家能源局发布2022年全社会用电量等数据。2022年,全社会用电量86372亿千瓦时,同比增长3.6%。分产业看,第一产业用电量1146亿千瓦时,同比增长10.4%;第二产业用电量57001亿千瓦时,同比增长1.2%;第三产业用电量14859亿千瓦时,同比增长4.4%;城乡居民生活用电量13366亿千瓦时,同比增长13.8%。

第三季度居民用电量高速增长

10月17日，国家能源局发布数据，1～9月，全社会用电量累计51061亿千瓦时，同比增长8．9％。其中，城乡居民生活用电量7534亿千瓦时，同比增长11．5％。为何居民收入增速下滑、家电销量由强转弱，但城乡居民生活用电量增速却高达两位数？

基于大数据背景下时间序列的用电量预测模型构建

研究旨在基于庆阳市2018年1月至2018年12月的历史数据,实现庆阳市居民用电量的短期预测,预测误差控制在4%以内,故预测效果良好,首先,采用3次指数平滑法,构建3次指数居民用电量预测模型,对居民用电量的历史数据进行拟合;然后在误差相对较小的范围内预测了庆阳市居民未来三天的用电量,最后,结合气象数据,进行了居民用电气象敏感度分析。得到温度与用电量大致上呈现负相关。从研究结果可以看到,时间序列分析中的3次指数平滑算法预测适用于短期预测,对预测居民用电量具有一定的现实意义与理论意义,具有极高的推广价值。

前6个月全国工业用电量同比增长24．2％

7月19日，工信部发布上半年工业用电情况显示，前6个月全国工业用电量为14933亿千瓦时，同比增长24．2％，增幅高于其他行业及居民用电量。专家指出，上半年工业用电增幅较大，主要是因为重工业恢复增长，特别是高耗能行业开工率较高。