基于模型平均方法的我国社会用电量预测研究

在全球低碳发展的背景下,电力作为清洁能源受到了越来越广泛的关注,精准的预测社会用电量对电力行业的发展至关重要。本文选择2000年至2020年的社会用电量为研究对象,选取国内生产总值,居民人均可支配收入,第二产业增加值,常住人口城镇化率,居民消费价格指数以及二氧化硫排放量等六个解释变量作为影响因素,运用S-AIC、S-BIC、MMA和JMA模型平均方法对社会用电量进行了预测,并与传统的AIC、BIC模型选择方法的结果进行了比较。研究表明,在2012年-2020年的社会用电量的预测中,基于MMA的预测结果在预测精度上表现最好,基于JMA的预测结果在预测最优率上表现最好。其中在2012年-2015年短期预测时,S-AIC和S-BIC方法在预测精度上表现最好,分别为1.683293%和1.633233%。在2016-2020年的长期预测时,MMA和JMA方法的预测精度明显优于其他方法。

基于灰色系统理论的湖北省全社会用电量预测分析

全社会用电量变化受到政策、经济、人口、气候、资源等诸多不确定因素的影响,是一个庞大的不确定系统。在日常电力预测实践中,往往比较注重对单一指标的相关性分析,对每一种分析的结果再最后加以综合分析,本文提出一种电量预测新思路,考虑将灰色系统理论应用于年度全社会用电预测,从众多的相关因素历史数据中找出与全社会用电量变化相关性较大的指标,利用灰色算法建立湖北省全社会用电量预测模型,对全社会电量进行准确推断。

全社会用电量的优选组合预测法

全社会用电量预测是电力市场分析预测的重要组成部分。需要有较高的预测精度。推荐采用方差一协方差优选组合预测模型，该方法通过对常规单一预测方法加以合理、科学地组合，比单一方法预测效果更佳。

河南省中长期电量消费动力分析与预测

全行业用电量与经济增长、结构优化、全行业节能降耗有关,城乡居民生活用电量与人口增长、城镇化率、人均用电量变化有关,采用对数平均迪氏指数分解法(LMDI)对"十三五"河南省三次产业用电量和城乡居民用电量进行分解,并量化研究各因素对全行业用电量和城乡居民生活用电量增长的贡献率,进一步明确电量消费的增长动因和抑制因素。在此基础上,提出一种基于LMDI模型的全社会用电量预测方法,可更好结合政府经济社会发展规划纲要,为中长期电量消费预测提供技术支撑。