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对我国电力需求的研究预测

时间:2021-11-07 16:38来源:毕业论文
分别运用指数曲线模型我国电力未来需求量进行了预测。预测结果表明:指数曲线趋势外推法预测出数值精度较高,能比较合理的反映出未来五年我国电力需求逐渐增长的基本趋势

摘要 本文以 1991 年~2014 年全国电力需求量为数据。分别运用指数曲线模型我国电力未来需求量进行 了预测。预测结果表明:指数曲线趋势外推法预测出数值精度较高,能比较合理的反映出未来五年我国电力需 求逐渐增长的基本趋势。73955

毕业论文关键词 电力需求;指数趋势外推法;Minitab

1 引言

随着电网建设规模的增加,投资的增加,在国家电力公司的年度报告中的项目,包括用电 市场关键技术、电网规划在内是许多项目都是针对电力负荷预测、市场需求预测等的研究。可 见,怎样充分利用现在的数据资料、找出出合理的预测方法、建立相应的预测模型、提高预测 精度,已成为电力需求量预测非常重要的当代能源研究课题之一。

在过去的几十年内,人们经常把电力需求预测的概念忽视掉。随着全球电力资源市场化改 革进程的推进,人们早已认识到现在电力需求、管理的重要性,我国在 1992 年才开始引进电力 资源需求侧管理的概念,自此开始了关于电力需求预测的研究、探索。已经借鉴电力负荷预测 的很多方法开展电力需求预测工作,并且取得了许多积极的成果,但是距离预测结果的实际应 用还有一定的差距。在国外有许多学者对电力需求做过各种类型的研究,但是大都与生产率相 联系。学者乔根森曾利用函数:产出=f(资本、劳动力、原材料、电力、非电力能源)来研究 电力和非电力能源对美国社会经济产生的影响,且成果斐然。文献综述

在《常州市 2006 年~2010 年电力需求预测研究》[3]一文中,严德群运用灰色预测法探求电 力平衡的相关问题;在文献《电力需求预测的实用方法研究》[4]中,何云辉运用时间序列的分 析方法试探性找寻关于电力市场的电力营销问题;在文献《当代电力未来发展趋势及方向性研 究》[5]中,马春香运用 ARMA 模型分析我国在 2005~2009 年的电力需求情况,得出了应和当 时社会的一些电力需求结论。总得来说,以上研究的但时间较为久远,并未对当下的电力需求 情况给出有效的指导,且偏向性太重,没有明确将电力需求与未来社会发展联系起来。综合考 量,本人选择此命题,希望在未来电力用量的预测数据中发现未来社会发展的方向、偏向。

本文以中国 1991 年~2014 年电力需求量为数据,运用指数曲线趋势外推法对中国 2015 年

~2019 年的电力需求做出预测。

2 修正指数曲线模型

2。1 数据来源

数据见表 2-1: 1991~2014 年我国电力资源消费量 单位:亿千瓦时

(数据来源:中国统计年鉴 2015 年数据)

2。2 模型的识别

首先,用 Minitab 软件对我国电力需求量求一阶差比率,最后确定应该选用哪种指数曲线 预测模型作为此次研究分析的最适应模型。

通过 Minitab 操作方法:1、将实验数据复制粘贴到 Minitab 的 C1 与 C2 到栏;

2、取倒数:计算—计算器—将数据存储在 C3—表达式 1/C2;

3、一阶差分:统计—时间序列—差分—系列数 C3,存储在 C4,滞后 一期;

4、滞后一期:统计—时间序列—滞后—系列数 C4,存储在 C5,滞后 一期;

5、一阶差比率:计算—计算器—存储在 C6,表达式 C4/C5。 得一阶差比率,结果见表 2-2:

表 2-2 电力资源需求量的一阶差比率 单位:亿千瓦时

对我国电力需求的研究预测:http://www.youerw.com/jingji/lunwen_84386.html
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