2010-中国全社会用电量增长主导因素辨识

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· 学术研究 · 李智勇 ， 等 中国全社会用电量增长主导因素辨识
２ 数据选取
本文研究 的 数 据 选 自 ３ ０个省２ ０ ０ ９年统计年 鉴、 历年中国统 计 年 鉴 及 历 年 电 力 年 鉴 。 其 中 全 社 在中国统计年鉴 会用电量是本文研 究 的 核 心 对 象 ， 中该指标 ２ ０ ０ ０ 年及 以 后 数 据 均 取 自 电 力 企 业 联 合 会， 相对于各省年鉴中的数据更完整可靠 ， 因此本文 选取的历史数据的跨度为 ２ ０ ０ ０ 年 —２ ０ ０ ８年。 从各 统 计 年 鉴 中 选 取 表 征 社 会 经 济 发 展 的 组成如图 ２ 所 示 的 相 关 因 素 分 析 ２ ５ 项代表性指标 ， 数据库 ， 其中各地区历年的生产总值 、 工农建筑业总 产值和人民生活 指 标 按 可 比 价 格 统 计 。 此 外 ， 用电 需求还受到社会政 策 影 响 ， 例如为保障奥运会期间 ， 空气质量 相 关 地 区 的 行 业 会 采 取 限 产 、 调产的措 施， 由于不同地区政策很难对比且无法量化 ， 因此本 文研究中暂不予考虑 。 图 ２ 所示的不同指标将通过 预处理进行隶属度函数赋值 。
中， 高 中 高
ａ ７
中， 高 中， 高 高
ａ ８
高 高 高
详述如何利用不同的 以北京地区的 数 据 为 例 ， 隶属度函数对用电量及相关影响指标进行赋值 。 表 ２ 为从年鉴中整理出的北京历史 用 电 数 据 。 由 于 篇 只选出部分数据举例说明 ， 表中 Ａ， 幅限制 ， Ｂ， Ｃ， Ｙ， ， Ｚ 分别代表不 同 的 指 标 表 中 数 字 表 示 各 指 标 的 增 具体含 义 见 图 ２。 对 表 ２ 数 据 通 过 不 同 隶 属 长率 ， 度函数进行 赋 值 处 理 ， 相 应 的 隶 属 度 列 于 表 ３。 表 ， ， 中λ 表 示 的 Ａ 增长速度通过隶属度函数 １ Ａ λ ２ Ａ λ ３ Ａ 赋值得到的低 、 中、 高的属性值 ， 其余指标同理 。
第３ ４ 卷 第 ２ ３期 ２ ０ １ ０年１ ２月１ ０日
Ｖ ｏ ｌ ． ３ ４ Ｎ ｏ ． ２ ３ Ｄ ｅ ｃ ． １ ０， ２ ０ １ ０
中国全社会用电量增长主导因素辨识
２ ，陈志刚１，徐 政２，麻敏华１ 李智勇１，
（ ） １．广东省电力设计研究院 ，广东省广州市 ５ １ ０ ６ ６ ３； ２．浙江大学电气工程学院 ，浙江省杭州市 ３ １ ０ ０ ２ ７
摘要 ：目前负荷中长期预测时选取相关的社会经济指标没有统一的理论依据 。 文中将数据挖掘技 术应用到电量增长的关联性分析中 ， 从全国 ３ 自治区 、 直辖市 ） 的历史数据中选取 ２ ０ 个省 （ ５ 项相关 指标 ， 采用 ３ 种不同的隶属度函数 进 行 赋 值 。 在 此 基 础 上 利 用 Ａ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ算 法 计 算 不 同 指 标 与 用 电 ｐ ） 、 、 量增长相关的模糊置信度 ， 辨识出国内生产总值 （ 工业总产 值 进 出 口 总 额、 固 定 资 产 投 资、 Ｇ Ｄ Ｐ 居民人均可支配收入等与用电量增长较为相关的主导因素 ， 并结 合 自 组 织 映 射 神 经 网 络 获 取 中 国 用电量增长的一般性规律 。 该研究思路为年度负荷预测相关因素的选取提供新的策略 。 关键词 ：用电量 ；负荷预测 ；关联分析 ；数据挖掘 ；模糊关联规则 ；自组织映射神经网络
；修回日期 ： 。 收稿日期 ： ２ ０ １ ０ ０ ５ ２ ０ ２ ０ １ ０ ０ ８ ２ ０ － － － －
会用电量的类间距 离 表 征 其 关 联 程 度 ， 考虑的因素 进 出 口 总 额、 固定资产投资和城镇居 仅包括 Ｇ Ｄ Ｐ、 。 民人均可支配收入 ４ 项 随着 数 据 挖 掘 技 术 的 发 展 和 应 用 ， 其分析思路 ［ １ １］ １ ２］ 、 和计 算 算 法 在 电 力 系 统 的 预 测 、 分 类［ 聚类分 ［ ［ １ ３］ １ ４］ 析 、 关 联 分 析 等 领 域 都 得 到 有 效 应 用， 提高了 研究人员处理历史数据的能力 。 本文将数据挖掘技 术应用到用电量增 长 关 联 性 分 析 中 ， 从全国境内除 西藏 （ 因公共出版物中缺乏西藏的用电量数据 ） 以外 （ 、 ， ） 的３ 个省 自治区 直 辖 市 下 同 的 历 史 数 据 中 选 ０ 取２ 基于模糊 ５ 个社会经济发展指标作为候选因素 ， 关联规则的置信度定量计算不同影响因素与各省历 史 用 电 量 增 长 的 关 联 程 度， 并结合自组织映射 （ 神经 网 络 提 取 出 一 些 有 趣 的 规 则。 研 究 思 Ｓ ＯＭ） 路为负荷中长期预 测 输 入 指 标 的 选 取 提 供 依 据 ， 研 究结果显示了 ２ ０世纪以来中国用电量增长的一般 性规律 。
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（ ） ２ ０ １ ０， ３ ４ ２ ３
下式为隶属度函数的详细表达式 ： ａ＜Ｐ１ １ 烄 Ｐ２ － ａ ａ） ＝烅 Ｐ１ ≤ ａ＜Ｐ２ λ １（ Ｐ２ －Ｐ１ ０ ａ≥Ｐ２ 烆 ０ ａ ＜Ｐ１ 或 ａ≥Ｐ４ 烄
（ ） １
３． ２ 数据预处理 本文采用隶属度函数对用电量和社会经济指标 可 知， 对任 的增长速度进行赋值 。 由 式 （ １） ３） ～式（ 有λ 即任意数据项通 意 ａ， ａ） ＋ ａ） ＋ ａ） ＝１， λ λ １（ ２（ ３（ 过隶属度函数所得低 、 中、 高 ３ 个隶属度之和一定为 即图 ３ 中 Ｐ１ ， 的选取决 １。 然而临界点 （ Ｐ２ ， Ｐ３ ， Ｐ４ ） ， ［ 定了位于模糊区 域 ［ 的 样 本 个 数， Ｐ１ ， Ｐ２ ） Ｐ３ ， Ｐ４ ） 进而影响隶属度的取值 。 隶属度函数选取通常由经 验而定 ， 在没有前期相似研究报告的情况下 ， 本文将 采取 ３ 种不同的隶 属 度 函 数 ＭＦ １， ＭＦ ２， ＭＦ ３对结 果进行综合比较 。 表 １ 给出了隶属度函数的选取策 略， 表中的 ａ ａ １～ ８ 表示每个数据项中 ８ 个由小到大
表 １ 本文采取的 ３ 种隶属度函数赋值策略 Ｔ ａ ｂ ｌ ｅ １ Ａ ｓ ｓ ｉ ｎ ｍ ｅ ｎ ｔ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｉ ｅ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｒ ｅ ｅ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｍ ｅ ｍ ｂ ｅ ｒ ｓ ｈ ｉ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｇ ｇ ｐ
０ 引言
负荷预测是 电 力 系 统 规 划 、 设 计、 调 度 的 基 础， ［ １］ 。 其重要性早已被人们所认识 由于电力的社会属 ２］ ， 性， 预测工作受到不同因素的多重影响 ［ 国内外研 究人员在中长期负荷预测中通常都会引入国内生产 、 总值 （ 人口等社会经济指标以提高预测性 Ｇ Ｄ Ｐ） 然而相关指标的选取往往基于研究人员的经验 ， 能， 并没有统一的理 论 依 据 。 因 此 ， 分析计算用电量与 辨识选取与 其他社会经济发展 指 标 间 的 关 联 程 度 、 之相关的主导因素 ， 对于深入理解电力需求的发展 合理准确进行负荷预测具有重要意义 。 规律 、 欧洲等地的 ２ ０ 世纪国外研究人员曾 针 对 美 国 、 用电数据进行分析 ， 研究重点在于探寻 Ｇ Ｄ Ｐ 等单一 ［ ３ － 指标与能源 或 电 力 消 耗 之 间 的 因 果 关 系 ５］。 近 年 来， 可能由于发达国家和地区负荷增长趋于停滞 ， 国 外用电量增长的关联性分析报告十分少见 。 与各发 ６］ 达国家近几 年 年 均 １％ 的 用 电 量 增 长 幅 度 ［ 相 比， 中国的电力消费随 着 经 济 的 快 速 发 展 在 近 ２ ０年急 ［ ７］ 剧增长 。 前期研 究 表 明 ， 中国电力负荷增长速度 ［］ 深入发掘 并非与 Ｇ Ｄ Ｐ 等单一经济指标步履一致 ８ ， 影响中国各地区用电量增长的主导因素更具有挑战 和现实意义 。 然而 ， 由于缺乏有效的数据处理技术 ， 并且与电 力增长相关的指标种类繁多 ， 整理工作十分繁琐 ， 目 前针对中 国 电 力 需 求 影 响 因 素 的 分 析 报 告 也 不 多 ］ 见 。 文献 ［ 以４ ９ ８ 个城市和地区的用电量为研究对 象， 选取国民经济 数 据 和 城 市 行 政 级 别 等 分 类 数 据 提取城市用电量增长与相关因素的强关联规则 。 文 ］ 献［ 提供了另一 种 研 究 思 路 ， 用不同指标与全社 １ ０
３ 隶属度函数及数据预处理
３． １ 隶属度函数 年鉴中选取的用电量及相关社会经济指标用增 长率或百分比表示 ， 为使不同指标具有可比性 ， 本文 将采用隶属度函数对指标的增长率或百分比进行赋 值预处理 。 隶属度函数的形状如图 ３ 所示 。 通过此 函 数 对 数 据 项 的 低 、一 属 性 值 其１ ａ ０ ０％ 属 于 λ １λ ２ λ ３ １ ｛ ， ， ］ 低｝ 这个集合 ， 即［ ａ ａ ａ ＝［ １， ０， λ λ λ １（ １） ２（ １） ３（ １）
隶属度 函数 ＭＦ １ ＭＦ ２ ＭＦ ３ 临界点选取 非零属性
Ｐ １ ａ １ ａ ２ ａ ２
Ｐ ２ ａ ４ ａ ４ ａ ３
Ｐ ３ ａ ５ ａ ６ ａ ５
Ｐ ４ ａ ８ ａ ８ ａ ６
ａ １
低 低 低
ａ ２ 低， 中
低 低
ａ ３ 低， 中
低， 中 中
ａ ４
中 中 中
ａ ５
中 中 中
ａ ６
图 １ 研究思路 ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ Ｆ ｉ ． １ Ｆ ｌ ｏ ｗ ｏ ｆ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｐ ｇ
图 ２ 本文考虑的用电量增长相关社会经济指标 Ｆ ｉ ． ２ Ｓ ｏ ｃ ｉ ｏ ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍ ｉ ｃ ｉ ｎ ｄ ｉ ｃ ａ ｔ ｏ ｒ ｓ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｅ ｄ ｔ ｏ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｉ ｃ ｉ ｔ ｃ ｏ ｎ ｓ ｕ ｍ ｔ ｉ ｏ ｎ － ｇ ｙ ｐ
ａ－Ｐ１ Ｐ２ －Ｐ１ ａ） ＝烅 λ ２（ １
Ｐ１ ≤ ａ＜Ｐ２ Ｐ２ ≤ ａ＜Ｐ３
（ ） ２
Ｐ４ － ａ Ｐ３ ≤ ａ＜Ｐ４ Ｐ４ －Ｐ３ 烆 ０ ａ＜Ｐ３ 烄 ａ－Ｐ３ ａ） ＝烅 Ｐ３ ≤ ａ＜Ｐ４ λ ３（ Ｐ４ －Ｐ３