我国电力需求的线性回归分析与预测
电力系统中的电力需求预测方法
电力系统中的电力需求预测方法电力需求预测是电力系统规划和运营的关键环节之一。
准确预测电力需求可以有效指导发电计划、调度和节能措施，提高电力系统的可靠性和经济性。
本文将介绍几种常见的电力需求预测方法，并探讨其优缺点及适用场景。
一、统计分析法统计分析法是一种常用的电力需求预测方法。
它基于历史数据，通过对电力需求的趋势进行分析和预测。
其中，最常用的方法是时间序列分析法。
时间序列分析法假设未来的电力需求与过去的需求存在一定的关联，因此可以根据过去的数据来预测未来的需求。
时间序列分析法主要包括以下几个步骤：首先，对历史数据进行平稳性检验，以确保数据的稳定性；然后，通过自相关和偏自相关函数的分析，确定合适的模型阶数；接下来，根据确定的模型，进行参数估计和模型检验；最后，利用确定的模型来进行未来的需求预测。
统计分析法的优点是简单易用，只需要依靠历史数据即可进行预测。
但是，该方法假设未来的需求与过去的需求完全一致，无法考虑到外部因素的影响。
此外，该方法对数据的平稳性有一定要求，如果数据存在趋势或季节性，需要进行预处理。
二、回归分析法回归分析法是一种通过寻找自变量与因变量之间的关系，来进行预测的方法。
在电力需求预测中，通常将天气等外部因素作为自变量，电力需求作为因变量，建立回归关系，进而进行需求预测。
回归分析法的关键是选择合适的自变量。
在电力需求预测中，常用的自变量包括温度、湿度、季节等因素。
通过建立多元回归模型，可以较准确地预测电力需求。
回归分析法的优点是可以考虑到外部因素的影响，可以提高预测的准确性。
然而，该方法需要收集大量的外部数据，并且需要对不同自变量进行分析和筛选，这增加了分析的复杂性和计算的难度。
三、人工神经网络人工神经网络是一种模仿人脑神经网络结构和功能的数学模型。
它通过模拟神经元之间的相互作用来进行信息处理和预测。
在电力需求预测中，可以利用人工神经网络来建立电力需求与各种因素之间的复杂非线性关系，从而进行预测。
电力系统中的负荷预测模型对比分析
电力系统中的负荷预测模型对比分析随着电力需求的快速增长和电力系统的复杂化，准确地预测负荷需求对于电力系统的稳定运行和供电调度至关重要。
为了提高负荷预测的准确性，研究人员提出了许多不同的负荷预测模型。
本文将对几种常见的负荷预测模型进行对比分析，旨在找出最适合电力系统中负荷预测的模型。
1. 线性回归模型线性回归模型是最简单和最常见的负荷预测模型之一。
它假设负荷与时间是线性相关的，并且通过历史负荷数据来拟合线性函数，从而预测未来的负荷需求。
然而，线性回归模型无法捕捉复杂的非线性关系，因此在某些情况下可能预测不准确。
2. 时间序列模型时间序列模型是另一种常用的负荷预测模型。
它利用时间序列数据的统计特性来预测未来的负荷需求。
常见的时间序列模型包括ARIMA模型、SARIMA模型和ARCH/GARCH模型等。
这些模型可以考虑负荷的季节性、趋势性和周期性等特征，因此在某些情况下比线性回归模型更准确。
然而，时间序列模型需要较长的历史数据，对数据的要求较高，且参数调整较为繁琐，不适用于非平稳序列的负荷预测。
3. 人工神经网络模型人工神经网络模型是一种以模拟人脑神经网络为基础的模型。
它通过学习历史数据中的模式和规律来建立负荷预测模型。
人工神经网络模型能够捕捉到复杂的非线性关系，适用于各种类型的负荷数据。
然而，神经网络模型的参数调整较为困难，在训练过程中容易过拟合，且计算量较大。
4. 支持向量机模型支持向量机模型是一种基于统计学习理论的模型，可以用于分类和回归问题。
在负荷预测中，支持向量机模型通过寻找一个最优的超平面来分割样本数据，从而预测未来的负荷需求。
支持向量机模型可以处理高维数据，具有较好的泛化能力。
然而，支持向量机模型的训练复杂度较高，在大规模数据集上的效果可能不佳。
通过对比分析不同的负荷预测模型，可以发现每种模型都有其适用的场景和优势。
线性回归模型适用于简单的线性关系，时间序列模型适用于具有明显的季节性和趋势性的数据，人工神经网络模型适用于复杂的非线性关系，支持向量机模型适用于高维数据和复杂的分类问题。
用线性回归分析法进行电力负荷预测
用线性回归分析法进行电力负荷预测摘要：电力负荷预测是电网规划的基础，论文介绍了电力负荷线性回归模型预测基本原理，通过对变量数据统计分析，确定其之间的相关关系。
以福建建阳地区为例分析历史数据，采用EXCEL回归模型的求解方法，证明拟合曲线方程具有较高的预测精确度、实用性。
能够作为福建建阳电力公司进行负荷预测的科学依据。
关键词：电力负荷预测；线性回归分析；最小二乘法1、概述电力负荷预测是供电公司或电力调度部门制定购电计划的依据，是电网规划决策的基础，一个高准确性的负荷预测为电力系统经济、安全运行提供了有力保证。
电力负荷预测从预测内容分类，可分为电量预测和电力预测两大类，其中电量预测主要包含的数据为全社会用电量、网供电量、各产业电量等，电力预测主要包含的数据为最大负荷、最小负荷、负荷曲线等；从预测时间长短分类，可分为超短期、短期、中期和长期预测。
中长期预测受到经济，社会发展、环境等诸多因素的影响，在地区电网规划中应用最多。
2、电力负荷原始数据资料收集电力系统负荷预测，是从已知的社会经济、发展数据以及电力需求为出发点，通过对历史数据统计分析，得出电力需求高度相关的社会经济、发展数据变量拟合曲线方程。
以此作为科学依据，用未来年份社会经济、发展数据预测结果，对电力需求做出预测。
在电力负荷预测之前,需要调研和收集包括电力企业资料、国民经济部门相关资料及数据，选择可靠的和有用的数据作为预测依据。
负荷预测收集的资料一般应包括以下内容：该地区国民经济及社会发展规划、社会经济基本情况、电力系统发展规划、电网现状及存在问题、历年来该地区用电负荷及用电量等。
3、电力负荷线性回归模型预测基本原理电力负荷线性回归模型预测，是根据历史负荷数据建立数学模型，用数理统计中的回归分析法对未来的负荷进行预测。
即采用最小二乘法对已知变量进行统计分析，观测每组变量数据，确定其之间的相关性，拟合出关系曲线，从而实现预测的目的。
在实际预测中，对自变量x 和因变量y 作n 次试验观察，其n 对观察值记为：(x1,y1)，(x2,y2)，…，(xn,yn)是相互独立的样本观测值。
试用考虑长期趋势的回归方程法预测月度用电量
试用考虑长期趋势的回归方程法预测月度用电量摘要：用电量增长是经济发展的晴雨表。
从用电结构上看，一半以上的用电户，用电量随季节的波动性特别明显，尤其是对于居民用户来讲更如此。
因此对于以居民用户为主的用电结构，一般来说，夏秋季用电量偏高，冬春季用电量偏低。
并且大部分产业、行业的用电量也存在着较为明显的季度性特征。
本课题根据前期多年的历史用电量数据，采用考虑长期趋势的回归方程法，预测出下一年度内各月度的用电量，并给出了详细的预测方法。
关键词：长期趋势;回归;用电量一、背景季节性是每年相同时间段出现相同幅度和方向的波动。
由于气温季节、传统节假日等因素的影响，很多时间序列具有季节效应，比如某景点的旅客人数、每月的气温、每月的空气污染指数、每月的商品销售额等都会呈现明显的季节变动规律。
用电量增长是经济发展的晴雨表。
从用电结构上看，一半以上的用电户，用电量随季节的波动性特别明显，尤其是对于居民用户来讲更如此。
因此对于以居民用户为主的用电结构，一般来说，夏秋季用电量偏高，冬春季用电量偏低。
并且大部分产业、行业的用电量也存在着较为明显的季度性特征。
二、技术方案为了量化季节成分，本课题使用季节指数的概念，即用简单平均法来计算周期内各时期季节性影响的相对数。
季节分析的方法很多，这里介绍两种方法，一种是不考虑长期趋势的季节指数法；另一种是考虑长期趋势的回归方程法消除法。
（一）不考虑长期趋势的季节指数法。
以月度数据为例，给出季节指数的计算方法：第一，对各年相同月份的数据求平均，得到各月平均数。
第二，计算所有月份数据的总平均数。
第三，用各个月份的月平均除以总平均数就是各月的季节指数。
季节指数反映了该月份与总平均值之间一种比较稳定的关系，如果这个比值大于1，说明该月份的值常常会高于总平均值，如果该比值小于1，说明该季度的比值常常低于总平均值，如果序列的季节指数都近似为1，说明该序列没有明显的季节效应。
（二）考虑长期趋势的回归方程法。
中国用电量需求模型的建立及需求预测
中 ，回归模 型方法 简便 实用 ，它不但 可 以对 囚 变量 进 行预 测 ，还 可 以在诸 多影 响 因素 中 ，找 出最 主要
影 响 因素 ， 从 而 缩减 变 量 ， 简 化模 型 。总 结前 人的
工作 ， 本文采用回归分析法 ， 在诸多经济因素中， 选 取 国 内生产 总 值 ） 、 总 人 口数 ２ ） 和原 煤 产 量 ３ ） 作
了中同经济 的全面发展 ，也给地方经济的发展带来负 面效应 。 因此 ， 找到合适 的方法 ， 预测 中国经济发展所 需 电力 ， 进而分析 电力 需求分布 ， 由此 及时掌握 各地 电力需求 的发展动态 ， 据此经济合理 的安排 全 网发 电
２ 用 电量需求模 型构建
２ ． １ 模 型基本 假设
作者简介： 徐丽娜（ １ ９ ８ ２ 一 ） ， 女， 河南南 阳人 ， 在 渎博士 ， 助教 ， 研究方 向： 低碳经济和能源战略。
徐丽娜５ ：中罔用电量需求模型的建 立及需求预测
（ Ｊ ， ｔ ， ， ） ＝
ｌ ｑ
’
一
根分析它们对用电总量 的影响程度。得 出以下结论 ： （ １ ） 通过 Ｆ检验 ， 得 出这 ３个 自变量与用 电量有显著线性 关系， 通过 ｔ 检验 ， 得 出人 口总数对 用电量没有显著性影响 ，并通过 回归诊 断 ， 得 出线性回归方程 ｆ ２ １ 预测 了国家
２ ０ ｌ ２～２ （ ） ｌ ６年 的 用 电 量 分 别 为 ２ ６ ５ ３ ３ ． ６ ６ 亿 千瓦时 ， ２ ８ ９ １ ４ － ３ ｌ 亿 千 瓦 时 ，３ ｌ ０ ８ ３ ． ８ ８亿 千 瓦 时 ，３ ３ ｌ ５ ７ ． ４ ５亿 千 瓦
文章编号 ： １ ６ ７ ４ — ０ ８ ７ ４ （ ２ ０ １ ３ ） Ｏ ｌ 一 ０ ０ １ ８ － ０ ４
农村电网规划方案的电力需求分析与预测
农村电网规划方案的电力需求分析与预测一、引言随着我国农村经济的快速发展，对电力资源的需求也越来越大。
为了满足农村居民和农业生产对电力的需求，农村电网规划方案的制定变得尤为重要。
本文将对农村电网规划方案中的电力需求进行分析与预测，以期为农村电网规划提供科学依据。
二、电力需求分析1. 农村居民用电需求农村居民用电需求主要包括生活用电和生产用电两个方面。
生活用电主要涵盖照明、空调、电视、冰箱等家电设备的用电需求，而生产用电则包括农业生产所需的灌溉、养殖、加工等方面的用电需求。
随着农村居民生活水平的提高和农业生产方式的改变，农村居民对电力的需求将不断增加。
2. 农业生产用电需求农业是农村经济的重要组成部分，因此农业生产用电需求也是农村电网规划中需要考虑的重要因素。
随着现代农业技术的发展，越来越多的农业生产环节需要电力支持，如农田灌溉、农机作业、农产品加工等。
因此，农村电网规划方案需要充分考虑农业生产用电的需求，以支持农村经济的发展。
3. 乡村旅游用电需求随着乡村旅游的兴起，越来越多的农村地区开始发展乡村旅游产业。
乡村旅游用电需求主要包括景区照明、住宿设备、餐饮设备等方面的用电需求。
随着乡村旅游的发展，这部分用电需求也将逐渐增加。
三、电力需求预测1. 历史数据分析通过对历史数据的分析，可以了解农村电力需求的增长趋势。
可以从农村居民用电、农业生产用电以及乡村旅游用电等方面进行数据收集和分析，以了解电力需求的增长速度和变化趋势。
2. 经济发展预测农村电力需求的增长与经济发展密切相关。
通过对农村经济发展的预测，可以预测农村电力需求的增长趋势。
例如，随着农村经济的快速发展，农村居民生活水平的提高将带来对电力的更高需求。
3. 政策因素考虑政府对农村电网建设的政策因素也会对电力需求产生影响。
例如，政府出台鼓励农村电力使用的政策，将会进一步推动农村电力需求的增长。
因此，在电力需求预测中需要考虑政策因素的影响。
四、农村电网规划方案的制定农村电网规划方案的制定需要综合考虑以上电力需求分析和预测的结果。
基于多元线性回归理论的中长期电力需求预测
模型１
１
分布 规 律 、运算 方便 等优 点 ，然 而Ｇ １ ） 型 主要 适用 于单 一 的 Ｍ（ ，１ 模 指 数增 长 模 型 ，在 数 据离 散 程度 比较 大 时 ，预测 精度 不 理想 。而 回
归分析 方 法 简单 、预 测速 度 快 、外推 性 好 ，对 于历 史上 未 出现 的情 况 有 较好 的 预测 性 ，而且 模 型参 数估 计 技术 比较 成 熟 ，但 由于 非线 性 回归预 测 计算 开销 大 、预 测过 程 复杂 ， 为此 本文 选择 多 元线 性 回 归 分析法 预测 我 国中长期 电力 需求 。 ２ 变量 分 析 与选 取 ．
其 中 ， 代 表 ＧＤＰ （ 元 ） ，ｘ代 表 人 口 （ 人 ）， ｘ代 表城 亿 ２ 万 ３ 镇 居 民 人 均 可 支 配 收 入 （ ） ， ｘ 代 表 三 产 与 二 产 比 值 ， Ｘ代 表 元 ４ ｓ 农村 人 均纯 收入 （ ）。 元 ４ 模型 检验 与修正 ． ４ １统 计检 验 ． 根 据 １ ８ — ０ ０ 的 全社 会 用 电量 、ＧＤＰ、第 三 产 业值 与 第 二 ９ ５２ １ 年 产业 比值 、人 口、 城 镇居 民人 均 可 支 配 收入 、农 村 人 均 纯 收 入 建 立 回归 模型 后 ，应 用Ｓ Ｓ 软件 得 出常 用统 计量 表 １ ＰＳ 。
表２方差分析表
从 表 ２中 我 们 可 以 看 出 ， 在 显 著 性 水 平 ａ ．５ 情 况 下 ， 相 伴 ＝Ｏ０ 的 概 率 值 Ｓｇ＝ ．０ ＜ ．５ ｉ．Ｏ０ ０ ００ ，拒 绝 原 假 设 ， 得 出 回 归 方 程 显 著 。
Ｅｃ ｏｍ ｉ ｏｎ ｃ＆ Ｔ ａｄｅ Ｕ ａｔ ｒ ｐｄ ｅＳｕ ． Ｏ． Ｍ ａ ． ｍ Ｎ ２４１ ｙ ２０１ ２
电力市场分析与预测
电力市场分析与预测电力市场是供求双方在一定时间范围内以一定的市场规则和机制进行交易的市场。
随着能源需求的增加和能源结构的转变，电力市场的分析与预测变得尤为重要。
本文将从电力市场的背景、市场分析和市场预测三个方面进行阐述。
一、电力市场的背景电力市场的形成是为了解决能源需求与供应之间的失衡问题，推动能源的高效利用。
各国电力市场的发展历程不尽相同，但都是在市场体系之后逐渐形成的。
电力市场的发展，除了满足能源需求外，还具有优化能源配置、提高能源资源利用率等作用。
二、电力市场的分析电力市场的分析是对市场供求关系、价格波动、市场竞争等进行综合评估和研究的过程。
电力市场分析的重点包括市场结构分析、市场竞争力分析和市场风险分析。
1.市场结构分析市场结构是指供求关系在市场中的表现形式。
电力市场结构分析主要包括产业链分析、市场参与者分析和市场规模分析等。
通过对市场结构的分析，可以了解市场的供需关系、市场参与者的地位以及市场的规模和潜力。
2.市场竞争力分析市场竞争力是指市场中各参与者的竞争能力和市场效率。
电力市场竞争力分析主要包括市场集中度分析、市场参与者行为分析和市场效率分析等。
通过对市场竞争力的分析，可以了解市场的竞争格局、市场参与者的行为以及市场的效率水平。
3.市场风险分析市场风险是指市场中存在的不确定性和风险因素。
电力市场风险分析主要包括市场价格风险、市场需求风险和市场政策风险等。
通过对市场风险的分析，可以了解市场价格波动、市场需求变化以及市场政策调整对电力市场的影响。
三、电力市场的预测电力市场的预测是根据历史数据和市场动态，借助数学模型和统计方法，对未来市场供求关系、价格趋势和市场竞争等进行预测和预估的过程。
电力市场的预测具有一定的不确定性，但可以通过合理的预测方法和数据分析来提高预测准确度。
1.供需预测电力市场的供需预测是根据历史数据和市场动态，通过数学模型和统计方法，对未来电力供需关系进行预测和预估的过程。
多元线性回归模型在电力负荷预测中的应用
多元线性回归模型在电力负荷预测中的应用学院：电气工程学院专业：电力系统*名：***学号：***********指导老师：***成绩：重庆大学电气工程学院2012年5月20日多元线性回归模型在电力负荷预测中的应用摘要：电力负荷预测是电力系统规划和运行的重要依据，是电力系统调度的重要组成部分，科学、准确地电力需求预测对电力工业的健康发展，乃至对整个国民经济的发展均有着十分重要的意义。
本文介绍了多元线性回归模型的原理，针对我国1994年至2009年人口、GDP和全社会用电量的历史数据，建立多元线性回归数学模型进行中、长期电力负荷预测，多元线性回归模型通过变量GDP和人口实现对全社会用电量的电力负荷定量预测。
结果表明该模型具有有效性，有良好的应用前景，为电力负荷预测的滚动修正，实现电力负荷控制和预测提供了科学依据。
关键词：负荷预测；多元线性；回归模型1引言1.1电力负荷预测的重要作用电力负荷预测是供电部门的重要工作之一，准确的负荷预测可以经济合理地安排电网内部发电机组的启停，保持电网运行的安全稳定性，减少不必要的旋转储备容量，合理安排机组检修计划，保证社会的正常生产和生活，有效降低发电成本，提高经济效益和社会效益[1]。
负荷预测的结果还有利于决定未来新的发电机组的安装，装机容量的大小、地点和时间，电网的增容和改建，电网的建设和发展等。
因此，电力负荷预测工作的水平已成为衡量一个电力企业的管理是否走向现代化的显著标志之一，尤其在我国电力事业空前发展的今天，用电管理走向市场，电力负荷预测问题的解决已经成为我们面临的重要而艰巨的任务。
1.2电力负荷预测电力负荷预测是指在满足一定精度的条件下，在充分考虑电力负荷特性、经济、社会、气象等的历史数据的基础上，探索电力负荷历史数据的变化规律，寻求电力负荷与各种相关因素之间的内在联系，从而预测出电力负荷在未来时期的变化趋势及状态[2]。
由于电力负荷具有周期性（年、月、天）、趋势性和随机性（受温度、气候、产业结构、政治等因素的影响）等特征，故电力负荷预测可分为超短期（15分钟或1个小时）、短期（1年以内的天或月）和中、长期（5~10年）负荷预测。
电力行业的电力需求预测与负荷管理
电力行业的电力需求预测与负荷管理电力行业一直是社会经济发展的重要支柱，而电力需求预测和负荷管理则是电力行业运行的核心问题。
准确预测电力需求并合理分配电力资源，对于提高电力系统的效率和稳定性，以及满足社会发展对电能的需求具有重要意义。
本文将介绍电力行业的电力需求预测方法和负荷管理措施，以期为电力行业提供参考和借鉴。
一、电力需求预测1.1 基于统计模型的电力需求预测统计模型是一种常用的电力需求预测方法，它是根据历史数据和趋势进行预测。
在统计模型中，常用的方法包括时间序列分析、回归分析等。
时间序列分析是指通过对历史数据进行分析和拟合，探寻其中的规律性和周期性，从而预测未来的电力需求。
回归分析是指通过对相关指标的分析，建立影响电力需求的数学模型，从而提出电力需求的预测结果。
1.2 基于人工智能的电力需求预测近年来，随着人工智能技术的快速发展，人工智能在电力需求预测中的应用逐渐增多。
人工智能可以通过学习大量的数据和模式，建立起复杂的数学模型，并通过不断迭代和优化，实现对电力需求的准确预测。
其中，深度学习、神经网络和模糊逻辑等方法在电力需求预测中展示出良好的效果。
二、负荷管理2.1 基于优化算法的负荷管理负荷管理是指通过优化算法和控制策略，合理调度和分配电力资源，以降低电力系统的负荷峰值、平滑负荷波动，从而提高电力系统的效率和稳定性。
在负荷管理中，常用的优化算法包括线性规划、整数规划、动态规划等。
通过这些优化算法，可以实现对电力需求的精细化管理和灵活调控。
2.2 基于新能源的负荷管理随着新能源的不断开发和利用，基于新能源的负荷管理成为电力行业的热门课题。
新能源的特点是不稳定性和间断性，因此如何将其与传统电力系统有效地结合起来，成为新能源负荷管理的关键问题。
在新能源负荷管理中，通过建立新能源与储能设备的协调调度模型，实现对新能源的有效利用和平稳接入电力系统，从而提高系统的可靠性和经济性。
三、结语电力需求预测和负荷管理是电力行业运行的核心问题，对于提高电力系统的效率和稳定性具有重要意义。
电网负荷预测方法及应用分析
电网负荷预测方法及应用分析摘要：负荷预测是电网规划的前提，文中简述了负荷预测的三种常用方法，并以西部地区H市用电需求为例，通过预测方法应用分析，得出该市合理的负荷预测值。
关键词：负荷预测；方法；应用分析Abstract: load forecasting is the precondition of power network planning, this paper introduces three commonly used methods of load forecast, and with western region H city electricity demand as an example, through the prediction method and its application analysis, draw the reasonable load prediction.Keywords: load forecasting, method, application analysis.0引言：国民经济的发展离不开电力能源的支撑，随着区域经济规模的扩大，社会各项事业的进一步发展，电力市场也将会取得跨跃式发展。
为满足区域经济发展要求，需对电网进行全面规划。
电力负荷预测准确与否关系到电网建设投资的效益，关系到用电需求的正常发展，以及社会经济发展。
本文阐述电网负荷预测的三类传统方法，以西部地区H市电网为例，通过电量预测，并对预测结果进行分析，获得该区域较为准确的负荷预测结果。
1.负荷预测方法：1.1年递增率法国民经济行业用电主要将全社会分为国民经济各行业用电和城乡居民生活两大类。
该方法先分析各行业历史用电资料，根据未来各行业用电需求的增长速度，考虑今后负荷结构的变化，适当调整未来水平年最大负荷增长速度与所需电量增长速度的关系，即可用所需电量推算出未来各年度的最大负荷。
1.2弹性系数法按照政府部门拟定的今后区域国民生产总值（GDP）的年平均增长速度，根据过去各阶段的电力弹性系数值，分析其变化趋势，选用适当的电力弹性系数（一般大于1）。
电力系统中的负荷预测方法综述
电力系统中的负荷预测方法综述一、引言随着社会的发展和用电需求的日益增加，电力系统的负荷预测成为电力行业的重要研究领域。
通过准确地预测电力负荷，电力系统可以合理规划发电和输电方案，提高电力系统的运行效率，降低电力系统的运行成本。
本文将综述电力系统中常用的负荷预测方法，包括传统的统计方法和近年来兴起的机器学习方法。
二、传统的统计方法1.时间序列分析方法时间序列分析方法是最常用的负荷预测方法之一。
它基于历史负荷数据的趋势和季节性等特征，通过建立数学模型来预测未来的负荷。
常见的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法和季节性分解法。
2.回归分析方法回归分析方法通过分析负荷与其他影响因素（如天气、经济发展水平等）之间的关系，以建立线性或非线性回归模型来预测负荷变化。
常用的回归分析方法包括简单线性回归、多元线性回归和逐步回归等。
3.灰色系统理论方法灰色系统理论是一种基于少样本数据的预测方法。
它通过建立灰色模型来描述负荷变化规律，然后进行参数估计和预测。
常见的灰色系统理论方法有灰色关联度法、GM(1,1)模型和灰色神经网络模型等。
三、机器学习方法1.人工神经网络方法人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模仿人脑神经细胞网络结构和功能的计算模型。
它通过训练神经网络模型来实现负荷预测。
常用的人工神经网络方法包括多层感知器（MLP）、径向基函数神经网络（RBFNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。
2.支持向量机方法支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法。
它通过寻找最优超平面将数据进行分类或回归。
在负荷预测中，SVM方法可以根据历史负荷数据和其他影响因素的数据，建立SVM模型进行负荷预测。
3.集成学习方法集成学习方法通过将多个基学习器的预测结果进行组合，来提高负荷预测的准确性和稳定性。
常用的集成学习方法有Bagging、Boosting和随机森林等。
电力市场供需平衡的分析与预测
电力市场供需平衡的分析与预测随着社会的不断发展和经济的不断增长，电力已经成为了人们的日常生活中不可或缺的一部分。
然而，如今的电力市场面临着诸多的挑战和变化，其中最为重要的就是供需平衡。
为了保障电力市场的稳定和健康发展，我们需要对电力市场的供需平衡进行深入的分析和预测。
一、电力市场供需平衡的概念电力市场供需平衡，指的是在特定时间内，电力供给和电力需求之间达到一种均衡状态的现象。
当电力供给与电力需求平衡时，电力市场将保持稳定，电力价格也将保持相对平稳的状态。
若是电力供给不足，电力市场将存在供电紧张的风险，电力价格会大幅上涨；若是电力供过于充裕，电力市场就容易出现电力价格下跌的风险，同时也会对电网稳定性造成一定的影响。
二、电力市场供需平衡的现状目前我国的电力市场供需平衡状况总体良好，但在某些地区和时间段仍存在一些较大的不平衡现象。
大约在每年的夏季和冬季，由于高温和低温天气的影响，电力需求会显著上升。
例如，在2018年7月的重庆地区，电力负荷峰值一度达到了5058万千瓦，创下历史新高。
同时，由于可再生能源的不可控制性质，在部分地区存在电力供给出现明显波动的情况。
三、电力市场供需平衡的影响因素1. 电力需求首先影响电力市场供需平衡的主要因素是电力需求。
电力需求的变化将直接影响到电力市场的供需状况。
电力需求存在显著的周期性特征，通常夏季和冬季的需求最为旺盛，而春季和秋季的需求则相对较少。
同时，电力需求还受到经济发展的影响，随着社会经济的发展和人民生活水平的提高，电力需求逐渐呈现出持续增长的趋势。
2. 电力供给电力供给是影响电力市场供需平衡的另一个重要因素。
电力供给的不足将会导致电力价格上涨和供电紧张的风险，而电力供给过剩则会导致电力价格下跌和电力浪费的现象。
因此，保证电力供给的足够和稳定是维护电力市场平衡的重要保障。
3. 天气因素天气因素是影响电力市场供需平衡的一个重要外部因素。
天气的恶劣条件会增加人们的用电需求，从而导致电力需求的骤增。
电力行业中的电力负荷预测技术使用方法
电力行业中的电力负荷预测技术使用方法电力负荷预测是电力行业中至关重要的一项技术，它可以帮助电力公司更好地规划和管理电力生产与供应，提高供电的可靠性和经济性。
本文将介绍电力负荷预测的基本概念和常用的预测方法，以及其在电力行业中的应用。
首先，让我们了解一下什么是电力负荷预测。
电力负荷预测是指根据过去的电力负荷数据和其他相关因素，通过数学和统计方法来预测未来一段时间内的电力负荷情况。
这个预测的结果将有助于电力公司制定合理的发电计划，并调整电力供应以满足消费者的需求。
在电力负荷预测中，有多种方法可以使用。
以下是几种常用的方法：1. 基于时间序列的方法：这种方法是最常见和最简单的预测方法之一。
它基于历史电力负荷数据来预测未来的负荷情况。
通过对历史数据的分析和建模，可以识别出季节性、周期性和趋势性的模式，并应用到未来的预测中。
时间序列方法包括平滑法、移动平均法和指数平滑法等。
2. 基于回归分析的方法：这种方法是通过建立负荷与其他相关因素（如气温、日期、工作日等）之间的数学模型来进行预测。
通过收集和分析历史数据，并应用回归分析方法，可以确定这些因素对负荷的影响程度，并用于未来的预测中。
3. 基于人工智能的方法：人工智能技术的快速发展为电力负荷预测提供了新的可能性。
机器学习和深度学习等技术可以通过对历史数据的学习和模式识别来预测未来的负荷情况。
这些方法可以更好地处理复杂的数据关系和非线性关系，并提高预测的准确性。
在应用电力负荷预测技术时，还需要考虑以下几点：1. 数据的准备和清洗：在进行预测之前，首先需要收集和准备历史电力负荷数据。
数据的质量和完整性对预测结果的准确性具有重要影响。
因此，应该对数据进行清洗和过滤，排除异常和错误数据。
2. 特征选择：除了历史负荷数据，还可以选择其他相关因素作为预测的特征。
在选择特征时，应该考虑到其对负荷的影响程度和可用性。
同时，应该避免使用过多和冗余的特征，以免造成过拟合。
3. 模型选择和评估：根据具体的预测需求和数据特点，选择适当的预测模型。
我国电力供需问题研究——基于线性回归模型
１ ． ４１Ｏ １ ９５ ４ ． １ ７４ ６ ． １ ４７ ７ ． ２ ． ５１２ ４ ３４ ３ ． ５ ４７ ｏ ． ５ ０９ ３ ． ５ ８４ ４ ． ６ １３ ２ ． ６ ３９ ８ ．
Ｏ Ｏ ０ Ｏ． １ Ｏ ３ ２ ３ １ ７． ２． ８１ ５ ５ ｌ ２－ １ ３ ２ ２． ３ ２
２ 基 础 数 据 简介 、
、
模 型 建 立 及基 础 数 据 的 介 绍
１ 模 型 的 建立 、
Ｅ Ｅ 是 Ｅ ｏ ｏ ｔｃ Ｖｉ ｓ ＶＩＷＳ ｃｎ ｍｅ ｉｓ ｅ 的缩写 ，是一种常用 的计 ｒ ｗ
本文所使用 的基础数 据皆来 自 １９ － ２０ ９ ５ ０ ８年中国统计 年 鉴 中的 电力平衡表 ， 在具体 的分析中分为电力供应和 电力需 求 两块内容 ， 具体内容如表 １ 和表 ２ 所示 ， １ 表 中其余发 电主要包
生产和 电力消费的现状 ， 并在 此 基 础 上 进 行 了深 入 分 析 。 而 进
量经济学的研究 中 ，Ｖ Ｅ 被 广泛运用于科学计算 中的数据 Ｅ ＩＷＳ
有针 对性 地 提 出 了政 策 建议 。 【 键 词 】Ｅ ＩＷ Ｓ 电力 供 给 电 力 需 求 关 ＶＥ
分析与评估 、 务分 析 、 财 宏观经济分析与 预测 、 模拟 、 售预测 销
Ｅ Ｅ 所适用的模型很 多，主要有最小二乘 法 、 ＲＣＨ、 ＶＩＷＳ Ａ Ｇ ＭＭ 、 Ｉ ＲＹ等 。 ＢＮＡ 本文拟采用线性回归模型进行分析 。其模
型的构成如下所示 ：
ｎ
、
Ｙ Ｂ ｃ＋ 函 ｉ １２ … ， ＝ ，， ｎ
ｉ＝ １
（） １
了节能减排的重要性 。而电力部门作为能源使用量最大的部门 之一 ， 其能源使用状况总是最受到人们 的关 注。为了研究这一 问题 ， 本文 利用 线性 规划模型并借 助 Ｅ ｗｓ ￣ｅ 软件 ， 别从 电力 分 供给和 电力需求两个 角度 出发 ， 通过对相关数 据分析来研究我 国电力使用情况的现状 。
基于一元线性回归模型的农村用电量预测
２ ． １ 一 元 线 性 回归 预 测
２ ． １ ． １ 预测模 型
一
村人 口居住 分散 负 荷密 度 低 ， 农 网供 电线 路 长 ， 放 射 性供 电网络 比重 大 。 目前 ， 由西 藏 中部 电 网、 昌都 电
７４
元 线性 回归 预 。 即根据 自变量 与 因变量 的记 录值 ， 建
通 过 大 电 网 的 ¨ Ｏ千 伏 、 ３ ５千 伏 线 路 延 伸 新 增 ２ ６县
宜 于农业 ， 但 由于交通 等其 它原 因 ， 加之 藏族 以牧业 为
主的生 活方式 ， 导致人 口和居 民点 的分 布也逐 步减 少 ，
人 口分 布总体 上形成 沿河 谷聚集 、 四处 分散 的特点 ［ 。 。
量， 用 电 量 预 测 可 根 据 过 去 和 现 在 的 数 据 推 测 它 的 未
供电， 使 电网覆盖 供 电扩 大到 ５ ８个 县 。
２ 用 电 量 回 归分 析 预 测 模 型
回归分 析法是 根 据用 电量 的历史 资 料 ， 用 数理 统 计 中的 回归分析法 对变 量的观 测数 据建立数 学模 型进 行统 计分析 ， 从而 实 现 对未 来 的 用 电量 进 行 预测 。回 归模 型有 一元线性 回归 、 多元 线性 回归 、 非 线性 回归 等 模 型 。回归分 析法 适 用 于 中 、 短 期 用 电量 预 测 。 。 。影 响农 村用 电量 的因素很 多 ， 如农村产 业结 构 、 社 会经济
方 法有较 高的预 测精度 ， 对 西藏农村 电网未来 的发展 规 划提供 重要 的参 考价值 。
关键 词 ： 农 村 电网 用 电 量 一 元 线 性 回 归 分 析 法 预 测 西 藏
电力需电量预测方法
电力需电量预测方法胡宁【摘要】根据多年从事电力负荷预测的经历和感受,重点介绍在电力需求预测中需电量预测的几种常用方法,并对这几种预测方法作了简单的阐述,同时就如何作好电力需求预测工作提出建议.【期刊名称】《江西电力》【年(卷),期】2012(036)004【总页数】3页(P77-79)【关键词】电力需求;需电量;预测方法【作者】胡宁【作者单位】湖南省岳阳市电业局,湖南岳阳414000【正文语种】中文【中图分类】TM7150 引言电力需求预测是通过分析过去历年社会经济发展和电力消费实际状况、电力消费与国民经济发展的相关关系，分析预测期内国民经济和社会发展的规划和目标，从而对预测期内电力需求进行测算。
电力需求预测的内容包括：①需电量预测；②最大电力负荷预测；③负荷特性预测。
本文主要介绍需电量预测方法。
需电量预测是电力需求预测的重要组成部分，是编制电力行业规划和计划的基础，也是电力企业编制企业规划和计划、投资项目和进行经营活动的基础。
需电量预测一般按照全社会和电网两个口径进行预测，主要包括全社会用电量以及第一、二、三产业和居民生活用电电量和分行业（部门）需电量。
1 电力市场需电量预测方法简介1.1 经济模型法1.1.1 计量经济法运用计量经济学的方法，找出影响电力需求的主要因素及其因果关系，通过建立联立方程求解，预测未来电力需求。
变量可以单选，也可以多选（可选参数如第一、二、三产业增加值、城市、农村居民收入、人口、人均GDP、居住面积等），函数可以为一阶也可以多阶。
1.1.2 回归分析法通过对历史数据的回归分析，得到需电量与外生变量的一组模型方程。
可供选择的一元回归模型有（一般取地区GDP作为外生变量）：线性回归：Y=a+b XS曲线：Y＝1/（c+a·e bx）指数函数：Y＝a+exp(0.001X)幂函数：Y＝a·X b对数函数：Y＝a+b log X指数函数：Y＝a·bx由样本求出回归方程中的系数a、b的估计值，并且需用相关检验系数检验方程对样本观测值的拟合程度。
电力数据分析与预测模型的研究
电力数据分析与预测模型的研究一、概述在电力领域，数据分析和预测模型的研究具有至关重要的意义。
通过对电力数据进行有效的分析和预测，可以提高电力系统的稳定性、效率性和可靠性，从而更好地满足不断增长的能源需求。
本文将从以下几个方面对电力数据分析和预测模型进行探讨。
二、电力数据分析模型1. 数据处理在电力数据分析中，数据处理是必不可少的一步。
在处理数据之前，需要进行数据清理、数据归一化、数据采样等操作。
数据清理一般包括去除异常数据和缺失值的处理。
2. 特征提取特征提取是电力数据分析的关键步骤。
其目的是从原始的电力数据中提取关键特征，并为后续的分析和预测建立合适的模型。
特征提取的方法包括基于统计学的方法、基于机器学习的方法等。
3. 分析方法在电力数据分析中，常用的分析方法包括回归分析、聚类分析、时间序列分析等。
回归分析可以用于预测电力负荷和电量的增长趋势；聚类分析可以用于发现电力负荷的模式和特性；时间序列分析可以用于分析信号处理、时间序列建模等方面。
三、电力预测模型1. 传统预测模型电力预测模型有很多，其中传统的预测模型基于数学公式和统计学原理。
常用的传统预测模型包括ARIMA模型、Holt-Winters 模型、指数平滑模型等。
ARIMA模型适合于处理非可重复数据，Holt-Winters模型则适用于时间序列中包含季节性的情况。
2. 机器学习预测模型近年来，机器学习技术逐渐应用于电力预测领域。
机器学习预测模型是一种非线性模型，具有更好的泛化能力和适应性。
常用的机器学习预测模型包括人工神经网络模型、支持向量机模型、决策树模型等。
四、案例分析以电力负荷预测为例，我们可以通过不同的模型进行分析和比较。
比如，我们可以使用ARIMA模型进行预测，发现其准确度较高，但不能很好地处理非线性数据；另外，我们也可以使用人工神经网络模型进行预测，发现其准确度也非常高，并且可以很好地处理非线性数据。
因此，我们可以根据实际情况选择不同的模型进行预测。
电力行业市场需求预测与分析
电力行业市场需求预测与分析随着技术的进步和社会的发展，电力成为现代生活不可或缺的能源之一。
电力行业的市场需求预测与分析，对于电力企业的发展规划和电力供应的合理调度具有重要意义。
本文将从多个角度探讨电力行业市场需求的预测与分析。
一、电力行业的发展趋势随着人口的增长和经济的发展，电力需求呈现出逐年增长的趋势。
同时，新能源的兴起也给电力行业带来了新的机遇。
电力行业在改革开放以来发展迅速，成为国民经济的重要支撑。
因此，对电力需求的预测与分析成为电力企业制定战略规划的必要环节。
二、宏观经济因素对电力需求的影响宏观经济因素对电力需求有着直接而重要的影响。
经济的增长速度、居民收入水平和人口增长率等因素都会影响电力消费的规模和结构。
因此，在对电力需求进行预测和分析时，需要考虑宏观经济因素的变化和趋势，以便制定合理的供应计划和市场调控政策。
三、电力需求的季节性变化电力需求在不同季节表现出明显的变化特点。
一般来说，夏季和冬季的电力需求较高，而春季和秋季的需求相对较低。
这与气温的变化、季节性生产和居民的生活习惯有关。
因此，在进行电力需求预测时，需要考虑季节性因素，以便合理划分不同季节的供应计划。
四、电力需求的行业差异不同行业对电力的需求也存在差异。
制造业、服务业和居民生活等行业对电力的需求规模和结构有所不同。
例如，制造业对电力需求较大，而服务业对电力需求相对较低。
因此，在进行电力需求预测和分析时，需要考虑不同行业的差异，以便制定相应的供应策略。
五、电力需求的地区差异不同地区的经济发展水平和产业结构差异也会对电力需求产生影响。
一般来说，经济发达地区的电力需求较大，而经济欠发达地区的需求较低。
同时，不同地区的能源结构也会影响对电力的需求。
因此，在进行电力需求预测和分析时，需要考虑地区差异，以便制定差异化的供应计划。
六、新能源对电力需求的影响新能源的发展对电力需求产生了重要影响。
太阳能、风能和生物能等新能源的利用，可以减少对传统能源的依赖，从而改变电力需求的结构。
某地区电力负荷数据分析与预测
某地区电力负荷数据分析与预测一、引言电力负荷数据分析与预测是在某地区电力供需平衡和能源规划中至关重要的一环。
通过对电力负荷数据的分析与预测，可以匡助电力公司和相关部门做出合理的调度安排，提高电力供应的可靠性和效率。
本文将详细介绍某地区电力负荷数据的分析与预测方法，以及在实际应用中的一些案例和效果。
二、电力负荷数据分析1. 数据采集与处理首先，我们需要采集某地区一段时间内的电力负荷数据。
这些数据可以通过电力公司的监测系统获取，也可以通过其他途径获得。
采集到的数据需要进行清洗和预处理，包括去除异常值、填补缺失值等。
2. 数据可视化与描述统计接下来，我们可以利用数据可视化技术对电力负荷数据进行分析。
通过绘制折线图、柱状图等图表，可以直观地展示电力负荷的变化趋势、周期性和季节性特征。
同时，还可以计算电力负荷的均值、方差、峰值等描述统计量，以进一步了解数据的特征。
3. 时间序列分析电力负荷数据通常具有一定的时间相关性，因此可以应用时间序列分析方法进行进一步的分析。
常用的时间序列分析方法包括平稳性检验、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的分析、ARIMA模型等。
通过这些方法，可以揭示电力负荷数据的内在规律和趋势。
三、电力负荷数据预测1. 基于时间序列的预测方法基于时间序列的预测方法是最常用的电力负荷预测方法之一。
其中，ARIMA模型是一种经典的时间序列预测模型，通过对历史数据的拟合，可以预测未来一段时间内的电力负荷。
此外，还可以考虑引入季节性因素，使用SARIMA模型进行预测。
2. 基于回归分析的预测方法除了时间序列方法，还可以考虑利用回归分析方法进行电力负荷的预测。
回归分析可以通过建立电力负荷与其他因素（如气温、人口数量等）之间的关系模型，来预测未来的电力负荷。
可以使用线性回归、多项式回归、岭回归等方法进行建模。
3. 机器学习方法近年来，随着机器学习技术的发展，越来越多的研究者开始尝试将机器学习方法应用于电力负荷预测中。
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３ 模型检验
３．１ 经济意义检验 以上回归模型符合因素分析中的理论分析，
可见其经济意义检验可以通过。 ３．２ 多重共线性的检验和消除
通过表 １ 可以看出 ＧＤＰ 和 ＰＰＡ 与其他解释 变量之间可能存在多重共线。
表 １ 各解释变量之间的相关系数表
ＰＤ ＧＤＰ ＳＴＲＥ ＰＤＴ ＰＰＡ
ＰＤ
ＧＤＰ
ＳＴＲＥ ＰＤＴ
但是 ＧＤＰ 和人口 数量一般情 况下与宏 观 数 据都具有较强相关性， 这里也并无特殊关系。并 且， 虽然这里解释变量之间存在高度线性关系， 但 多重共线性并没有造成不利后果。 ３．３ 自相关性检验
因为 ＤＷ＝１．６３６１６１ ｄｌ＝１．０３ ｄｕ＝１．６７， ｄｌ＜ＤＷ＜ ｄｕ 即 ＤＷ 落在了不能确定的范围内， 所以采取其 他的检验方法。
１２４
能源技术与管理
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
２００８ 年第 ２ 期
（ ９９．３％） ： （ １） 国 内 生 产 总 值 。 模 型 中 ＧＤＰ 的 系 数 为
０．７６９４１１， 也就是说 ＧＤＰ 每增加一亿元就会引起 电力消费需求增加 ０．７６９４１１ 亿 ｋＷｈ。而电力需求 的 ＧＤＰ 弹性为 ０．６３， 即 ＧＤＰ 上涨 １％会引起电力 消费需求上涨 ０．６３％。这些均说明电力需求随着 ＧＤＰ 的增长而持续稳定增长， 然而中国正处于一 个新的经济周期的上升阶段， ＧＤＰ 将会持续稳步 增长， 从而会拉动电力需求的持续增长。
（ ３） 效率改进。２０ 世纪 ９０ 年代我国能源密集
度有所下降， ＧＤＰ 年均增长 ９．７％ ， 能源消费年均 增长２．３％， 而 能 源 密 集 度 指 数 由 １９９０ 年 的６１．４ 下降为２０００ 年的 ３０．３， 这反映了经济结构和产业 增加值来源这两者的变化， 以及能源效率的改 进 ［ ３］ 。 这 些 变 化 说 明 能 源 节 约 措 施 产 生 了 显 著 的 积极效果。因此， 效率改进（ 用工业生产产值／工业 消费的电力表示） 被认为是决定电力消费的另外 一个重要变量。随着新技术与能源节约的措施被 引入到各个产业， 这个比率与电力消费之间的关 系应该是负相关的。
（ ２） 产业结构变化。产业结构中第三产业异军 突起， 二十年间上涨了十几个百分点， 而第三产业 以低能耗高劳动密集为特点。同时， 国企改革又使 更多效益差的大型国有企业 （ 特别是重工业和电 力消费大户） 关闭或改造， 这些对中国电力需求的 增长产生了重大的冲击。因此， 第三产业和第二产 业的比值与电力需求之间应该存在负相关的关 系。
和向集约型经济转型的一系列政策使得第三产业 和一些地能耗、高附加值的工业企业在国民经济 中的比重不断提高， 同时也改进了企业的经济效 率， 这样有利于缓解对电力的需求。由上可见， 在 将来的一段时期内经济增长对电力能源的依赖将 稍有下降， 电力需求的总体增长状况将稍有缓解。 从供给方面看， 为逐步改变电力投资不足、新增电 力投产速度与电力需求增长不匹配、电网输配能 力不足、电煤供应紧张的不利局面， 我国一方面加 大对电力部门的投资， 优化投资结构； 另一方面加 强对电力需求的侧管理。２００６ 年随着大批电源项 目的相继建成投产， 电力供应能力明显增强（ 全国 发电量达到 ２８ ３４４ 亿 ｋＷｈ， 同比增长 １３．５％） ， 供 需形势明显缓解， 电力缺口显著减少， 缺电范围明 显减小， 缺电程度明显减轻， 拉限电条数不足上年 的 ４％。
预测值
残差
预测值 残差
１ － ０．６２３＊＊
－ ０．６２３＊＊ １
注 ： 自 由 度 均 为 ２１； 采 取 双 尾 检 验 ； ＊＊ 标 识 的 系 数 显 著 水 平 为 ０．０１
４ 实证分析
通过模型分析可知， 电力需求与国内生产总 值， 第三产业与第二产业产值之比， 工业产值与工 业电力消耗之比以及人口数量呈线性相关关系。 并且以上变量可以解释电力需求的几乎全部变动
（ ４） 人口数量。人口数量是另外一个决定电力 需求的重要因素。由于庞大的人口基数， 人口的增 长和生活水平的提高仍然对电力消费产生了相当 大的影响。人口数量与电力需求之间应该是正相 关的关系。
（ ５） 电价。电价也是影响电力需求的一个重要 因素。不过， 中国的电价是根据供给成本行政性地 确定的， 供给成本包括全部燃料、运行和维护成 本、以及需回收的建设成本及合理的利润。由于 各级政府的许多主管部门及许多利益相关者介入 了电价的批准过程， 因此中国的电价制定是一个 复杂且敏感的部门问题。而且各省之间、甚至同一 个省内的电价都有很大的不同， 因而不可能估算 出全国的平均电价。若采用由中国国家统计局公 布的燃料价格指数来代表电力价格， 由于发电主 要用煤， 而燃料价格是煤， 油， 天然气等许多燃料 的平均价格， 所以仅以燃料价格指数来代表电价 会 有 很 大 的 偏 差 ［ ４］ 。 本 文 不 将 电 价 选 为 变 量 。
Ｑ－ Ｓｔａｔ ０．６４９ ０．６８２７ ０．６８７８ ０．８６８３ １．２８３１ １．３２６６ １．３３７５ １．３８３８ １．３８５６ １．４０４７ １．４０４７ １．４０４７
Ｐｒｏｂ ０．４２ ０．７１１ ０．８７６ ０．９２９ ０．９３７ ０．９７ ０．９８７ ０．９９４ ０．９９８ ０．９９９
用偏相关系数法［７］检验结果如表 ２ 所示。
表 ２ ｅ ｔ 与 ｅ ｔ－ １，ｅ ｔ－ ２，…，ｅ ｔ－ ｓ 的相关系数和偏相关系数
ＡＣ ０．１６４ － ０．０３６ ０．０１４ － ０．０８ － ０．１１７ － ０．０３７ ０．０１８ － ０．０３５ － ０．００７ － ０．０２１
０ ０
ＰＡＣ ０．１６４ － ０．０６５ ０．０３２ － ０．０９３ － ０．０８８ － ０．０１２ ０．０１９ － ０．０４７ － ０．００５ － ０．０４ ０．０１ － ０．００８
根据上面的所确定的模型的变量， 收集了 １９８５～２００５ 年相关数据， 数据来源于《中国统计年 鉴》。
通过 Ｓｐｓｓ 与 Ｅｖｉｅｗｓ 软件 用最小二乘 法对多 元线性模型进行回归分析， 得出以下模型：
ＰＤ ＝－ ２７９０５２．６ ＋０．７６９４１１ ×ＧＤＰ － １７８０８０．６ × ＳＴＲＥ－ ３６６６９．６９×ＰＤＴ＋４．０４５４×ＰＰＡ
ｓ ＝（１０２３１７．７） （０．１２３） （３５８０８．２８） （２０９１．３２４） （１．０００）
ｔ＝（－ ２．７２７） （６．２６６） （－ ４．９７３） （－ １７．５３４） （４．０４６） ｐ＝（ ０．０１５） （ ０．０００） （ ０．０００） （ ０．０００） （ ０．００１） Ｒ－ ｓｑｕａｒｅｄ＝０．９９３ Ａｄｊｕｓｔｅｄ Ｒ－ ｓｑｕａｒｅｄ＝０．９８５ Ｆ－ ｓｔａｔｉｓｔｉｃ＝２６９．６５３ Ｐｒｏｂ（Ｆ－ ｓｔａｔｉｓｔｉｃ）＝０．０００００００ 在显著性水 平 ａ＝０．０５ 的 情 况 下 ， 查 Ｆ 分 布 表， 得临界值 Ｆ０．０５（ ４， １６） ＝３．０１， Ｆ＞Ｆ０．０５， 回归方程显 著。 在显著性水平 а＝０．０５ 的情况下， 查 ｔ 分布表， 得临界值 ｔ０．０２５＝２．０９３，各参数 ｔ 值均大于临界值， 各 参数均显著。
那么， ２００７ 年及以后的几年中我国的电力需 求情况将会是怎样变化呢？ 按照我国目前电力供 给发展的状况能不能适应这一变化趋势呢？ 本文 将对我国电力需求进行定量分析从而预测其变化 趋势， 希望能够对规避电力供求波动所带来的危 害具有参考价值。
１ 变量分析与选取
（ １） 国内生产总值。经济增长及其对生活标准 的影响是促进电力消费增长的主要动力。林伯强 检 验 了 电 力 需 求 与 ＧＤＰ 之 间 存 在 长 期 均 衡 关 系［２］ 。
（ ２） 产业结构变化。模型中以第三产业与第二 产业产值之比代表的产业结构变化变量的系数 为－ １７８０８０．６。因为第二产业在整个经济中的比重 趋于稳定， 所以此系数表明第三产业每相对增加 一 个 单 位 就 会 引 起 电 力 需 求 减 少 － １７８０８０．６ 亿 ｋＷｈ。 而 电 力 需 求 的 产 业 结 构 变 化 变 量 弹 性 为 － ０．６７， 即第三产业相对第二产业上涨 １％会引起 电力需求下降 ０．６７％。这些均说明产业结构调整 对降低电力需求有相当大作用。近年来， 国家对第 三产业的扶持和加大投入使第三产业对国民生产 总值的贡献也越来越大， 这样有利于改变电力需 求的紧张局面。
１ １
由表 ２ 得， 各期偏相关系数－ ０．５＜ＰＡＣ＜０．５， 可
见无自相关。
３．４ 异方差性检验
由表 ３ 可知， 计算残差与预测值的 Ｓｐｅａｒｍａｎ
等级相关系数为－ ０．６２３， 且检验在 а＝０．０１ 时 拒绝
原假设， 因此认为无异方差。
表 ３ 残差与预测值的 Ｓ ｐｅ ａ ｒｍａ ｎ 等级相关系数
（ ３） 效率改进。本模型的效率改进的系数为 － ３６６６９．６９， 也就是说每亿千瓦小时电量的产值增 加一亿元会引起电力需求减少 ２６６６９．６９ 亿 ｋＷｈ。 这表明能源利用率对电力需求产生的影响很大， 因此， 提高能源的利用率大， 力发展高附价值、低 耗能行业能在解决电力需求问题上有至关重要的 作用。
２ 模型与数据
基于以上的讨论， 中国的电力需求函数模型
２００８ 年第 ２ 期
刘郭方 我国电力需求的线性回归分析与预测
１２３
可以用下式表示： ＰＤ＝Ｃ（１）＋Ｃ（２）×ＧＤＰ＋Ｃ（３）×ＳＴＲＥ＋Ｃ（４）×ＰＤＴ＋
Ｃ（５）×ＰＰＡ 公式中 ＰＤ 表示 电 力 需 求 量 ， ＧＤＰ 表 示 国 内
生 产 总 值 ， ＳＴＲＥ 表 示 第 三 产 业 与 第 二 产 业 产 值 之 比 ， ＰＤＴ 表 示 工 业 产 值 与 工 业 电 力 消 耗 之 比 ， ＰＰＡ 表 示 人 口 数 量 ， Ｃ（１）、Ｃ（２）、Ｃ（３）、Ｃ（４）、Ｃ（５）表 示常系数。
１２２
能源技术与管理