一种基于能源需求总量改进的能源需求结构预测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于能源需求总量改进的能源需求结构预测方法，包括以下步骤：S101，利用马尔科夫链理论，对未来年的能源结构进行预测；S102，分别利用灰色模型和多元回归模型对未来年的能源总量进行预测，采用BP神经网络对两种预测结果进行整合，得到整合后的未来年的能源总量；S103，对S101预测出来的该年份对应的能源结构进行修正，得到目标年的修正后的状态概率向量；S104，根据修正后的状态概率向量，修正一步转移概率矩阵，重新预测未来年的能源结构。与现有技术相比，本发明专利技术利用未来的发展政策以及通过灰色模型与多元回归模型相结合得到的修正后的能源总量的预测，对于该能源结构预测模型引入相应的限制条件，从而得到更加准确的结果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于能源需求总量改进的能源需求结构预测方法
本专利技术涉及一种能源需求结构预测方法，尤其是涉及一种基于能源需求总量改进的能源需求结构预测方法。
技术介绍
随着全社会对能源短缺和环境问题的关注，大量新能源被开发利用，对能源消费结构产生了重要的影响。因此对于能源结构的预测变得异常重要。准确的能源结构预测能够很好的指导城市能源储备工作的有效进行，使得城市在保障能源供应安全的同时，能够合理安排能源储备的成本，实现资源的有效利用。由于现在的研究都是将能源总量与能源结构预测分开进行的，因此就能源总量与能源结构都进行相应的介绍。国内外多年来在能源需求与结构预测方面已经有了很丰富的研究成果，如文献1“经济转型对西南地区能源需求的影响及预测”(路亮，程浩忠，周全，江栗.电力系统及其自动化学报，https://doi.org/10.19635/j.cnki.csu-epsa.000090)研究了适用的经济转型定量判定指标和不同经济发展阶段的特征，采用灰色关联度分析了影响能源需求的主要因素，对比了灰色预测、ARIMA模型、多元回归三种能源需求总量预测方法，提出了基于马尔科夫链的能源需求结构预测方法；文献2“基于灰色理论的能源布局与经济发展协调性分析预测”(莫阮清，陈攀峰，李轩，李颖，郭明星.电力学报，2018，33(01):86-92.)提出了使用灰色关联度法得出该市经济发展和能源需求总量之间的关联，进而根据已掌握的该市未来经济发展指标，使用多元回归分析法预测该市未来能源需求总量。与此同时根据能源需求历史数据，使用灰色模型法对该市未来能源需求总量做的自相关预测。结合两种结果分析择优选取出模型，进行未来的能源总量预测，最后使用马尔科夫链预测该市未来能源需求结构；文献3“基于改进GM(1，1)模型与趋势预测法的能源消费组合预测”(王海涛，宁云才.煤炭技术，2018(09):378-380)指出了将改进GM(1，1)型和趋势预测法相结合，设计一种组合预测模型，并将其应用于能源消费预测中，通过实际预测检验了组合预测模型的有效性与实用性。根据各类研究成果，已有多种涉及能源结构预测的申请专利。如专利1“一种地区新能源电源结构优化预测方法和系统”(赵欣，何琳，刘金朋，李昌陵，贾政豪，杨亚丽，陈超.CN108108837A[P].2018-06-01)该专利主要形成了利用灰色模型预测目标地区新能源电源上网电量总量，在此基础上进行修正得到预测结果X，运用基于误差优化的动态规划预测模型对目标地区新能源上网电量结构进行预测，得到结构预测结果F，利用得到的新能源电源上网电量总量预测结果X和新能源电源分电源类型的结构预测结果F，得到目标地区新能源电源分电源类型的分量预测结果R的系统流程。专利2“一种能源需求总量及结构预测系统”(周全，路亮，柳璐，程浩忠，江栗，蔡绍荣，沙宇恒，游川，洪绍云，田书欣.CN108009667A[P].2018-05-08)包括：数据库模块，用于存储能源相关历史数据，所述能源包括煤、石油、天然气和其他可再生能源；输入模块，用于从所述数据库模块中调用所述能源相关历史数据，并提取历史能源预测指标；分析预测模块，根据所述能源预测指标，基于灰色预测模型、能源库兹涅茨曲线和多元回归数学模型对能源需求总量进行预测，基于利用马尔科夫链实现对能源需求结构进行预测；输出模块，用于输出能源需求总量和能源需求结构的预测结果。专利3“一种基于结构分解的能源需求预测方法”(万靖，张维，周小兵，陈梦，童雅芳，范玉宏，李雨佳，丁珩.CN106169101A[P].2016-11-30)包括以下步骤：首先提取能源需求主要影响因素，选取基年和样本区间，对能源消费情况进行分解和分析，然后建立生产用能源需求预测模型并进行预测，同时进行生活用能源需求预测，最后加总生产用和生活用能源需求，预测出能源总需求，本专利技术以能源消费基本规律为指导，提取能源消费的各种主要影响因素并进行预测，形成了一种普适性的能源需求预测方法，并建立了简单实用的能源需求预测公式，预测方法实用便捷，预测的准确性得到了成倍提高，易于实现和推广。但该传统方法存在如下固有缺陷：1、将能源总量与能源结构预测两个工作相分离，处于一种平行的工作状态，这种离开能源总量直接谈论能源结构本身就是没有意义的，能源总量预测不准确，结构预测无论准不准确都没有意义。2、能源总量预测中，都只是考虑一种模型，要不舍弃了经济因素对于能源总量的影响选择灰色模型，要不就是选择多元回归模型而忽略了历史数据本身的趋势规律，没有将这两种模型的优势结合起来。3、能源结构预测都仅仅是从历史数据出发，利用马尔可夫链进行预测，没有对其进行进一步的修正。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于能源需求总量改进的能源需求结构预测方法。本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：一种新的基于能源需求总量改进的能源需求结构预测模型的方法，考虑到能源结构的实际意义，将其与能源总量相结合，考虑到了现在影响能源结构的多种主要因素，主要可以归纳为两点：历史规律、未来发展政策。通过马尔可夫理论对于历史数据的规律外推得出未来的能源结构，利用未来的发展政策以及通过灰色模型与多元回归模型相结合得到的修正后的能源总量的预测，对于该能源结构预测模型引入相应的限制条件，进行修正从而得到更加准确的结果。方法主要分为三大部分：能源总量预测、能源结构预测、结合能源预测的总量结合未来能源发展计划引入的限制对能源结构预测结果加以修正。具体表述如下：能源总量预测步骤：1)根据某地区的历史的能源总量的数据，利用灰色理论建立灰色模型GM(1，1)模型进行总量预测，基于该预测结果基础上，建立相应的残压修正灰色预测模型GM(1，1)模型，得到一个改善后的能源总量预测结果。2)利用该地区的相关经济指标分析的结果，提取出对能源总量影响较大的几个指标建立多元回归模型，并对该地区的能源总量进行预测。3)本专利技术将两种模型的预测结果相结合，从而不仅考虑了历史数据的内在规律，也考虑了经济对于能源总量需求的影响。保证了能源总量结果预测的准确性。4)在将两种模型预测结果的结合方式上面，本专利技术未采用在两种结果上赋以不同的权重，而是采用了利用神经网络将两者进行整合，从而得到一个更加客观的结果，避免在赋予权重时的主观性。能源结构预测步骤：根据历史的能源结构数据利用马尔可夫链理论，通过求解一步转移概率矩阵P以及初始状态概率向量S(0)，利用S(k)＝S(0)*Pk，对于未来年的能源结构进行预测。引入限制修正能源结构预测模型步骤：1)结合该地区的未来能源发展计划以及预测得到的能源需求总量，对于原始预测能源结构数据进行修正，得到新的未来年的状态概率向量。2)结合新的未来年的状态概率向量，对原始的一步转移矩阵进行修正。3)利用修正后的一步转移概率矩阵对未来能源结构进行预测。在修正一步转移概率矩阵时，设新能源的占比提高的部分通过减少煤的比重，而相反新能源的占比减少的部分通过增加煤的占比量来实现。改进之处：1.在利用灰色理论进行能源需求总量预测时，建立了残压修正灰色模型GM(1，1)模型，并且在修正之前通过观察数据特征(如第一次出现较大的负增长率)，选取合适的修正起始点，通过该种步骤能够本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于能源需求总量改进的能源需求结构预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S101，根据历史能源结构数据，利用马尔科夫链理论，对未来年的能源结构进行预测；S102，根据历史能源总量数据，分别利用灰色模型和多元回归模型对未来年的能源总量进行预测，采用BP神经网络对两种预测结果进行整合，得到整合后的未来年的能源总量；S103，将步骤S102预测的能源总量的数据与该预测年份的相关能源发展的政策相结合，对步骤S101预测出来的该年份对应的能源结构进行修正，从而得到马尔科夫链理论中目标年的修正后的状态概率向量；S104，根据修正后的状态概率向量，修正步骤S101马尔科夫链理论中的一步转移概率矩阵，重新预测未来年的能源结构。

【技术特征摘要】
1.一种基于能源需求总量改进的能源需求结构预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S101，根据历史能源结构数据，利用马尔科夫链理论，对未来年的能源结构进行预测；S102，根据历史能源总量数据，分别利用灰色模型和多元回归模型对未来年的能源总量进行预测，采用BP神经网络对两种预测结果进行整合，得到整合后的未来年的能源总量；S103，将步骤S102预测的能源总量的数据与该预测年份的相关能源发展的政策相结合，对步骤S101预测出来的该年份对应的能源结构进行修正，从而得到马尔科夫链理论中目标年的修正后的状态概率向量；S104，根据修正后的状态概率向量，修正步骤S101马尔科夫链理论中的一步转移概率矩阵，重新预测未来年的能源结构。2.根据权利要求1所述的一种基于能源需求总量改进的能源需求结构预测方法，其特征在于，所述的步骤S101包括以下步骤：S1011，确定一步转移概率矩阵；S1012，确定初始状态概率向量；S1013，利用马尔科夫链预测未来年的能源结构。3.根据权利要求1所述的一种基于能源需求总量改进的能源需求结构预测方法，其特征在于，所述的步骤S102中，...

【专利技术属性】
技术研发人员：薛万磊，葛玉友，尚策，程浩忠，李雪亮，赵龙，王艳，郑志杰，赵昕，徐楠，李晨辉，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司经济技术研究院，上海交通大学，
类型：发明
国别省市：山东,37