基于关联分析的高能耗产业电力消费预测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于关联分析的高能耗产业电力消费预测方法及系统，该方法包括以下步骤：1）获取地区的产业经济数据和电力消费数据；2）计算不同产业的单位GDP电耗数据，识别地区的高能耗产业类型；3）建立地区高能耗产业自回归分布滞后模型，对各类高能耗产业进行格兰杰因果关系分检验，得到产业电力消费数据与经济数据之间的关联结果；4）选取关联性强的经济指标，建立高能耗产业的电力消费自回归分布滞后模型，通过该模型预测得到地区高能耗产业的电力消费量的预测值。该方法及系统有利于对地区高能耗产业的用电量进行预测。区高能耗产业的用电量进行预测。区高能耗产业的用电量进行预测。

【技术实现步骤摘要】
基于关联分析的高能耗产业电力消费预测方法及系统


[0001]本专利技术属于电力
，具体涉及一种基于关联分析的高能耗产业电力消费预测方法及系统。

技术介绍

[0002]电力行业作为国民经济的基础行业，产业经济的发展与电力消费有着密切的联系，挖掘两者之间的关联关系，有利于合理规划产业集群周边的电力发展、提高产业用能经济性，从而助力产业经济健康发展。随着“双碳”目标的提出，产业节能减排得到社会的高度关注。高能耗产业作为地区用电量的风向标，更是电力部门关注的重点。对高能耗产业开展用电量预测与经济性研究，可以及时发现高能耗产业在生产过程中存在的问题。
[0003]目前，基于数理统计的电力消费预测方法仅应用于地区能源消费总量与经济总量之间的联系，并没有考虑到具体地区的细分产业经济发展的特点，因此，对地区重点产业的用能情况研判没有直接价值。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于关联分析的高能耗产业电力消费预测方法及系统，该方法及系统有利于对地区高能耗产业的用电量进行预测。
[0005]为实现上述目的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于关联分析的高能耗产业电力消费预测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)获取地区的产业经济数据，包括：地区分产业GDP数据、地区产业结构占比数据、产业主要产品产量、产业主营业务收入、产业利润总额、规模以上工业增加值的基本信息，选取部分作为经济指标；获取地区的电力消费数据，包括：地区分行业电力消费数据、地区重点企业电力消费数据；2)计算不同产业的单位GDP电耗数据，识别地区的高能耗产业类型；3)建立地区高能耗产业自回归分布滞后模型，对各类高能耗产业进行格兰杰因果关系分检验，得到产业电力消费数据与经济数据之间的关联结果；4)选取关联性强的经济指标，建立高能耗产业的电力消费自回归分布滞后模型，通过该模型预测得到地区高能耗产业的电力消费量的预测值。2.根据权利要求1所述的基于关联分析的高能耗产业电力消费预测方法，其特征在于，所述步骤2中，单位GDP电耗的计算公式为：λ
i
＝y
e,i
/x
GDP,i
其中，y
e,i
为产业i的电力消费量，x
GDP,i
为产业i的生产的GDP值。3.根据权利要求1所述的基于关联分析的高能耗产业电力消费预测方法，其特征在于，所述步骤3中，高能耗产业自回归分布滞后模型为：Y
t
＝C+Φ1Y
t
‑1+Φ2Y
t
‑2+
…
+Φ
p
Y
t
‑
p
+U
t
式中，Y
t
＝[y
1,t
‑
i
,y
2,t
‑
i
,
···
,y
n,t
‑
i
]
T
(i＝1,2
···
p)为滞后i期的n维变量y
1,t
‑
i
,y
2,t
‑
i
···
y
n,t
‑
i
组成的向量，包含所选的产业电力消费数据与经济指标数据；C＝[c1,c2,...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈豫，黄夏楠，胡臻达，刘林，洪居华，涂夏哲，杨丝雨，
申请(专利权)人：国网福建省电力有限公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：