一种基于多企业用电数据耦合的经济分析平台及预测方法与流程

本发明涉及一种经济趋势预测平台，尤其是涉及一种基于多企业用电数据耦合的经济分析平台及预测方法。

技术背景

近年来我国宏观经济形势复杂多变，产业结构不断进行调整，从而产生了具有极强不定性的经济前景。因此，需要通过供给侧改革对经济进行“望远镜”式精细化分析。从而对我国的未来经济形势进行总体上的趋势预测，产业级的改革规划。目前学术界的研究主要集中在能源消费与经济增长之间的时间因果关系。而能源消费数据中的用电数据以其时效性强，真实性强，数据来源范围广，数据种类齐全等优势，今年来引起了人们的重视，具有较强的研究价值。

目前，随着大数据处理技术的日渐成熟以及电力系统中自动化设备的不断推广普及，企业的用电大数据中包含的高价值信息也将逐渐被挖掘。对现有文献进行检索可发现电力经济学中，目前对于经济看电力方向的研究已初步成熟，形成了较为完善的体系，并已投入生产实际；而电力看经济方向则处于研究初步阶段，形成了初步的理论成果，具有广阔的研究前景。

将用电大数据引入到电力经济学中，是对电力经济学中电力看经济体系的进一步探索与改进，是目前较新的研究领域。如何有效的从用电大数据中挖掘出使用价值高，可靠性强的信息，以及如何将这些信息合理规划并为人所用是目前用电大数据耦合经济分析中的技术难题，也是研究人员致力解决的问题。

为了更好的利用用电大数据中的有用信息并合理规划信息输出形势，本发明设计了一种基于多企业用电大数据耦合的经济分析平台，以用电大数据为信息源，不断挖掘有用信息，对经济形势进行评价及预测，为使用者提供可靠性强且方便易懂的经济评价及规划依据。

技术实现要素：

本发明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大数据处理技术的预测准确性强，可靠性高，挖掘度深的基于多企业用电数据耦合的经济分析平台。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于多企业用电数据耦合的经济分析平台，其特征在于，包括依次连接的配置管理模块以及同时与配置管理模块连接的数据预处理模块，指标体系管理模块，关联预测模块以及预警分析模块；其中，

所述的数据预处理模块包括：

数据类型选择模块：对输入系统的用电大数据的格式进行初步统一归类；

数据性质选择模块：对输入的数据表示的是何种层次的用电大数据进行赋予；

所述的指标体系管理模块包括：

企业级关联指标体系子模块：用于储存企业的评价指标；所述企业的评价指标包括：企业用电量，

行业级关联指标体系子模块：用于储存行业的评价指标；所述行业的评价指标包括：行业用电量

产业级关联指标体系子模块：用于储存产业的评价指标；所述产业的评价指标包括：产业用电量

GDP关联指标体系子模块：用于储存宏观经济的评价指标；所述宏观经济的评价指标包括：年度国家GDP值

指标体系显示子模块：用于显示各级评价指标；

所述的关联预测模块包括：

发展趋势预测子模块：用于对各级经济的未来发展趋势进行预测；

用电需求预测子模块：对企业，行业，产业，宏观各级别的近期用电需求进行预测；

关于预测部分，本系统采用灰色关联预测的方法：

步骤1.数据序列光滑性检验

如果数据序列符合讨论的光滑性条件,可以直接建模计算,否则就要运用合适的算子进行预处理,使其满足条件,获得预测值后再用逆运算还原；

步骤2.累加生成

若满足光滑性条件的数据序列为X⁽⁰⁾＝(x⁽⁰⁾(1),x⁽⁰⁾(2),…x⁽⁰⁾(n))，对进行X⁽⁰⁾一次累加生成,得到1-AGO序列：

X⁽¹⁾＝(x⁽¹⁾(1),x⁽¹⁾(2),…x⁽¹⁾(n))

其中,

步骤3.紧邻生成

以序列X⁽¹⁾为基础,构造背景值序列Z⁽¹⁾＝(z⁽¹⁾(2),z⁽¹⁾(3)…z⁽¹⁾(n))，其中，

Z⁽¹⁾(k)＝ax⁽¹⁾(k-1)+(1-a)x⁽¹⁾(k),k＝1,2…n

一般来说,a＝0.5所以Z⁽¹⁾通常为紧邻均值生成序列；

步骤4.建立模型

对于非负准光滑序列X⁽⁰⁾,其1-AGO序列X⁽¹⁾,具有准指数规律,则X⁽¹⁾的白化方程(影子方程)为:

上式离散化,微分变差分,得到MG(1,)l灰微分方程:

x⁽⁰⁾(k)+az⁽¹⁾(k)＝b

步骤5.求解方程参数a和b

采用最小二乘法可以求得a和b的值；

骤6.建立预测公式

x⁽¹⁾的预测公式为：

得到序列x⁽¹⁾预测序列戈x⁽¹⁾将x⁽¹⁾还原,可以得到x⁽⁰⁾的预测序列x⁽⁰⁾；

x⁽⁰⁾(k+1)＝x⁽¹⁾(k+1)-x⁽¹⁾(k),k＝1,2…n

得到序列x⁽¹⁾预测序列戈x⁽¹⁾将x⁽¹⁾还原,可以得到x⁽⁰⁾的预测序列x⁽⁰⁾；

步骤7.模型精度检验

模型精度检验最常用的方法就是相对误差检验,设残差序列为

ε⁽⁰⁾＝(ε(1),ε(2)…ε(n))

则相对误差序列

对于k＞n，称为k点模拟相对误差；

产业规划子模块：对产业级别的发展进行初步规划；

初步规划子模块对产业的发展方向进行初步的建议规划，所用核心规划步骤如下：

1.将产业级的发展趋势预测结果A引入本模块

2.将产业级的用电量预测结果引入本模块

3.将产业级的产值历史数据引入本模块

4.对以上数据进行处理：

x_i+1-预测第i+1年用电量

x_i-第i年用电量

A-产业产值预测数据

y_i-第i年产业产值

5.进行规划

若Z>0则说明产业用电量同产值具有同步性，对产业提出相应的改进生产方式提高产业科技性等角度建议

若Z<0则说明产业用电量同产值具有同步性，对产业提出相应的规划建议；

所述的预警分析模块包括

结论处理子模块，对发展趋势预测子模块及用电需求预测子模块得出的结论进行初步格式处理；

结论显示子模块，对得出的结论进行各种形式的展示；

配置管理模块：对后台保密，以及对用户管理进行控制。

一种采用逇基于多企业用电数据耦合的经济分析平台进行经济及电力发展形式的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，将获得的用电大数据以及经济数据输入基于多企业用电数据耦合的经济分析平台；

步骤2，通过数据预处理模块选择输入的数据是哪一级别的用电数据以及数据的格式，对其进行统一化处理；

归一化处理方法：

当各数据取值范围不同时，为了避免取值大的数据在计算权重时占据显著性优势，并为了提高程序和算法的运行速度及效率，需要对所取数据进行归一化处理，使所有指标的属性值都落在区间[0,1]内；由于本文所涉及的指标均为正指标，故采用如下归一化方法；

y_i-归一化后的数据

x_i-输入系统的数据

maxx_i-输入数据中的最大值

minx_i-输入数据中的最小值

步骤3，设定各级评价指标体系，通过指标体系管理模块，可对将参与评价的指标体系进行储存管理；并依据评价指标体系对输入的数据进行筛选；

步骤4，关联预测模块利用灰色关联算法，通过发展趋势预测子模块对企业行业，产业，GDP的发展趋势进行预测，通过用电需求预测子模块对企业行业，产业，GDP的用电需求进行预测，并通过产业规划子模块依据预测提出做出规划建议；

步骤5，预警分析模块通过结论处理子模块对得出的结论进行格式以及形式的处理；

步骤6，结论显示子模块输出规划结果信息。

与现有技术相比，本发明具有以下优点和有益效果：

1通过将用电大数据引入到电力经济学中，通过对用电大数据使用统计计量学的处理方法，更加精确可靠地提取了大数据中的有用信息。相对于传统的数据，因大数据的数量更加庞大，信息更加全面，从而提取的关联性质更加稳定，得到的预测可靠性更强。

2使用灰色关联预测理论，克服了其他预测方法的不确定性强，主观性强的缺点，通过选取完善的评价指标体系，以及求取评价指标相应的评价权重，可以形成系统的关联预测系统，从而应用到基于多企业用电数据耦合的经济分析平台中，进一步用于生产实际。

3在实现基于多企业用电数据耦合的经济发展趋势预测以及产业结构规划建议的同时，可以开展咨询服务，形成可商业化运行的长效服务模式。

附图说明：

图1为本发明中样本企业2015全年用电数据图。

图2为本发明中样本企业2016年第一季度用电数据图。

图3为本发明中样本企业2015年全年第二产业生产总值分析样本图。

图4为本发明中样本企业2016年第一季度第二产业生产总值分析样本图。

图5为本发明基于多企业用电数据耦合的经济分析平台的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实例对本发明进行详细说明。本实例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和操作过程，但本发明的应用范围不只仅限于本实例。

实施例

如图1所示，一种基于多企业用电数据耦合的经济分析平台，包括依次连接的数据预处理模块1，指标体系管理模块2，关联预测模块3，预警分析模块4。以及配置管理模块5。数据预处理模块1对输入系统的大数据进行初步处理，指标体系管理模块2储存各级评级指标，并对输入系统的大数据进行筛选，关联预测模块3利用灰色关联算法，块对企业行业，产业，GDP的发展趋、用电需求进行预测，依据预测提出做出规划建议，预警分析模块4对得出的结论进行格式以及形式的处理，显示输出规划结果，配置管理模块5对后台保密，用户管理等进行控制。

选取贵州省以电解磷企业的用电数据作为样本数据进行分析。选取的样本数据为该企业2015年全年以及2016年第一季度的每天的用电总量，共557个数据。贵州省同情的季度生产总值，共五个数据。

本发明通过分析这一企业用电量的变化规律以及贵州省第二产业的生产总值的变化规律来对展示该企业的用电量变化趋势，并将该企业用电数据与第二产业生产总值之间的关系清晰的展现出来。最后系统通过图片的形式将两组数据的分析结果分别展现出来。清晰明了的表现了两组数据各自的发展趋势以及相互之间的联系。

该企业用电数据分析如图1、2所示。

贵州省第二产业生产总值分析如图3、4所示。

通过图片可以清楚地看到

1该企业的用电量具有一定的规律性，并且整体呈上升趋势；

2该企业用电数据的波动规律同贵州省第二产业生产总值的数据波动规律十分相似，整体都呈上升趋势

3该企业用电量与第二产业生产总值之间存在一定的正相关关系

综上可得，本发明所设计的基于多企业用电数据耦合的经济分析平台具有较高的实用性以及广阔的应用前景。