基于行业景气指数的重点行业用电量预测方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及行业用电量预测技术领域，具体是一种基于行业景气指数的重点行业 用电量预测方法。
【背景技术】
[0002] 随着我国城市化和工业化进程的不断深化，电力消费需求急剧变化，用电量的波 动与宏观经济的变化密切相关。用电量是反映实体经济未来运行态势的先行经济指标，关 注社会电力消费对于规划电力行业的发展具有至关重要的意义。电力需求的准确与否，不 仅会影响电网安全可靠供电，同时会影响电网经营企业的生产经营决策及经济效益。工业 用电量在全社会用电量中的比重极大，占有十分重要的地位。工业行业众多，行业用电特性 各不相同，工业结构调整必然会引起电力需求的变化。本发明考察安徽省重点行业的用电 量，试图通过引入行业景气指数，来预测相应行业的月度用电量。
【发明内容】
[0003] 本发明提供一种基于行业景气指数的重点行业用电量预测方法，通过该方法，能 够根据行业用电量和行业景气指数的历史数据，准确合理预测出重点行业的用电量，为月 度层面全社会电量分类预测提供支撑。
[0004] 为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
[0005] 一种基于行业景气指数的重点行业用电量预测方法，包括如下步骤：
[0006] (1)选取基月，读取历史样本区间月度重点行业用电量数据和重点行业景气指数 数据；
[0007] (2)对获取的重点行业用电量历史数据进行季节性调整，并运用ADF方法，对调整 后的时间序列数据进行平稳性检验，若数据无法通过平稳性检验，则进行差分处理后再进 行平稳性检验，判断各个重点行业的景气指数与用电量是否平稳；
[0008] (3)通过格兰杰因果检验，判断各重点行业景气指数与用电量是否存在因果关系， 在存在单向因果关系的条件下，确定行业景气指数相对于用电量的最佳滞后期；
[0009] (4)构建重点行业用电量时间序列模型ARIMA模型，反映各重点行业用电量自相 关关系，再将重点行业景气指数引入到原ARIMA模型中，构建回归模型，公式如下：
[0010]
【主权项】
1. 一种基于行业景气指数的重点行业用电量预测方法，其特征在于，包括如下步骤： (1) 选取基月，读取历史样本区间月度重点行业用电量数据和重点行业景气指数数 据； (2) 对获取的重点行业用电量历史数据进行季节性调整，并运用ADF方法，对调整后的 时间序列数据进行平稳性检验，若数据无法通过平稳性检验，则进行差分处理后再进行平 稳性检验，判断各个重点行业的景气指数与用电量是否平稳； (3) 通过格兰杰因果检验，判断各重点行业景气指数与用电量是否存在因果关系，在存 在单向因果关系的条件下，确定行业景气指数相对于用电量的最佳滞后期； (4) 构建重点行业用电量时间序列模型ARIMA模型，反映各重点行业用电量自相关关 系，再将重点行业景气指数引入到原ARIMA模型中，构建回归模型，公式如下：
其中，y表示行业用电量，X表示行业景气指数，s表示滞后期，c表示常数项，t表示时 间，et表示随机误差项； (5) 基于极大似然估计，以AIC准则为基础，对公式（1)所代表的若干种模型进行筛选， 选出最佳模型； (6) 根据上述预测模型，对目标月度的重点行业用电量进行预测。
2. 根据权利要求1所述的重点行业用电量预测方法，其特征在于，步骤（2)中，所述对 重点行业用电量历史数据进行季节性调整，采用运用12步差分消除周期为12个月的季节 因素。
3. 根据权利要求1所述的重点行业用电量预测方法，其特征在于，步骤（3)中，判断行 业景气指数是否是重点行业用电量的格兰杰原因，具体方法是：假设有关y和X每一变量的 预测信息全部包含在时间序列数据之中，检验要求估计以下的回归：
其中白噪音Ult和u2t假定为不相关的； 式⑵假定当前y与y自身以及X的过去值有关，而式⑶假定当前X与X自身以及 y的过去值有关； 对式⑵而言，其零假设HQ:a 1= α 2 =…=a q= 〇 ; 对式（3)而言，其零假设Η，α:δ 1= δ 2 =…=δ q=〇; 如果两组假设检验结果显示拒绝零假设Htlia 1= a 2 =…=a ,= 0;同时不能拒绝零 假设H' "δ 1= δ 2 =…=δ q=〇,则X是y的格兰杰原因；如果两组假设检验结果显示 不能拒绝零假设Htl，且拒绝零假设H' ^，则y是X的格兰杰原因。
4. 根据权利要求1所述的重点行业用电量预测方法，其特征在于，步骤（4)中，时间序 列模型的识别是根据自相关函数（ACF)和偏自相关函数（PACF)来确定。
5. 根据权利要求1所述的重点行业用电量预测方法，其特征在于，步骤（4)中，所述 构建回归模型的具体方法为：引入各行业景气指数为解释变量，需要先生成滞后序列代入 ARIMA模型，对构建的回归模型进行参数估计，并比较引入行业景气指数之前和之后的模型 拟合误差率，如果引入行业景气指数后，拟合误差率更低，则该行业用电量可由基于行业景 气指数的回归模型预测得到。
6. 根据权利要求1所述的重点行业用电量预测方法，其特征在于，步骤（4)中，将重 点行业景气指数指标引入到原ARIMA模型得到回归模型，最大滞后期选择24个月，公式如 下：
其中，y表示行业用电量，X表示行业景气指数，c表示常数项，t表示时间，ε t表示随 机误差项。
7. 根据权利要求1所述的重点行业用电量预测方法，其特征在于，步骤（5)中，所述选 取最佳模型所运用的AIC准则，AIC值的计算公式为： AIC = 2k-21n(L) 其中：k是参数的数量，L是似然函数，假设条件是模型的误差服从独立正态分布，AIC 准则是最小信息准则，可以同时给出回归模型阶数和参数的最佳估计。
【专利摘要】本发明提供一种基于行业景气指数的重点行业用电量预测方法，包括步骤：（1）获取重点行业景气指数和用电量历史数据；（2）对数据进行季节性调整和平稳性检验；（3）格兰杰因果检验判断行业景气指数与该行业用电量是否存在因果关系，并确定景气指数的最佳滞后期；（4）构建重点行业用电量时间序列ARIMA模型，并将重点行业景气指数指标引入到原ARIMA模型，构建回归模型；（5）以AIC准则为基础，筛选最佳模型；（6）模型推广应用，预测未来行业用电量。本发明以重点行业用电量为研究对象，通过引入行业景气指数，研究用电量及行业景气指数对用电量的影响程度，并结合时间序列模型，准确预测重点行业用电量，为未来电力行业的发展规划提供依据。
【IPC分类】G06Q10-04, G06Q50-06
【公开号】CN104657788
【申请号】CN201510058231
【发明人】葛斐, 杨敏, 石雪梅, 叶彬, 荣秀婷
【申请人】国家电网公司, 国网安徽省电力公司经济技术研究院
【公开日】2015年5月27日
【申请日】2015年2月4日