能源消耗量预测方法和系统的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及能源检测技术领域，特别是涉及一种能源消耗量预测方法和系统。
【背景技术】
[0002]能源消耗是经济发展的动力，影响着我国经济稳定可持续发展，可用于能源的中长期规划。能源消耗总量预测方法包括有时间序列模型、灰色预测法、趋势分析法、回归分析法等，其中时间序列模型如ARIMA模型以历史期能源消耗总量为基础，并考虑随机误差项进行预测。趋势分析法同样是从历史数据中发现规律，使用线性、曲线等模型进行拟合预测。灰色预测法也仅使用历史数据预测能源消耗总量。与前三种方法不同的是，回归分析法将影响能源消耗总量的诸多因素纳入模型，构建回归分析方程进行预测。上述研究方法预测所利用的外部信息较少，导致相应时间段内预测某区域能源消耗量的准确性低。
【发明内容】
[0003]基于此，有必要针对预测某区域能源消耗量准确性低的技术问题，提供一种能源消耗量预测方法和系统。
[0004]一种能源消耗量预测方法，包括如下步骤:
[0005]获取待测区域中各个统计对象在第一设定时间段内的历史能源消耗数据；
[0006]获取各个统计对象在第二设定时间段内的设备变化信息；
[0007]根据所述设备变化信息计算第二设定时间段内各个统计对象的能源消耗变化量;
[0008]根据所述历史能源消耗数据以及所述能源消耗变化量预测第二设定时间段内待测区域各个统计对象的能源消耗量。
[0009]一种能源消耗量预测系统，包括:
[0010]第一获取模块，用于获取待测区域中各个统计对象在第一设定时间段内的历史能源消耗数据；
[0011]第二获取模块，用于获取各个统计对象在第二设定时间段内的设备变化信息；
[0012]第一计算模块，用于根据所述设备变化信息计算第二设定时间段内各个统计对象的能源消耗变化量；
[0013]预测模块，用于根据所述历史能源消耗数据以及所述能源消耗变化量预测第二设定时间段内待测区域各个统计对象的能源消耗量。
[0014]上述能源消耗量预测方法和系统通过获取待测区域中各个统计对象在第一设定时间段内的历史能源消耗数据，并获取各个统计对象在第二设定时间段内的设备变化信息，根据上述设备变化信息计算第二设定时间段内各个统计对象的能源消耗变化量，再根据所述历史能源消耗数据以及所述能源消耗变化量预测第二设定时间段内待测区域各个统计对象的能源消耗量；使其在第二设定时间段内的所预测的各个统计对象的能源消耗量充分考虑到第一设定时间段内的历史数据以及第二时间段内的由相关设备删减、更新或者增加等因素造成的能源消耗变化量，可以提高所预测的能源消耗量的准确性。
【附图说明】
[0015]图1为一个实施例的能源消耗量预测方法流程图；
[0016]图2为一个实施例的能源消耗量预测系统结构示意图。
【具体实施方式】
[0017]下面结合附图对本发明的能源消耗量预测方法和系统的【具体实施方式】作详细描述。
[0018]参考图1，图1所示为一个实施例的能源消耗量预测方法流程图，包括如下步骤:
[0019]S10，获取待测区域中各个统计对象在第一设定时间段内的历史能源消耗数据；
[0020]上述步骤SlO中，统计对象可以包括工业、农业、交通运输业、建筑业、商业、生活服务业等各种产业；上述统计对象还可以包括除上述产业以外的其他统计对象。可以根据各统计对象的特点获取和分析其在在第一设定时间段内的历史能源消耗数据。
[0021]上述第一设定时间可以为后续待预测的时间段第二设定时间前的一段时间，比如第二设定时间前一个月、第二设定时间前两个月、第二设定时间前一年、第二设定时间前两年等等。
[0022]S20，获取各个统计对象在第二设定时间段内的设备变化信息；
[0023]上述步骤S20中，第二设定时间可以包括未来的某段时间，比如接下来的一个月、两个月、半年、一年等等时间段。
[0024]上述设备变化信息可以包括删减设备、更新设备以及增加设备等设备变化信息。
[0025]S30，根据所述设备变化信息计算第二设定时间段内各个统计对象的能源消耗变化量；
[0026]在一个实施例中，上述步骤S30可以包括:
[0027]计算所述删减设备在第二设定时间段内的能源消耗量，得到能源消耗减少量；
[0028]计算所述更新设备在第二设定时间段内更新后相对于更新前的能源消耗变动，得到能源消耗调整量；
[0029]计算所述增加设备在第二设定时间段内的能源消耗量，得到能源消耗增加量；
[0030]根据所述能源消耗减少量、能源消耗调整量以及能源消耗增加量计算能源消耗变化量。
[0031]上述实施例充分考虑到第二设定时间段内某个统计对象删减设备、更新设备以及增加设备等状况对各个统计对象能源消耗量的影响，可以提高所判断的能源消耗量的准确性。
[0032]S40，根据所述历史能源消耗数据以及所述能源消耗变化量预测第二设定时间段内待测区域各个统计对象的能源消耗量。
[0033]本实施例提供的能源消耗量预测方法，通过获取待测区域中各个统计对象在第一设定时间段内的历史能源消耗数据，并获取各个统计对象在第二设定时间段内的设备变化信息，根据上述设备变化信息计算第二设定时间段内各个统计对象的能源消耗变化量，再根据所述历史能源消耗数据以及所述能源消耗变化量预测第二设定时间段内待测区域各个统计对象的能源消耗量；使其在第二设定时间段内的所预测的各个统计对象的能源消耗量充分考虑到第一设定时间段内的历史数据以及第二时间段内的由相关设备删减、更新或者增加等因素造成的能源消耗变化量，可以提高所预测的能源消耗量的准确性。
[0034]在一个实施例中，上述能源消耗量预测方法还可以包括:
[0035]根据所述各个统计对象的能源消耗量计算所述待测区域的能源消耗总量。
[0036]本实施例中，上述统计对象可以为各种产业类型，预测某段时间内待测区域各个产业的能源消耗量可以反映出相应产业内能源消费内部结构变动走势，给出该产业内能源降耗趋势，为优化能源结构，淘汰落后产能，实现节能减排提供决策参考。
[0037]根据各个统计对象的能源消耗量计算所述待测区域的能源消耗总量，可以对相应区域内各个产业的能源消耗总量进行预测，以优化各类能源的分配和调度方案。
[0038]在一个实施例中，上述能源消耗量判定方法可依据经济发展、节能以及能源替代情况设置经济情景判定模式和节能情景判定模式。
[0039]上述经济情景判定模式可以基于区域经济发展水平进行情景假设，分为经济高、中(基准情景)、低增长三种方案，三种经济情景均在中节能情景下运行。节能情景判定模式可以基于区域单位产值能耗的降幅进行情景假设，依据不同的降能程度，分为高节能、中节能(基准情景)和低节能三种方案，三种节能方案均在经济中方案下运行。
[0040]在一个实施例中，上述产业类型可以包括工业、农业、交通运输业、建筑业、商业、生活服务业等等。
[0041]上述生活服务业的能源消耗量可以包括居民用能。居民用能判定，可以包括用电判定、用煤判定、用气判定。居民用能可以依照城镇居民用能和农村居民用能分开判定，主要在于城镇居民和农村居民存在用能设备以及用能习惯差异。居民用能终端设备为家用电器，包括以用电为主的空调、冰箱等，使用煤炭或天然气的家用炊具，以及其他用能设备。居民用电预测依赖于家用电器保有量变动情况、电器节能情况和电器使用时间的变动。由于煤炭和天然气主要用于炊用，二者具有替代性，故用煤炭和天然气预测依赖于节能和能源替代程度变动。
[0042]工业中行业分类较多，无法细分，但高耗能行业为工业主要用能部门，所以将工业用能(工业的能源消耗量)划分为高耗能行业用能和工业其他行业用能。高耗能行业