王玥超

摘 要：電力是人們生產生活中不可缺少的能源之一，而電力市場需求分析與預測直接影響到電網(wǎng)安全可靠供電、電網(wǎng)經營企業(yè)的生產經營決策及經營效益。因此，本文基于數(shù)據(jù)挖掘技術，簡要分析中長期電力市場需求分析的必要性，闡述目前對電力市場預測的方法等。以期為電力市場的發(fā)展提供了有力的依據(jù)與指導，從而進一步提高電力市場的運轉效率。

關鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；電力市場；需求分析；預測

隨著我國改革開放和社會主義市場經濟體制的確立與發(fā)展。人們對電力行業(yè)與電力供應的要求也在不斷提高。面對現(xiàn)代化社會的生產和生活方式，電力的市場需求的分析和預測的重要性在不斷的凸顯出來。本文結合已有的數(shù)據(jù)，利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘技術分析中長期電力市場需求的規(guī)律，進而為電力行業(yè)的發(fā)展提供指導和借鑒。

1 數(shù)據(jù)挖掘的概念

數(shù)據(jù)挖掘是的基本過程原理和幾個重要的模塊包含以下幾個方面：數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫簡稱為數(shù)據(jù)庫，主機的服務器根據(jù)使用者的請求，從數(shù)據(jù)庫中利用相關的算法挖掘數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)庫中也有相應的服務器，其作用是負責提取有效的與用戶請求一致或者相近的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫的三個模塊包含：知識庫、數(shù)據(jù)挖掘引擎、模式評估模塊。第一模塊是知識庫，其作用是指導數(shù)據(jù)庫的搜索，或評價搜索結果的相關興趣度。使用者確信自己需要的搜索結果也可以包含在內?？梢岳眠@種知識，根據(jù)用戶的預期效益的評估模式。第二個模塊是數(shù)據(jù)挖掘引擎，它是數(shù)據(jù)挖掘基本的模塊。由一組功能模塊組成，數(shù)據(jù)挖掘引擎的作用是為了分析數(shù)據(jù)的特征、對數(shù)據(jù)進行關聯(lián)、聚類、分類操作，然后進行演變和偏差分析；最后是模式評估模塊。其具有興趣度度量的功能，可以與挖掘引擎模塊實現(xiàn)交互。另外，模式評估模塊也可以與挖掘模塊實現(xiàn)集成。為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的有效性和提升數(shù)據(jù)挖掘的效率，一般需要在數(shù)據(jù)挖掘過程中嵌入模式評估模塊，以便將搜索范圍和寬度限制在使用者想要搜索范圍之內。通常來看，數(shù)據(jù)挖掘包括描述和預測兩個類型。描述性是在挖掘任務中表示數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的一般特點。預測性則表示在對挖掘的數(shù)據(jù)進行推斷、預測。

2 電力市場需求分析預測的必要性

在改革開放以來，隨著電力的商品化，全國各個電力公司以取得經濟效益，服務于客戶為中心。同時，在現(xiàn)代化社會中，由于自然環(huán)境的影響，企業(yè)、個人等用電量因時間、地點或者季節(jié)而發(fā)生變化。另外，當前我國電力市場中，電力公司對于電力的供應少于人民群眾或者企業(yè)的用電需求，電力市場面臨的矛盾是用電結構或者行業(yè)之間的矛盾突出，產業(yè)之間、行業(yè)之間、企業(yè)之間用電的分析不明晰，或者結構不合理。從改革開放以來，雖然我國建立社會主義市場經濟，但是我國電價收費水平與國際平均水平相比，明顯偏低，是為了追求以低電價鼓勵企業(yè)生產或者企業(yè)的投資，以推動各行各業(yè)的發(fā)展。但目前這種電價的階梯級設置，并沒有以及良好的用電數(shù)據(jù)進行分析設立，造成了一些行業(yè)電力浪費與而另外其他行業(yè)電力短缺并重的局面。

3 中長期電力市場需求分析及預測模型研究

目前對于中長期電力市場的預測包含對全國各省市地區(qū)的市場需求分析與預測，對各個行業(yè)的市場需求分析與預測。

3.1 省市地區(qū)的電力市場需求分析與預測模型

對于省市地區(qū)電力市場來說，其需求量因為地域范圍廣、統(tǒng)計指標差異大和時間的跨度比較大的特點，同時不同區(qū)域的經濟發(fā)展水平和地域特征，從而容易客觀因素的影響，且這一影響經常是隨機性的。所以，建立模型時，一般包括模型的輸入。主要定義模型的自變量與決策變量；所建立的模型可以清晰的反映各個自變量（影響因素）與因變量（電力市場需求）之間的關系；最后利用數(shù)據(jù)對模型的穩(wěn)定性進行檢驗等。

常用模型主要有兩種，具體情況如下。

3.1.1多元線性回歸預測模型

多元線性回歸模型是指因變量Y與兩個或兩個以上自變量X1，X2，···，Xp的線性依賴關系。因變量的變化往往不取決于一個自變量，可能同時有兩個或兩個以上的自變量對其變化產生影響，此時簡單線性回歸模型就不適用了，需要用多元線性回歸模型。這一模型的輸入變量有多個。所以，在建立電力市場需求的分析預測模型時，要充分考慮外界的影響因素。這一模型的特點是，建立模型不太復雜，同時將影響電力市場需求主要的因素考慮到預測模型內，從而反映電力市場需求變化的影響因素。

3.1.2灰色預測模型

灰色預測模型可以在所擁有的數(shù)據(jù)是少量的、不完全的環(huán)境下進行的預測方法。其理論內容與建模過程相一致。包括對數(shù)據(jù)進行分析、建立相對應模型、通過模型對問題進行預測、相關管理者進行決策和變量的控制.目前常用的一些預測方法，例如，線性或者非線性回歸模型，其模型的建立過程中需要較大的樣本數(shù)據(jù)，才能建立準確的預測模型。而灰色預測模型建模時需要的樣本數(shù)據(jù)少，同時計算過程簡便方便，建模準確性高。

3.2 各行業(yè)電力需求分析與預測模型

與省市級電力市場數(shù)據(jù)獲取與特點相比，各個行業(yè)的電力市場需求受外部因素的影響小。主要的模型是自回歸綜合移動平均模型。

自回歸綜合移動平均模型是把研究問題或者研究對象隨時間變化而形成的一系列數(shù)據(jù)的序列看作是一個隨機的，通過采用相關的數(shù)學模型來近似描述這個隨機序列。自回歸綜合移動平均模型簡記為ARIMA。相對于省市級電力市場需求數(shù)據(jù)受外部影響較大而言，由于行業(yè)內部的電力需求數(shù)據(jù)與行業(yè)的特點，產品的特性有關，更多的受行業(yè)內部的因素影響。所以，使用自回歸綜合移動平均模型非常有效。

4 結語

總之，數(shù)據(jù)挖掘理論和技術在電力市場需求分析和預測研究和應用得到了許多企業(yè)和學者的重視。通過上述對不同省市和行業(yè)的需求預測模型進行分析，為中長期電力市場需求分析及預測的準確性提供了基礎的理論依據(jù)。

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