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        考慮人口因素的居民、商業(yè)用戶長期售電量預(yù)測方法

        2019-04-29 00:00:00馮天瑞
        大科技·C版 2019年1期

        摘 " "要:隨著電力體制改革的推進(jìn),眾多售電公司相繼成立,并將進(jìn)入城市配電網(wǎng)增量市場。對于城市配電網(wǎng),居民、商業(yè)電量增速快,且在總電量中占比逐漸增加,發(fā)展?jié)摿薮?。本文以居民、商業(yè)電量總和為研究對象,對其發(fā)展趨勢進(jìn)行分析,然后設(shè)計了一種考慮人口因素的居民、商業(yè)用戶長期售電量預(yù)測方法。最后,以廣東省某大型城市中心城區(qū)為例,對本文所提出的方法進(jìn)行檢驗。

        關(guān)鍵詞:人口因素;居民商業(yè)用電;長期電量預(yù)測;年人均耗量

        中圖分類號:F426 " " " " " "文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A " " " " " " " 文章編號:1004-7344(2019)03-0074-02

        引 言

        隨著電力體制改革的推進(jìn)與深入,配電網(wǎng)增量市場向社會資本開放,全國各省市陸續(xù)成立了眾多售電公司,其中絕大多數(shù)售電公司的業(yè)務(wù)將集中在城市配電網(wǎng)增量市場。對于各大中型城市,受產(chǎn)業(yè)升級轉(zhuǎn)型等因素影響,導(dǎo)致其大工業(yè)電量增長緩慢,甚至對個別城市或區(qū)縣,其大工業(yè)電量處于下降狀態(tài)。與此同時,其第三產(chǎn)業(yè)用電量及居民生活用電量則不斷上升,成為城市配電網(wǎng)增量市場的主力。

        以廣東省為例,絕大多數(shù)售電公司集中在廣州、深圳兩大城市,這兩大城市的共同點為:人口眾多且持續(xù)增長、第三產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)、大工業(yè)向市區(qū)周邊或周邊城市遷移。以上特點決定,大多數(shù)售電公司需將城市配電網(wǎng)增量市場,即居民、第三產(chǎn)業(yè)用電市場作為自己的主營業(yè)務(wù)。

        目前國內(nèi)電網(wǎng)企業(yè)將全部電力用戶分為5大類,其中居民用戶單獨為一類,第三產(chǎn)業(yè)用電應(yīng)對應(yīng)商業(yè)用戶。故本文以居民、商業(yè)用戶電量為研究對象,考慮人口因素對其的影響,研究其電量預(yù)測的方法。

        本文以居民、商業(yè)電量總和為研究對象,在充分分析其發(fā)展趨勢與規(guī)律的基礎(chǔ)上,考慮人口因素對其影響,設(shè)計了考慮人口因素的居民、商業(yè)用戶長期售電量預(yù)測方法,該方法對區(qū)域內(nèi)常住人口及年人均耗量分別進(jìn)行預(yù)測,將預(yù)測結(jié)果相乘得到居民、商業(yè)電量總和。最后以廣東省某大型城市區(qū)級供電局為例,對所提出的方法進(jìn)行檢驗。

        1 "居民、商業(yè)電量發(fā)展趨勢

        受城市產(chǎn)業(yè)升級轉(zhuǎn)型等因素影響,部分大中城市或市中心某區(qū)出現(xiàn)了大工業(yè)電量下降、居民商業(yè)電量增加的趨勢。以廣東省某大型城市中心城區(qū)C區(qū)為例,該區(qū)自2013年起,大工業(yè)電量在總電量中占比持續(xù)降低,但居民、商業(yè)電量總和及常住人口數(shù)量持續(xù)增長,居民、商業(yè)電量的增量潛力巨大。深入分析可知,居民、商業(yè)電量的增速大于常住人口的增速,即居民、商業(yè)年人均耗電量(以下簡稱“年人均耗量”)的增速亦不斷增長。

        綜合分析可知,部分大中城市或市中心城區(qū)的居民、商業(yè)電量存在巨大增量市場,售電公司在進(jìn)入某一區(qū)域前,需對該區(qū)域市場潛力進(jìn)行預(yù)測評估,在進(jìn)行電量預(yù)測時,不應(yīng)僅著眼于居民、商業(yè)電量總和的統(tǒng)計數(shù)據(jù),可將居民、商業(yè)電量看做兩部分的乘積,即:

        Qjs=qjs·N(1)

        其中Qjs為居民、商業(yè)電量總和,單位為kWh,qjs為年人均耗量,單位為kWh/(年·人),N為該區(qū)域常住人口數(shù)量,單位為人。因此,本文從年人均耗量及常住人口數(shù)量的角度對居民、商業(yè)電量總和進(jìn)行研究,抓住影響其變化的根源,分別進(jìn)行預(yù)測。

        2 "算法設(shè)計

        如(1)式所示,居民、商業(yè)電量總和由兩項因素決定,故本文分別對兩項因素進(jìn)行預(yù)測,將預(yù)測結(jié)果相乘得到居民、商業(yè)電量總和的預(yù)測值。本文所設(shè)計的算法流程為:數(shù)據(jù)收集及預(yù)處理-對年人均耗量進(jìn)行預(yù)測-對常住人口數(shù)量進(jìn)行預(yù)測-計算得到總電量預(yù)測值。

        (1)數(shù)據(jù)收集及預(yù)處理

        對待預(yù)測區(qū)域歷年居民、商業(yè)用電量及對應(yīng)年份的常住人口數(shù)量進(jìn)行收集,并計算得到年人均耗量。

        (2)對年人均耗量進(jìn)行預(yù)測

        目前對于中長期電量預(yù)測,普遍采用組合預(yù)測模型的方法??梢宰C明,組合預(yù)測模型的預(yù)測誤差平方和不大于參與組合的各個單一模型的預(yù)測誤差平方和的最小值[1~2]。本文選取一元線性回歸法、加權(quán)擬合直線方程、累加線性擬合法、灰色預(yù)測模型、雙曲線模型、對數(shù)曲線模型、S形曲線模型、倒指數(shù)曲線模型共8種常用預(yù)測模型算法構(gòu)成組合預(yù)測模型,使用擬合方差法[3]計算得到各單一預(yù)測模型的權(quán)重。

        (3)對常住人口數(shù)量進(jìn)行預(yù)測

        同樣使用組合預(yù)測模型及擬合方差法,對常住人口數(shù)量進(jìn)行預(yù)測,得到綜合預(yù)測結(jié)果N。

        (4)計算得到總電量預(yù)測值

        將年人均耗量預(yù)測結(jié)果和常住人口預(yù)測結(jié)果相乘,得到居民、商業(yè)電量總和的預(yù)測結(jié)果Qjs。

        3 "算例分析

        本文使用廣東省某大型城市中心城區(qū)C區(qū)近年來各項數(shù)據(jù),對本文所提出的方法進(jìn)行檢驗。

        該區(qū)2013年至2016年全區(qū)各項售電量及人口、年人均耗量數(shù)據(jù)如表1所示。

        本文基于以上4年該區(qū)的電量及人口數(shù)據(jù),使用本文提出的預(yù)測方法對該區(qū)2017年居民、商業(yè)電量總和進(jìn)行預(yù)測,同時使用組合預(yù)測方法,直接對居民、商業(yè)電量總和進(jìn)行預(yù)測計算,將二者結(jié)果進(jìn)行比對分析。

        (1)使用本文提出的預(yù)測方法進(jìn)行預(yù)測計算

        計算輸入數(shù)據(jù)為歷年常住人口及年人均耗量數(shù)據(jù),使用組合預(yù)測模型分別對二者進(jìn)行預(yù)測,再將所得結(jié)果相乘,得到居民、商業(yè)電量總和的預(yù)測結(jié)果,預(yù)測結(jié)果如表2所示。

        (2)直接對居民、商業(yè)電量總和進(jìn)行預(yù)測計算

        計算輸入數(shù)據(jù)為歷年居民、商業(yè)電量總和,使用組合預(yù)測模型直接對其進(jìn)行預(yù)測,所得預(yù)測結(jié)果為2017年該區(qū)居民、商業(yè)電量總和為21.57億kWh.

        (3)預(yù)測結(jié)果比對分析

        將(1)、(2)所得結(jié)果與2017年該區(qū)居民、商業(yè)電量總和實際值進(jìn)行比對,結(jié)果如表3所示。

        由表3可知,本文所提出方法的預(yù)測結(jié)果,明顯優(yōu)于對總電量直接進(jìn)行預(yù)測的方法,因本文方法充分考慮了人口因素對居民、商業(yè)電量的影響,對常住人口數(shù)量、年人均耗量分別進(jìn)行預(yù)測,保留了二者發(fā)展趨勢的細(xì)節(jié)信息,因而可以得到更為準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果。

        售電公司可使用本方法,對區(qū)域居民、商業(yè)電量潛力進(jìn)行預(yù)測,尋找更有商業(yè)價值的區(qū)域,更有針對性的開展售電活動。

        4 "結(jié) 論

        (1)本文對居民、商業(yè)電量發(fā)展趨勢進(jìn)行了分析,可知對大中型城市,其居民、商業(yè)電量數(shù)值及在總電量中的占比均呈現(xiàn)上升趨勢,為售電公司開展售電業(yè)務(wù)提供了足夠的市場。

        (2)本文設(shè)計了考慮人口因素的居民、商業(yè)用戶長期售電量預(yù)測方法。該方法充分考慮人作為居民、商業(yè)電量的用電主體及在用電行為中的主導(dǎo)地位,使用組合預(yù)測模型對人口數(shù)量和年人均耗量分別進(jìn)行預(yù)測,再將二者預(yù)測結(jié)果相乘,得到居民、商業(yè)電量總和的預(yù)測而結(jié)果。

        (3)本文以廣東省某大型城市中心城區(qū)為例,對所提出的售電量預(yù)測方法進(jìn)行檢驗,結(jié)果證明該方法比直接對居民、商業(yè)電量進(jìn)行預(yù)測,具有更高的準(zhǔn)確性。本方法在整體工作量增加不大的情況下,提高了對居民、商業(yè)電量的預(yù)測精度,可幫助售電公司對各區(qū)域進(jìn)行售電量預(yù)測,評估開發(fā)潛力,指導(dǎo)其售電業(yè)務(wù)的開展,以獲取最大的經(jīng)濟效益。

        參考文獻(xiàn)

        [1]汪同三,張 濤.組合預(yù)測——理論、方法及應(yīng)用[M].北京:社會科學(xué)文獻(xiàn)出版社,2008.

        [2]陳華友.組合預(yù)測方法有效性理論及其應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社,2008.

        [3]康重慶,夏 清,劉 梅.電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測[M].北京:中國電力出版社,2007.

        收稿日期:2018-12-6

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