基于经济发展方式转变的工业用电强度预测方法.pdf

本发明提供一种基于经济发展方式转变的工业用电强度预测方法，包括获取工业用电量、工业增加值的历史数据；以基年可比价为基础计算历史样本区间各年度的工业用电强度；计算历史样本区间各年度工业部门中四大行业工业增加值占比；构建目标年度工业用电强度预测回归模型，对回归模型进行拟合检验；结合政府规划目标，进行趋势外推，得到目标年度四大行业比重，代入模型预测目标年度工业用电强度。本发明通过建立工业用电强度与工业部门中四大行业工业增加值占比的回归模型，考虑工业结构和政策因素对工业用电强度的影响，预测目标年度的工业用电强度，提高了预测的准确性。

1.  一种基于经济发展方式转变的工业用电强度预测方法，其特征在于，包括如 下步骤：
(1)获取历史样本区间各年度的工业用电量和分行业工业增加值，并将工业增 加值转化为可比价；
(2)计算历史样本区间各年度的工业用电强度；
(3)选取工业部门中的四大行业，计算四大行业工业增加值占比；
(4)根据四大行业工业增加值占比和工业用电强度历史数据，构建目标年度工 业用电强度的预测回归模型，并对模型进行拟合检验；
(5)结合政府规划目标，进行趋势外推，得到目标年度四大行业工业增加值比 重，代入模型预测目标年度工业用电强度。

2.  根据权利要求1所述的工业用电强度预测方法，其特征在于，步骤(2)中， 所述历史样本区间各年度工业用电强度的计算公式为：
ELI_i＝Q_i/Y_i
其中，i＝1,2,…,n表示历史样本区间的年份，ELI_i表示历史样本区间第i年 的工业用电强度，Q_i表示历史样本区间第i年的工业用电量，Y_i表示历史样本区间 第i年的可比价工业增加值。

3.  根据权利要求1所述的工业用电强度预测方法，其特征在于，步骤(3)中， 所述历史样本区间各年度工业部门中四大行业工业增加值占比的计算公式为：
p_i,j＝Y_i,j/Y_i
其中，j＝1,2,3,4表示工业部门中的四大行业，p_i,j表示历史样本区间第i年 第j个行业工业增加值占工业增加值总量的比重，Y_i,j表示历史样本区间第i年第j 个行业的可比价工业增加值。

4.  根据权利要求1所述的工业用电强度预测方法，其特征在于，步骤(4)中， 所述目标年度工业用电强度预测回归模型为：
ELI_f＝β₀+β₁·p_f,1+β₂·p_f,2+β₃·p_f,3+β₄·p_f,4
其中，ELI_f表示目标年度f的工业用电强度；p_f,1，p_f,2，p_f,3，p_f,4分别表 示目标年度f工业部门中四大行业的工业增加值占比；β_0，β_1，β_2，β_3，β₄分别 为将各历史年度的工业用电强度和工业部门中四大行业工业增加值占比代入上述回 归模型中拟合得到的常数。

5.  根据权利要求1所述的工业用电强度预测方法，其特征在于，步骤(1)中， 选取一年份作为基年。

6.  根据权利要求1所述的工业用电强度预测方法，其特征在于，步骤(3)中， 所述四大行业包括采矿业、高耗能行业、轻工业和先进制造业。

基于经济发展方式转变的工业用电强度预测方法
技术领域
本发明涉及工业用电强度预测技术领域，具体是一种基于经济发展方式转变的 工业用电强度预测方法。
背景技术
电力负荷预测是电力系统中的一项重要基础工作，与电力系统的规划、设计、 生产、运行及电力市场交易等多个方面有着密切联系。电力负荷的影响因素众多， 主要包括经济发展水平、产业结构、气候条件等，可以通过研究转变经济发展方式， 调整产业结构对工业用电强度的影响，从而预测工业用电量。
目前的电力负荷预测方法主要是通过拟合历史负荷数据进行建模，不能反映转 变经济发展方式对用电量的影响。工业用电量在全社会用电量中的占比极大，对全 社会用电量有着至关重要的影响。工业行业众多且复杂，工业结构是工业系统内部 各部门、组织规模和技术水平的比例关系。不同的工业结构水平需要不同的电力消 费，通过研究工业结构变化对工业用电强度的影响，建立合适的工业用电强度预测 模型，提高预测精度，能够更加准确地预测工业用电量
发明内容
本发明提供一种基于经济发展方式转变的工业用电强度预测方法，通过该方法 能够对目标年度的工业用电强度进行更加准确的预测。
为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
一种基于经济发展方式转变的工业用电强度预测方法，包括如下步骤：
(1)获取历史样本区间各年度的工业用电量和分行业工业增加值，并将工业增 加值转化为可比价；
(2)计算历史样本区间各年度的工业用电强度；
(3)选取工业部门中的四大行业，计算四大行业工业增加值占比；
(4)根据四大行业工业增加值占比和工业用电强度历史数据，构建目标年度工 业用电强度的预测回归模型，并对模型进行拟合检验；
(5)结合政府规划目标，进行趋势外推，得到目标年度四大行业工业增加值比 重，代入模型预测目标年度工业用电强度。
步骤(2)中，所述历史样本区间各年度工业用电强度的计算公式为：
ELI_i＝Q_i/Y_i
其中，i＝1,2,…,n表示历史样本区间的年份，ELI_i表示历史样本区间第i年 的工业用电强度，Q_i表示历史样本区间第i年的工业用电量，Y_i表示历史样本区间 第i年的可比价工业增加值。
步骤(3)中，所述历史样本区间各年度工业部门中四大行业工业增加值占比 的计算公式为：
p_i,j＝Y_i,j/Y_i
其中，j＝1,2,3,4表示工业部门中的四大行业，p_i,j表示历史样本区间第i年 第j个行业工业增加值占工业增加值总量的比重，Y_i,j表示历史样本区间第i年第j 个行业的可比价工业增加值。
步骤(4)中，所述目标年度工业用电强度预测回归模型为：
ELI_f＝β₀+β₁·p_f,1+β₂·p_f,2+β₃·p_f,3+β₄·p_f,4
其中，ELI_f表示目标年度f的工业用电强度；p_f,1，p_f,2，p_f,3，p_f,4分别表 示目标年度f工业部门中四大行业的工业增加值占比；β₀，β₁，β₂，β₃，β₄分别 为将各历史年度的工业用电强度和工业部门中四大行业工业增加值占比代入上述回 归模型中拟合得到的常数。
优选地，步骤(1)中，选取一年份作为基年；步骤(3)中，所述四大行业包 括采矿业、高耗能行业、轻工业和先进制造业。
由以上技术方案可知，本发明通过建立工业用电强度与工业部门中四大行业的 工业增加值占比的回归模型，结合政府规划文件，基于经济发展方式转变，对目标 年度的工业用电强度进行准确的预测，该方法考虑了政策因素与经济发展方式转变 对工业用电强度的影响，从而使得预测结果更加准确。
附图说明
图1为本发明的方法流程图；
图2为本发明实施例中进行预测的拟合曲线图。
具体实施方式
本发明提供一种工业用电强度预测方法，是基于经济发展方式转变对工业用电 强度的影响，从而使得预测结果更加准确。
下面，以安徽省目标年度工业用电强度的预测为例进一步说明本发明的具体实 施方式。
以2013年为基期，计算得到2000-2013年各行业的工业用电强度，可以发现各 行业的工业用电强度基本呈逐年下降趋势。其中有色金属矿采选业、化学纤维制造 业、非金属矿采选业、化学原料及化学制品制造业、水的生产和供应业、(电力、热 力的生产和供应业)、非金属矿物制品业、黑色金属冶炼及压延加工业，这8个行业 的工业用电强度相对较高，在(0.23,3.01)范围内；印刷业和记录媒介的复制、 医药制造业、通用及专用设备制造业、(服装鞋帽、皮革羽绒及其制品业)、橡胶和 塑料制品业、(食品、饮料和烟草制造业)、(交通运输、电气、电子设备制造业)， 这7个行业的工业用电强度相对较小，在(0.02,0.41)范围内。
选取工业部门中的四大类行业为：轻工业、高耗能行业、先进制造业和采矿业。 其中，轻工业选取造纸及纸制品业、木材加工及制品和家具制造业、纺织业、文体 用品制造业、印刷业和记录媒介的复制、(服装鞋帽、皮革羽绒及其制品业)、(食品、 饮料和烟草制造业)7个行业；高耗能行业选取化学原料及化学制品制造业、非金 属矿物制品业、黑色金属冶炼及压延加工业、有色金属冶炼及压延加工业、(石油加 工、炼焦及核燃料加工业)5个行业；先进制造业选取医药制造业、通用及专用设 备制造业、(交通运输、电气、电子设备制造业)3个行业；采矿业选取有色金属矿 采选业、非金属矿采选业、黑色金属矿采选业、煤炭开采和洗选业4个行业。
结合附图1对本实施例中工业用电强度预测方法描述如下：
步骤(1)：计算历史样本区间各年度工业用电强度；
选取2013年作为基期，2000—2013年作为历史样本区间。获取2000—2013年 安徽省的工业用电量和按实际价格计算的工业增加值，将2000—2013年按实际价格 计算的工业增加值换算成以2013年为基期的可比价工业增加值；
历史样本区间各年度工业用电强度的计算公式为：
ELI_i＝Q_i/Y_i
其中，i＝1,2,…,n表示历史样本区间的年份，ELI_i表示历史样本区间第i年 的工业用电强度，Q_i表示历史样本区间第i年的工业用电量，Y_i表示历史样本区间 第i年的可比价工业增加值总量；
将2000—2013年安徽省的工业用电量和以2013年为基期的可比价工业增加值 总量带入上述公式，计算得到2000—2013年安徽省的工业用电强度。
步骤(2)：计算2000—2013年安徽省轻工业、高耗能行业、先进制造业和采矿 业四大行业工业增加值占比；
获取2000—2013年安徽省轻工业、高耗能行业、先进制造业和采矿业四大行业 按实际价格计算的工业增加值，并换算成以2013年为基期的可比价工业增加值；
历史样本区间各年度工业部门中四大行业工业增加值占比的计算公式为：
p_i,j＝Y_i,j/Y_i
其中，j＝1,2,3,4表示工业部门中的四大行业，p_i,j表示历史样本区间第i年 第j个行业工业增加值占工业增加值总量的比重，Y_i,j表示历史样本区间第i年第j 个行业的可比价工业增加值；
将2000—2013年安徽省轻工业、高耗能行业、先进制造业和采矿业四大行业可 比价工业增加值和可比价工业增加值总量带入上式，计算得到2000—2013年安徽省 轻工业、高耗能行业、先进制造业和采矿业四大行业工业增加值比重。
步骤(3)：构建目标年度工业用电强度预测回归模型；
以2000—2013年为历史样本区间，构建目标年度工业用电强度预测回归模型 为：
ELI_f＝0.123+0.476p_f,1+0.448p_f,2-0.622p_f,3
其中，ELI_f表示目标年度f的工业用电强度；p_f,1，p_f,2，p_f,3分别表示目 标年度f轻工业、高耗能行业、先进制造业的工业增加值占比；
由检验结构可知，可决系数R²＝0.977，修正后的可决系数说明 方程的拟合效果较好；
利用上述方法预测2000—2013年安徽省工业用电量，预测平均误差率为2.97％， 因此本发明提出的预测方法，其结果是可信的。
步骤(4)：预测目标年度工业用电强度；
通过分析安徽省工业结构调整趋势，并结合浙江省工业结构调整过程，推算安 徽省2015年和2020年轻工业、高耗能行业、先进制造业和采矿业四大行业工业增 加值占比，代入步骤(3)中构建的回归模型，计算得到2015年和2020年安徽省的 工业用电强度预测值；其中安徽省2015年和2020年轻工业、高耗能行业、先进制 造业和采矿业四大行业工业增加值占比情况如表1所示；

表1
将2014年至2020年安徽省工业结构代入回归模型中，预测得到的2014年至 2020年安徽省工业用电强度，如表2所示。


表2
以上所述实施方式仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的 范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明 的技术方案作出的各种变形和改进，均应落入本发明的权利要求书确定的保护范围 内。