基于ARIMA模型及回归分析的广西电力需求预测研究
发布时间：2021-07-26 17:04
随着中国经济进入了又一次加速增长,能源供需矛盾开始重新显现出来,电力能源作为我国的重要能源之一近些年消耗比重也愈来愈大。虽然我们国家已经尽力加快了电力建设的速度,但电力短缺仍然是近期内难以彻底解决的一大难题。据估计,我国今年的新增发电能力相比去年来说又有大幅增加,并且这种趋势将持续到明年。电力能源的这种加速扩张又会带动其他相关行业的扩张,而实际上实际卷入的投资需求大大高于电力行业本身的投资。电力发展应保持怎样的合理速度,基本上取决于电力需求的增长。因此,对电力需求的预测和分析越来越多地引起了各方的关注,那么研究电力消费量的内部变化规律以及电力数据与其影响因素之间的关系,然后对电力需求作出预先的估算对我国的电力系统具有指导性的意义。本文首先介绍了论文的研究背景以及梳理了国内外关于电力需求预测的相关文献中所使用的方法,其次结合广西的实际情况提出了本篇论文的研究方法。本篇论文提出从横向和纵向两个角度对电力需求进行预测分析,所涉及到的基本理论为回归分析预测法和时间序列预测法。从横向角度来看,对广西电力的需求现状进行分析,总结影响全社会用电量的因素,从国家统计局和广西统计年鉴获取1990年
【文章来源】：广西师范大学广西壮族自治区
【文章页数】：41 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
广西1990年~2017年电力消费量全社会用电量的增长如此迅速，在这其中三大产业的电力消费量占有举足轻重的位
图 3.2 1990 年~2017 年广西生产总值与电力消费量的关系在不同的经济增长时期，电力消费量与经济增长之间的关系略有不同，我们通常用电力消费弹性系数来表示二者之间的相关系，电力消费弹性系数[27]是反应电力消费与经济增长之间关系的重要指标，它是指电力消费增长率与国内生产总值增长率的比值。当电力消费弹性系数大于 1 时，用电量增长率高于 GDP 增长率，说明 GDP 增长高度依赖于用电量，当电力消费弹性系数小于等于 1 时，用电量增速低于 GDP 增速，说明 GDP 增长不依赖于或者很小程度上依赖于用电量[28]。表 3.1 为广西 1990 年~2017 年电力消费弹性系数表，如下所示：表 3.1 广西 1990 年~2017 年电力消费弹性系数年份 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004电力消费量增长率(%)7.94 12.92 14.01 6.99 18.25 9.49 10.43 2.48 5.66 11.40 3.07 7.54 16.24 10.11地区生产总值增长率(%)15.48 24.68 34.81 37.47 24.97 13.38 7.03 5.18 3.14 5.51 9.58 10.72 11.78 21.71电力消费弹性系数0.51 0.52 0.40 0.19 0.73 0.71 1.48 0.48 1.80 2.07 0.32 0.70 1.38 0.47
西经济增速和用电量增长出现了明显的回落，电力消费弹性系数降至 0.51；2009 年，广西响应国家号召投产了 7 台 70 万千瓦水轮发电机组在国家实施西部大开发和西电东送重要标志性工程龙滩水电站工程，电力消费弹性指数大于 1；而自 2012 年进入经济增长新常态以后，用电量增长趋势放缓，电力消费弹性系数逐渐降低。综上，电力消费弹性系数较好地说明了电力增长与经济增长之间存在着比较密切的相关关系。3.2.2 产业结构产业结构一词最早出现在 20 世纪 50 年代中期，日本经济学家用它来说明产业之间的关系。从那时起，随着产业结构研究领域的逐步扩大，其含义逐渐变得更加多样化。本文提到的产业结构[29]是指国民经济中第一产业、第二产业、第三产业的构成以及产业间的联系和比例关系。而产业结构变化就是根据国民经济发展的需要，对产业结构的比例关系进行调整，这一调整最终都会影响三大产业对用电量的需求。自治区成立以来，广西对经济结构调整的重要性认识不断深化，经济结构从单一、不均衡逐步优化升级，经济发展的全面性、协调性日益增强。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于灰色关联分析和BP神经网络的用电量预测[J]. 杨泽众,汪峰,严守靖,晏斌. 价值工程. 2018(35)
[2]中国经济增长、电力消费和煤炭价格相互影响的时变参数研究[J]. 牟敦果,林伯强. 金融研究. 2012(06)
[3]基于逐步回归的黑龙江省烟叶产量预测[J]. 刘晓宇,孟军. 中国农学通报. 2012(07)
[4]统计分析在超声诊断数字化管理系统中的应用[J]. 罗菁,王佩雪. 中原工学院学报. 2010(03)
[5]中国城市化进程中的电力需求预测[J]. 何晓萍,刘希颖,林艳苹. 经济研究. 2009(01)
[6]基于协整理论和干预分析的中国电力需求预测[J]. 王庆露,葛虹. 数理统计与管理. 2007(05)
[7]基于电力消费弹性系数的电力需求分析[J]. 蔡树文. 云南社会科学. 2007(01)
[8]ARMA模型在我国电力需求预测中的应用[J]. 汪建均,胡宗义. 经济数学. 2006(01)
[9]基于逐步回归分析的用电量预测[J]. 高剑平. 能源研究与利用. 2005(06)
[10]电力消费与中国经济增长:基于生产函数的研究[J]. 林伯强. 管理世界. 2003(11)
博士论文
[1]中国新型城镇化发展研究[D]. 岳文海.武汉大学 2013
硕士论文
[1]影响GDP增长的经济因素分析[D]. 姚玉臣.哈尔滨工业大学 2014
[2]基于回归分析的我国汽车销量预测模型研究[D]. 赵颖.华中师范大学 2014
[3]基于ARIMA模型及回归分析的区域用电量预测方法研究[D]. 夏丽.南京理工大学 2013
[4]基于产业结构分析的曲阳地区中长期电力负荷预测研究[D]. 付少杰.华北电力大学 2013
[5]时间序列短期预测的方法和技术[D]. 艾玲.华东师范大学 2010
[6]全面小康社会目标下河北农村电力消费研究[D]. 王文青.华北电力大学（河北） 2005
本文编号：3303978
【文章来源】：广西师范大学广西壮族自治区
【文章页数】：41 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
广西1990年~2017年电力消费量全社会用电量的增长如此迅速，在这其中三大产业的电力消费量占有举足轻重的位
图 3.2 1990 年~2017 年广西生产总值与电力消费量的关系在不同的经济增长时期，电力消费量与经济增长之间的关系略有不同，我们通常用电力消费弹性系数来表示二者之间的相关系，电力消费弹性系数[27]是反应电力消费与经济增长之间关系的重要指标，它是指电力消费增长率与国内生产总值增长率的比值。当电力消费弹性系数大于 1 时，用电量增长率高于 GDP 增长率，说明 GDP 增长高度依赖于用电量，当电力消费弹性系数小于等于 1 时，用电量增速低于 GDP 增速，说明 GDP 增长不依赖于或者很小程度上依赖于用电量[28]。表 3.1 为广西 1990 年~2017 年电力消费弹性系数表，如下所示：表 3.1 广西 1990 年~2017 年电力消费弹性系数年份 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004电力消费量增长率(%)7.94 12.92 14.01 6.99 18.25 9.49 10.43 2.48 5.66 11.40 3.07 7.54 16.24 10.11地区生产总值增长率(%)15.48 24.68 34.81 37.47 24.97 13.38 7.03 5.18 3.14 5.51 9.58 10.72 11.78 21.71电力消费弹性系数0.51 0.52 0.40 0.19 0.73 0.71 1.48 0.48 1.80 2.07 0.32 0.70 1.38 0.47
西经济增速和用电量增长出现了明显的回落，电力消费弹性系数降至 0.51；2009 年，广西响应国家号召投产了 7 台 70 万千瓦水轮发电机组在国家实施西部大开发和西电东送重要标志性工程龙滩水电站工程，电力消费弹性指数大于 1；而自 2012 年进入经济增长新常态以后，用电量增长趋势放缓，电力消费弹性系数逐渐降低。综上，电力消费弹性系数较好地说明了电力增长与经济增长之间存在着比较密切的相关关系。3.2.2 产业结构产业结构一词最早出现在 20 世纪 50 年代中期，日本经济学家用它来说明产业之间的关系。从那时起，随着产业结构研究领域的逐步扩大，其含义逐渐变得更加多样化。本文提到的产业结构[29]是指国民经济中第一产业、第二产业、第三产业的构成以及产业间的联系和比例关系。而产业结构变化就是根据国民经济发展的需要，对产业结构的比例关系进行调整，这一调整最终都会影响三大产业对用电量的需求。自治区成立以来，广西对经济结构调整的重要性认识不断深化，经济结构从单一、不均衡逐步优化升级，经济发展的全面性、协调性日益增强。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于灰色关联分析和BP神经网络的用电量预测[J]. 杨泽众,汪峰,严守靖,晏斌. 价值工程. 2018(35)
[2]中国经济增长、电力消费和煤炭价格相互影响的时变参数研究[J]. 牟敦果,林伯强. 金融研究. 2012(06)
[3]基于逐步回归的黑龙江省烟叶产量预测[J]. 刘晓宇,孟军. 中国农学通报. 2012(07)
[4]统计分析在超声诊断数字化管理系统中的应用[J]. 罗菁,王佩雪. 中原工学院学报. 2010(03)
[5]中国城市化进程中的电力需求预测[J]. 何晓萍,刘希颖,林艳苹. 经济研究. 2009(01)
[6]基于协整理论和干预分析的中国电力需求预测[J]. 王庆露,葛虹. 数理统计与管理. 2007(05)
[7]基于电力消费弹性系数的电力需求分析[J]. 蔡树文. 云南社会科学. 2007(01)
[8]ARMA模型在我国电力需求预测中的应用[J]. 汪建均,胡宗义. 经济数学. 2006(01)
[9]基于逐步回归分析的用电量预测[J]. 高剑平. 能源研究与利用. 2005(06)
[10]电力消费与中国经济增长:基于生产函数的研究[J]. 林伯强. 管理世界. 2003(11)
博士论文
[1]中国新型城镇化发展研究[D]. 岳文海.武汉大学 2013
硕士论文
[1]影响GDP增长的经济因素分析[D]. 姚玉臣.哈尔滨工业大学 2014
[2]基于回归分析的我国汽车销量预测模型研究[D]. 赵颖.华中师范大学 2014
[3]基于ARIMA模型及回归分析的区域用电量预测方法研究[D]. 夏丽.南京理工大学 2013
[4]基于产业结构分析的曲阳地区中长期电力负荷预测研究[D]. 付少杰.华北电力大学 2013
[5]时间序列短期预测的方法和技术[D]. 艾玲.华东师范大学 2010
[6]全面小康社会目标下河北农村电力消费研究[D]. 王文青.华北电力大学（河北） 2005
本文编号：3303978
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