基于大数据技术的经济周期与用电需求关联关系研究

发布时间：2021-04-21 15:25

　　当前经济发展并不是稳定增长的,特别是在现代工业化和城镇化进程中,经济发展一直处于一种起落波动中,伴随着一定的周期性。在我国,经济与电力工业在发展过程中呈现出明显的周期性波动现象。正确认识和把握电力需求发展的周期波动规律有助于实现国民经济与电力工业健康持续地协调发展,避免因出现大起大落的形势而影响电力行业及整个国民经济的持续稳定。近年来,随着大数据时代的到来,大数据技术将成为现代信息技术的关键技术之一,传统的数据处理方式也面临着愈加严峻的挑战。本文从经济周期波动角度出发,基于大数据技术研究经济周期与用电需求周期的关联关系,旨在对电力需求中长期发展与经济间的动态平衡关系进行了较为合理的解释。首先,阐述大数据技术相关理论,从大数据的特点和类型出发,总结大数据的键技术并分析了大据技术在电力行业和用电需求分析中的应用;其次,通过增长率的原始序列和HP滤波后得到的周期成分序列对经济与用电需求进行周期划分,从而定性分析经济周期与用电需求周期的关联关系;再次,阐述频谱分析和误差修正模型相关原理,为分析经济周期与用电需求周期先后及相互间的内在联系并建立经济周期与用电需求周期关系打下基础;最后,利用华北各... 

【文章来源】：华北电力大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：78 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究综述
        1.2.1 大数据技术在电力行业的研究
        1.2.2 经济周期研究
        1.2.3 经济周期与用电需求关系研究
    1.3 主要研究内容和技术路线
        1.3.1 主要研究内容
        1.3.2 技术路线图
第2章 大数据技术相关理论
    2.1 大数据特点和类型
        2.1.1 大数据特点
        2.1.2 大数据类型
    2.2 大数据分析技术
        2.2.1 统计分析
        2.2.2 数据挖掘
        2.2.3 自然语言处理
        2.2.4 机器学习
    2.3 大数据技术应用
        2.3.1 大数据技术在电力行业的应用
        2.3.2 大数据技术在用电需求分析中的应用
    2.4 本章小结
第3章 经济周期与用电需求周期分析
    3.1 周期理论及划分方法
        3.1.1 经济周期相关理论
        3.1.2 电力需求周期相关理论
        3.1.3 周期划分原理
    3.2 经济周期划分
        3.2.1 经济发展概况
        3.2.2 基于原始数据法的经济周期划分
        3.2.3 基于HP滤波法的经济周期划分
        3.2.4 基于两种方法的经济周期划分
    3.3 用电需求周期划分
        3.3.1 用电需求发展概况
        3.3.2 基于原始数据法的用电需求周期划分
        3.3.3 基于HP滤波法的用电需求周期划分
        3.3.4 基于两种方法的用电需求周期划分
    3.4 经济与用电需求周期关系定性分析
    3.5 本章小结
第4章 基于谱分析的周期关系分析
    4.1 频谱分析法进行周期分析的可行性
        4.1.1 频谱分析优点
        4.1.2 频谱分析应用条件验证
        4.1.3 时间序列平稳性检验
        4.1.4 单谱分析
        4.1.5 交叉谱分析
        4.1.6 相位谱分析
    4.2 误差修正模型相关原理
        4.2.1 向量自回归模型
        4.2.2 平稳与单位根检验
        4.2.3 协整检验
        4.2.4 格兰杰因果关系检验
        4.2.5 误差修正模型
        4.2.6 脉冲响应函数
    4.3 本章小结
第5章 华北各省市经济与用电需求关系实证分析
    5.1 基于谱分析的周期关系分析
        5.1.1 经济与用电需求周期成分平稳性检验
        5.1.2 经济周期成分谱密度分析
        5.1.3 交叉谱分析
        5.1.4 相位谱分析
    5.2 误差修正模型实证分析
        5.2.1 协整检验
        5.2.2 格兰杰因果关系检验
        5.2.3 误差修正模型
        5.2.4 脉冲响应函数分析
    5.3 经济周期与用电需求关系对比分析
        5.3.1 基于谱分析的周期关系对比分析
        5.3.2 协整关系和脉冲相应对比分析
    5.4 本章小结
第6章 研究成果和结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]电力用户侧大数据分析与并行负荷预测[J]. 王德文,孙志伟.  中国电机工程学报. 2015(03)
[2]电力大数据技术与电力系统仿真计算结合问题研究[J]. 黄彦浩,于之虹,谢昶,史东宇,周孝信.  中国电机工程学报. 2015(01)
[3]AMI数据分析方法[J]. 栾文鹏,余贻鑫,王兵.  中国电机工程学报. 2015(01)
[4]电力大数据应用现状及前景[J]. 张沛.  电气时代. 2014(12)
[5]中国经济周期波动的特征和影响因素研究[J]. 姚敏,周潮.  经济问题探索. 2013(07)
[6]中国经济周期的混频数据测度及实时分析[J]. 郑挺国,王霞.  经济研究. 2013 (06)
[7]智能电网大数据处理技术现状与挑战[J]. 宋亚奇,周国亮,朱永利.  电网技术. 2013(04)
[8]基于经济周期视角的煤炭消费和GDP关系探究[J]. 李维明,何花,李维红.  中国矿业. 2012(08)
[9]中国电力行业周期波动特征及电力需求影响因素分析——基于景气分析及误差修正模型的研究[J]. 刘畅,高铁梅.  资源科学. 2011(01)
[10]维斯塔斯的“中国风向”[J]. 孙雅男.  中国企业家. 2010(20)

博士论文
[1]能源消费与经济发展的多尺度分析和反演[D]. 彭远新.南京师范大学 2011
[2]基于基德兰德经济周期理论的电力需求波动分析[D]. 刘广迎.华北电力大学（北京） 2010
[3]中国能源与经济之间关系的模型及实证分析[D]. 侯建朝.华北电力大学（北京） 2009
[4]我国电力市场产出波动与宏观经济波动的关联性研究[D]. 郭明星.吉林大学 2006
[5]中国电力经济运行规律研究[D]. 仇伟杰.南京航空航天大学 2006

硕士论文
[1]北京市电力消费与经济增长的周期波动及关联度分析[D]. 白叶.北京化工大学 2014
[2]江苏省电力消费分析及预测研究[D]. 陈万林.南京财经大学 2012
[3]我国经济周期和产出波动的实证研究[D]. 刘志刚.吉林大学 2005
[4]中国电力需求周期波动特征及影响因素研究[D]. 梁亚丽.华北电力大学（北京） 2005
[5]我国经济周期的统计分析[D]. 吕忠伟.湖南大学 2004



本文编号：3152009