北京市居民生活用电量中长期预测研究

摘要

电力能源作为我国重要的能源之一，因其具有使用方便、清洁卫生等特点，在现代居民生活当中占据着举足轻重的作用。随着经济的不断发展，北京市居民生活用电量占全社会用电量的比重逐年增加，且有继续增加的趋势，因此，分析北京市居民生活用电的历史特征并对其未来发展趋势进行预测，既可以在宏观层面上为电力部门实施合理的电力规划、制定合理的节能减排政策提供参考，也可以在微观层面上为电力部门在实行阶梯电价过程中合理划分电量区间、设计合理阶梯电价提供有效依据。
　　本文将灰色关联分析、灰色预测和粒子群优化的支持向量机结合，构建组合预测模型对北京市中长期居民生活用电量进行预测研究。首先，从收入、价格、替代能源、人口、居住环境、气候、用电器数量7个方面分析了北京市居民生活用电的影响因素及其相关特性，在此基础上通过计算1990-2012年间不同阶段的收入弹性、价格弹性以及替代能源价格弹性分析北京市居民生活用电的历史特征。其次，运用灰色关联分析法分别筛选出北京市城市和农村居民生活用电的关键影响因素，并利用灰色预测的“一阶累加”方法将城市和农村的关键影响因素及居民生活用电量的原始数据序列生成较为规律的数据序列，为模型训练做准备。这一处理的目的是削弱原始数据序列中随机搅动因素的影响，增强数据的规律性，得到便于支持向量机学习的具有单调增长规律的新序列。然后，采用粒子群算法对支持向量机进行参数优化，基于关键因素筛选和数据处理结果，结合优化后的预测模型对北京市2013-2022年居民生活用电量进行预测，并与人工神经网络模型、常规支持向量机模型以及多元线性回归模型进行对比，验证组合预测模型的可行性和科学性。最后，从居民生活阶梯电价标准制定、阶梯电价和分时电价结合以及居民生活领域电能替代三个方面提出相应的政策建议。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题背景及研究目的和意义

1．2 国内外研究综述

1．2．1 居民生活用电研究综述

1．2．2 灰色关联分析研究综述

1．2．3 灰色预测模型研究综述

1．2．4 支持向量机研究综述

1．3 研究内容及论文创新点

第2章 居民生活用电量预测模型研究

2．1 灰色关联分析

2．1．1 灰色关联分析概念

2．1．2 灰色关联分析法

2．2 灰色预测理论

2．2 ．1 灰色预测基本概念

2．2．2 灰色预测预测模型建模机制

2．2．3 灰色GM(1，1)模型

2．3 支持向量机预测模型

2．3．1 支持向量机概述

2．3．2 结构风险最小化原则

2．3．3 支持向量回归机

2．3．4 支持向量机参数优化

2．4 组合预测模型构建

2．5 本章小结

第3章 北京市居民生活用电影响因素及历史特征分析

3．1 北京市居民生活用电影响因素分析

3．1．1 收入因素

3．1．2 价格因素

3．1．3 替代能源因素

3．1．4 人口因素

3．1．5 居住因素

3．1．6 气候因素

3．1．7 用电器因素

3．2 北京市居民生活用电历史特征分析

3．3 本章小结

第4章 基于组合模型的北京市居民生活用电量预测

4．1 居民生活用电关键影响因素筛选

4．1．1 数据预处理

4．1．2 灰色广义关联度计算

4．2 模型训练与检验

4．2．1 模型初始值设定

4．2．2 数据一阶累加生成

4．2．3 模型精度评价指标

4．2．4 样本训练与预测

4．3 北京市城乡居民生活用电量预测

4．4 本章小结

第5章 居民生活用电政策建议

5．1 电价建议

5．2 电能替代政策建议

5．3 本章小结

第6章 结论与展望

6．1 结论

6．2 展望

参考文献

攻读硕士期间发表的论文及其它成果

攻读硕士学位期间参加的科研工作

致谢