区域能源消费需求的预测方法技术

本发明专利技术涉及区域能源消费需求的预测方法。为避免因能源供应不及时而制约经济发展，需要运用合理的数理方法预测能源消费需求，以及时提供区域能源供给。本发明专利技术运用灰色系统理论中的T型关联度模型确定影响能源消费需求的决定性因素，并综合采用移动平均法、时间序列模型、情景分析法等预测不同时期各因素的发展趋势，构建能源消费需求与影响因素的回归模型并通过显著性检验调整优化，以此预测相应的能源消费需求；在此基础上，利用自回归模型计算某一品类能源在能源总量中的占比，确定该能源的消费需求。本发明专利技术提高了预测结果的科学性，准确可靠，为确定区域间能源调配水平提供了重要依据。

Prediction method of regional energy consumption demand

The present invention relates to a method for predicting regional energy consumption requirements. In order to avoid the restriction of economic development because the energy supply is not timely, it is necessary to use reasonable mathematical methods to predict energy consumption demand, and to provide regional energy supply. The invention uses grey system theory T's correlation degree in the model to determine the decisive factors influencing the energy consumption demand, combined with moving average method, time series model, scenario analysis method predicts the development trend of various factors in different periods, and through the construction of significant test to adjust and optimize the regression model of factors of energy consumption demand and influence in order to predict the corresponding energy consumption demand; on this basis, using the autoregressive model calculation of a category of energy in total energy in proportion, the energy consumption demand. The invention improves the scientificalness of the prediction result, is accurate and reliable, and provides an important basis for determining the energy allocation level among regions.

【技术实现步骤摘要】
区域能源消费需求的预测方法
本专利技术涉及属于能源需求预测
，具体涉及一种区域能源消费需求的预测方法。
技术介绍
能源是国家与区域经济增长和社会发展不可或缺的基础物资，控制国民经济命脉，决定区域综合实力的提升。伴随区域经济建设的快速推进，能源消费量也有了显著的增长，合理预测区域的能源消费需求水平，对有效配置能源供给、实现能源合理调配意义重大。目前，中国正处于工业化和城镇化发展的重要阶段，经济发展迅速，而经济增长必然增加能源消费量，在各地区能源分布不均的背景下，必然带来大规模能源的调入与调出。根据区域社会经济发展进程以及发展规划，准确把握能源消费需求的演化规律，是实现区域间能源合理调配、促进区域间经济互通的基础，从根源上规避了因能源配置不均衡而制约经济发展的问题，因此需要构建科学的数学方法合理预测区域能源消费需求及发展趋势。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种区域能源消费需求的预测方法，运用基于数理统计的非参数统计的敏感性分析方法(灰色关联度模型、主成份分析等)计算各主要因素对能源消费量影响程度的大小，运用统计回归模型确定经济增长情况、人口增长幅度、居民生活消费、产业结构调整等因素对区域能源消费水平的影响程度，从而确定能源消费与其影响因素之间的定量关系，进而确定影响能源消费的敏感性因素，作为指导能源消费需求预测的主要依据。本专利技术所采用的技术方案为：区域能源消费需求的预测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：以区域历年经济发展和能源消费的统计数据为基础，运用灰色系统理论中的T型关联度模型，从区域能源消费需求的影响因素中确定关键影响因素；步骤二：以关键影响要素为自变量，区域能源消费总量为因变量，利用SPSS软件对回归方程进行拟合，确定能源消费总量与影响因素之间的关系模型；进一步通过显著性检验调整优化；步骤三：以区域宏观经济发展规划为基础，确定不同影响要素的发展规律与变化趋势，综合运用移动平均法、时间序列模型、情景分析法预测研究年度各要素的发展水平；步骤四：根据能源消费需求规模与影响要素的回归模型以及研究年度各要素的发展水平，计算研究年度能源消费需求规模；步骤五：以某一具体品类能源消费的统计数据为基础确定其历年变化趋势，如煤炭，运用自回归模型计算其在能源总量中的占比；步骤六：根据研究年度能源消费需求规模和某一具体品类能源在能源总量中的占比，计算此类能源研究年度消费需求。步骤一中，T型关联度模型的操作步骤为：(1)选定系统中反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为特征的比较数列；首先，指定参考数列，记为X0：其次，建立比较数列，也称因素数列，记为Xi：(2)运用归一化方法对参考数列和比较数列进行无量纲化处理，得到一个新的数列，分别记为X′0、X′i；(3)依据因素的时间序列曲线的相对变化势态的接近程度来计算关联度；对于离散时间序列，所谓两曲线的相对变化势态的接近程度，是指两时间序列在对应各时段(Δtk＝tk-tk-1)内变量经标准化后的增量值；若在时段Δtk间两增量相等或者趋于相等，则判定关联系数较大；假如在时间段Δtk间两增量不等且相差很大，则判定关联系数较小；对象系统关联度定义为时段Δtk间的关联系数的加权平均数；则X′0与X′i的关联度为：其中：(4)根据T型关联度计算的X′0与X′i关联度,确定各影响因素与预测对象的相关性大小，从而确定关键影响因素。步骤三中，移动平均法的操作步骤为：St＝(At-1+At-2+…+At-n)/n式中：St——下一时期的预测值；n——移动平均的时期个数；At-1——前一时期的实际值；At-2、At-n——分别为前两期、前n期的实际值。本专利技术具有以下优点：1、采用数理统计模型系统地确定了区域能源消费需求预测的关键影响因素，通过对关键影响因素的量化处理，提高预测结果的科学准确性。2、运用关联模型计算影响因素对能源消费需求的影响程度，进一步运用回归方法构建区域能源预测模型，确定各主要因素的影响权重以及能源消费需求的变化趋势，确保预测结果的可靠性。3、在预测模型建立的基础上，进一步确定不同时期不同影响因素的变化规律，判断能源消费需求的敏感性，能够准确掌握不同时代背景下能源消费需求的规模，是实现区域间能源均衡配置的重要基础。附图说明图1是区域能源消费需求预测的流程图；图2是四川省因变量与自变量的关系散点图；图3是重庆市因变量与自变量的关系散点图；图4是对数变换后四川省因变量与自变量的关系散点图；图5是对数变换后重庆市因变量与自变量的关系散点图。具体实施方式下面结合具体实施方式对本专利技术进行详细的说明。合理预测区域能源消费需求需要科学的理论方法予以支持，本专利技术提供了一种符合区域社会经济发展规律、涵盖影响能源消费需求关键要素的预测方法，用于指导区域能源需求结构的确定，对进行区域社会经济发展规划与产业结构调整、确定能源配置结构提供基础支撑，是确定区域间能源调配水平的重要依据。本专利技术提出的方法是建立在大量数理统计基础资料的基础上，不仅能够准确挖掘影响能源消费需求的关键要素，而且能够及时掌握影响因素变化驱动能源需求规模变化的动态规律，对于准确预测区域能源消费需求提供有力的理论支持与科学的计算方法。本专利技术采用灰色系统理论中的T型关联度模型确定影响区域能源消费的众多因素，筛选出关键的主导要素，进而进行能源消费总量与关键影响要素的回归分析，构建反映二者作用关系的数学模型，指导区域能源消费需求的预测，为能源供给方案的规划设计提供基础。具体包括以下步骤：步骤一：以区域历年经济发展和能源消费的统计资料为基础，确定区域能源消费需求的影响因素，运用灰色系统理论中的T型关联度模型确定关键的影响因素；步骤二：以关键影响要素为自变量、区域能源消费总量为因变量，利用SPSS软件对回归方程进行拟合，确定能源消费总量与影响因素之间的关系模型；进一步通过显著性检验调整优化；步骤三：以区域宏观经济发展规划为基础，确定不同影响要素的发展规律与变化趋势，综合运用移动平均法、时间序列模型、情景分析法等多种方法预测研究年度各要素的发展水平；步骤四：根据能源消费需求规模与影响要素的回归模型以及研究年度各要素的发展水平，计算研究年度能源消费需求规模；步骤五：以某一具体品类能源(如煤炭)消费的统计数据为基础确定其历年变化趋势，运用自回归模型预测其在能源总量中的占比；步骤六：根据研究年度能源消费需求规模和某一具体品类能源在能源总量中的占比，计算此类能源研究年度消费需求。下面以川渝地区的煤炭消费需求预测为例对本专利技术进行详细地说明。步骤一：区域能源消费的动因分析区域经济增长规律、人口规模变化、居民生活消费水平、产业结构(主要表现为第二产业所占比例)、社会投资总量等因素均影响能源消费水平，运用基于数理统计的敏感性分析方法(如灰色关联度模型、主成份分析法等)计算各主要因素对能源消费需求量的影响程度，进而确定影响能源消费的敏感性因素，建立消费需求总量与影响要素之间的关系模型，从而预测区域的能源消费需求。本专利技术采用灰色系统理论中的T型关联度模型确定影响区域能源消费的关键影响因素，其操作步骤如下：(1)选定系统中反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为特征的比较数列。反映系统行为因素特征的数据序列，称为特征参考数列，影响系统行为的因素组成本文档来自技高网...

【技术保护点】
区域能源消费需求的预测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：以区域历年经济发展和能源消费的统计数据为基础，运用灰色系统理论中的T型关联度模型，从区域能源消费需求的影响因素中确定关键影响因素；步骤二：以关键影响要素为自变量，区域能源消费总量为因变量，利用SPSS软件对回归方程进行拟合，确定能源消费总量与影响因素之间的关系模型；进一步通过显著性检验调整优化；步骤三：以区域宏观经济发展规划为基础，确定不同影响要素的发展规律与变化趋势，综合运用移动平均法、时间序列模型、情景分析法预测研究年度各要素的发展水平；步骤四：根据能源消费需求规模与影响要素的回归模型以及研究年度各要素的发展水平，计算研究年度能源消费需求规模；步骤五：以某一具体品类能源消费的统计数据为基础确定其历年变化趋势，如煤炭，运用自回归模型计算其在能源总量中的占比；步骤六：根据研究年度能源消费需求规模和某一具体品类能源在能源总量中的占比，计算此类能源研究年度消费需求。

【技术特征摘要】
1.区域能源消费需求的预测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：以区域历年经济发展和能源消费的统计数据为基础，运用灰色系统理论中的T型关联度模型，从区域能源消费需求的影响因素中确定关键影响因素；步骤二：以关键影响要素为自变量，区域能源消费总量为因变量，利用SPSS软件对回归方程进行拟合，确定能源消费总量与影响因素之间的关系模型；进一步通过显著性检验调整优化；步骤三：以区域宏观经济发展规划为基础，确定不同影响要素的发展规律与变化趋势，综合运用移动平均法、时间序列模型、情景分析法预测研究年度各要素的发展水平；步骤四：根据能源消费需求规模与影响要素的回归模型以及研究年度各要素的发展水平，计算研究年度能源消费需求规模；步骤五：以某一具体品类能源消费的统计数据为基础确定其历年变化趋势，如煤炭，运用自回归模型计算其在能源总量中的占比；步骤六：根据研究年度能源消费需求规模和某一具体品类能源在能源总量中的占比，计算此类能源研究年度消费需求。2.根据权利要求1所述的区域能源消费需求的预测方法，其特征在于：步骤一中，T型关联度模型的操作步骤为：(1)选定系统中反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为特征的比较数列；首先，指定参考数列，记为X0：其次，建立比较数列，也称因素数列，记为Xi：(2)运用归一化方法对参考数列和比较数列进行无量纲化处理，得到一个新的数列，分别记为X′0、X′i；(3)依据因素的时间序列曲线的相对变化势态的接近程度来计算关联度；对于离散时间序列，所谓两曲线的相对变化势态的接近程度，是指...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈希荣，吕颖，丁海涛，胡必松，宁骥龙，王晓栋，杨博，
申请(专利权)人：中铁第一勘察设计院集团有限公司，
类型：发明
国别省市：陕西,61