【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据整合与处理，具体涉及绿色产业用电与影响指标因果引导关系分析方法及系统。
技术介绍
1、随着全球气候变暖和环境问题的日益严峻，绿色产业已成为推动经济可持续发展的重要力量。绿色产业在生产过程中，对能源的依赖特别是电力需求显著，同时其生产成本、产值、产量等经济指标也受到电力供应及价格波动的影响。因此，深入研究绿色产业电力需求与其经济指标之间的关联关系，对于提高用电需求预测、经济能源预测、能源利用效率、优化生产成本、提升产业竞争力具有重要意义。
2、现有技术在数据整合与处理方面存在局限性。绿色产业的用电需求与经济指标数据往往来源于多个不同的系统和平台，如智能电网数据、企业erp系统、财务报表等。这些数据格式多样、量纲不同，且可能存在数据缺失、异常值等问题。现有技术往往难以有效地整合这些多源数据，并进行准确的数据清洗、标准化和整合处理，从而影响了后续分析的准确性和可靠性。在算法模型方面，现有技术也存在一定的局限性。虽然已有一些算法模型被用于分析电力需求与经济指标之间的关联关系，但这些模型往往过于简单或过于复杂，难以准确揭示两者之间的动态关系。此外，现有模型在处理大规模数据时可能存在计算效率低、结果不稳定等问题，限制了其在绿色产业电力需求分析中的应用。
3、现有技术在分析结果的可解释性和实用性方面也存在不足。一些算法模型虽然能够输出分析结果，但这些结果往往过于抽象或难以理解，缺乏直观的解释和可视化展示。这导致企业决策者难以根据分析结果制定有效的能源管理、成本控制及生产优化策略。此外，现有技术往往缺乏
技术实现思路
1、本专利技术目的在于提供绿色产业用电与影响指标因果引导关系分析方法及系统，该方法旨在通过整合多源数据并运用算法模型，精确揭示绿色产业历史各个维度用电数据与各项经济指标之间的动态关系。其最终目的是为绿色产业的能源管理、成本控制及生产优化提供科学依据和决策支持。
2、本专利技术通过下述技术方案实现：
3、第一方面，本专利技术提供了绿色产业用电与影响指标因果引导关系分析方法，该方法包括：
4、获取某地区下某绿色产业的基础数据及该绿色产业相关的影响因素数据；
5、对所述影响因素数据进行预处理，获得预处理后的数据；
6、根据该绿色产业的特点和实际情况，从预处理后的数据中选取各项用电指标分别与影响指标进行相关分析，形成初步关系指标库；
7、引入联动分析理论，基于向量误差修正模型进一步探索各项用电指标与影响指标之间的因果引导关系，确定关键电力需求指标；
8、基于adf检验方法对所述向量误差修正模型中的每个变量进行平稳性检验，直至各个变量均处于平稳性状态；
9、进行所述向量误差修正模型的参数解释，量化分析各参数对所述关键电力需求指标的影响，得到各维度用电数据与各维度影响指标之间的关联关系。
10、进一步地，所述预处理包括采用dbscan算法对所述影响因素数据进行各类历史数据的异常值检测，自动检测出异常值。
11、进一步地，从预处理后的数据中选取各项用电指标分别与影响指标进行相关分析，形成初步关系指标库，包括：
12、运用相关性分析理论，从预处理后的数据中选取各项用电指标分别与影响指标进行相关分析，计算各项用电指标与影响指标之间的相关系数；
13、根据各项用电指标与影响指标之间的相关系数，识别出与影响指标关联性较高的用电指标，形成初步关系指标库。
14、进一步地，所述相关性分析理论是采用多元回归分析来表达用电指标与各影响指标之间的线性关系，具体公式为：
15、y＝β0+β1x1+β2x2+β3x3+ε
16、其中，y为用电指标；x1为生产成本数据；x2为产值数据；x3为产量数据；β0为常数项，β1、β2、β3为回归系数；ε为随机误差项。
17、进一步地，引入联动分析理论，基于向量误差修正模型进一步探索各项用电指标与影响指标之间的因果引导关系，确定关键电力需求指标，包括：
18、采用向量误差修正模型(vecm)进行联动分析，确定各影响指标之间的长期均衡关系和短期调整机制；所述向量误差修正模型(vecm)的具体实现公式表示为：
19、δy_t＝aδy_{t-1}+gitδy_{t-i}+ut
20、其中，δy_t＝[δe_t,δc_t,δv_t,δq_t]表示t时刻各指标的差分；y_t为某绿色产业月度用电量e、生产成本c、月度产值v和月度产量q组成的向量；a是长期均衡关系的系数矩阵，描述了各指标在长期内的相互影响；git是短期调整机制的系数矩阵，描述了各指标在短期内如何调整以回归长期均衡状态；ut是随机扰动项，反映了模型未能捕捉到的其他影响因素；t为时间序列中的当前时刻；t-i为滞后时间点，表示t时刻之前i期的数据。
21、进一步地，所述平稳性检验的检验方程为：
22、y(t)-y(t-1)＝αy(t-1)+βt+γ+εt
23、其中，y(t)为时间序列的观测值，y(t-1)为上一个时间点的观测值，α为回归系数，β为时间趋势系数，γ为截距，εt为误差项；如果残差项不存在单位根，则说明该时间序列为平稳序列，拒绝原假设；如果残差项存在单位跟，则说明该时间需求为非平稳序列，无法拒绝原假设。
24、进一步地，进行所述向量误差修正模型的参数解释，量化分析各参数对所述关键电力需求指标的影响，包括：
25、根据模型估计结果，解释所述向量误差修正模型中的长期均衡关系的系数矩阵和短期调整机制的系数矩阵中的参数，量化分析各参数对所述关键电力需求指标的影响；
26、同时，结合社会因素定位到所述随机扰动项的波动，并解释造成该波动的具体原因。
27、第二方面，本专利技术又提供了绿色产业用电与影响指标因果引导关系分析系统，该系统包括：
28、获取单元，用于获取某地区下某绿色产业的基础数据及该绿色产业相关的影响因素数据；
29、预处理单元，用于对所述影响因素数据进行预处理，获得预处理后的数据；
30、相关分析单元，用于根据该绿色产业的特点和实际情况，从预处理后的数据中选取各项用电指标分别与影响指标进行相关分析，形成初步关系指标库；
31、联动分析单元，用于引入联动分析理论，基于向量误差修正模型进一步探索各项用电指标与影响指标之间的因果引导关系，确定关键电力需求指标；
32、adf检验单元，用于基于adf检验方法对所述向量误差修正模型中的每个变量进行平稳性检验，直至各个变量均处于平稳性状态；
33、量化分析单元，用于进行所述向量误差修正模型的参数解释，量化分析各参数对所述关键电力需求指标的影响，得到各维度用电数据与各维度影响指标之间的关联关系。
34、进一步地，所述相关分析单元的执行过程为；本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.绿色产业用电与影响指标因果引导关系分析方法，其特征在于，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的绿色产业用电与影响指标因果引导关系分析方法，其特征在于，所述预处理包括采用DBSCAN算法对所述影响因素数据进行各类历史数据的异常值检测，自动检测出异常值。
3.根据权利要求1所述的绿色产业用电与影响指标因果引导关系分析方法，其特征在于，从预处理后的数据中选取各项用电指标分别与影响指标进行相关分析，形成初步关系指标库，包括：
4.根据权利要求3所述的绿色产业用电与影响指标因果引导关系分析方法，其特征在于，所述相关性分析理论是采用多元回归分析来表达用电指标与各影响指标之间的线性关系，具体公式为：
5.根据权利要求1所述的绿色产业用电与影响指标因果引导关系分析方法，其特征在于，引入联动分析理论，基于向量误差修正模型进一步探索各项用电指标与影响指标之间的因果引导关系，确定关键电力需求指标，包括：
6.根据权利要求1所述的绿色产业用电与影响指标因果引导关系分析方法，其特征在于，所述平稳性检验的检验方程为：
7.根据权利要
8.绿色产业用电与影响指标因果引导关系分析系统，其特征在于，该系统包括：
9.根据权利要求8所述的绿色产业用电与影响指标因果引导关系分析系统，其特征在于，所述相关分析单元的执行过程为；
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的绿色产业用电与影响指标因果引导关系分析方法。
...【技术特征摘要】
1.绿色产业用电与影响指标因果引导关系分析方法，其特征在于，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的绿色产业用电与影响指标因果引导关系分析方法，其特征在于，所述预处理包括采用dbscan算法对所述影响因素数据进行各类历史数据的异常值检测，自动检测出异常值。
3.根据权利要求1所述的绿色产业用电与影响指标因果引导关系分析方法，其特征在于，从预处理后的数据中选取各项用电指标分别与影响指标进行相关分析，形成初步关系指标库，包括：
4.根据权利要求3所述的绿色产业用电与影响指标因果引导关系分析方法，其特征在于，所述相关性分析理论是采用多元回归分析来表达用电指标与各影响指标之间的线性关系，具体公式为：
5.根据权利要求1所述的绿色产业用电与影响指标因果引导关系分析方法，其特征在于，引入联动分析理论，基于向量误差修正模型进一步探索各项...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭林，罗皓，刘洁颖，汪伟，张帅，马瑞光，马天男，吴刚，鲁阳东，
申请(专利权)人：国网四川省电力公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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