全社會用電量是衡量地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展一個重要指標(biāo),是“克強指數(shù)”重要組成部分。能否精準(zhǔn)預(yù)測全社會用電量,是檢驗一個電力企業(yè)是否進(jìn)入現(xiàn)代化的標(biāo)準(zhǔn)之一。精準(zhǔn)的預(yù)測社會用電量模型不但可以為電力供應(yīng)企業(yè)提供決策支持,還能減少由于過量發(fā)電帶來的電力消耗。在對全社會用電量的影響因素進(jìn)行分析時,根據(jù)選取影響社會用電量的因素,使用隨機森林進(jìn)行變量重要性排序。選取日平均氣溫、發(fā)電量、水泥產(chǎn)量、對外貿(mào)易出口額、房地產(chǎn)投資值、原油產(chǎn)量、生鐵產(chǎn)量、鋼材產(chǎn)量、產(chǎn)成品值、存貨值作為社會用電量的主要影響因素。使用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)將月度社會用電量數(shù)據(jù)分解成高頻本征模態(tài)IMF1分量、低頻本征模態(tài)IMF2、IMF3分量,使用AR(p)-M-MIADS(m,k,h)模型對IMF1分量進(jìn)行預(yù)測,選取的滯后階數(shù)p=12,混頻抽樣模型中的頻率差倍數(shù)m=30,權(quán)重滯后階數(shù)k的選擇,通過對比不同權(quán)重滯后階數(shù)k的訓(xùn)練集、測試集中的MAPE,結(jié)果表明當(dāng)k=8為最優(yōu)權(quán)重滯后階數(shù),訓(xùn)練集和測試集的MAPE分別為3.056%和3.015%,訓(xùn)練集和測試集的MAPE都很小,且訓(xùn)練集和測試集相差較小不存在過擬合。根據(jù)最優(yōu)的提前h步有兩個要求,選擇h...

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-12000-2018中國社會用電量數(shù)據(jù)圖（用電量單位：億千瓦時）

的增速跟不上工業(yè)發(fā)展，所以導(dǎo)致在總占比中減少。第二產(chǎn)業(yè)用電量占絕大部分，隨著中國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展二逐年增加，但隨著中國經(jīng)濟(jì)體制的逐漸改變，多占比例也由最初的75%下降到70%。第三產(chǎn)業(yè)用電量從圖中也可以看出在逐年上升，主要是中國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速、交通行業(yè)發(fā)展迅速，使得第三產(chǎn)業(yè)中的金融....

圖1-3社會用電量預(yù)測模型簡介圖

基于MIDAS與機器學(xué)習(xí)模型組合的社會用電量研究13變量中文名英文簡稱數(shù)據(jù)單位數(shù)據(jù)周期影響類型工業(yè)增加值增長率IAV%月第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)成品月末值FIP億元月第三產(chǎn)業(yè)存貨月末值STO億元月第三產(chǎn)業(yè)對外貿(mào)易出口額EQFT億元月第三產(chǎn)業(yè)家電類價格指數(shù)EAPI無月居民生活第二節(jié)模型理論簡介模....

圖2-1月度社會用電量累計值變化

基于MIDAS與機器學(xué)習(xí)模型組合的社會用電量研究25變量中文名數(shù)據(jù)單位英文簡稱數(shù)據(jù)周期數(shù)據(jù)來源工業(yè)增加值增長率月累計%IAV月國家統(tǒng)計局產(chǎn)成品月末值月度累計億元FIP月國家統(tǒng)計局存貨月末值月度累計億元STO月國家統(tǒng)計局對外貿(mào)易出口額月度累計億美元EQFT月國家統(tǒng)計局家電類價格指數(shù)....

圖2-22020年1-12月平均氣溫全年中6、7、8月的平均氣溫最高，結(jié)合全年中6、7、8月為單月社會用電量高

第二章數(shù)據(jù)處理與特征工程26上圖中的201102表示2011年1-2月累計值，其他依次類推，縱坐標(biāo)單位為億千瓦時。從圖中簡單的看出2011-2013年屬于中等幅度增長期、2014-2015年屬于緩慢增長期、2016-2019年屬于快速增長期間，但2020年由于新冠肺炎疫情原因，2....

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