基于數(shù)據(jù)挖掘的中長期電力市場需求分析及預(yù)測

王玥超

摘 要：電力是人們生產(chǎn)生活中不可缺少的能源之一，而電力市場需求分析與預(yù)測直接影響到電網(wǎng)安全可靠供電、電網(wǎng)經(jīng)營企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營決策及經(jīng)營效益。因此，本文基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，簡要分析中長期電力市場需求分析的必要性，闡述目前對電力市場預(yù)測的方法等。以期為電力市場的發(fā)展提供了有力的依據(jù)與指導(dǎo)，從而進(jìn)一步提高電力市場的運(yùn)轉(zhuǎn)效率。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；電力市場；需求分析；預(yù)測

隨著我國改革開放和社會主義市場經(jīng)濟(jì)體制的確立與發(fā)展。人們對電力行業(yè)與電力供應(yīng)的要求也在不斷提高。面對現(xiàn)代化社會的生產(chǎn)和生活方式，電力的市場需求的分析和預(yù)測的重要性在不斷的凸顯出來。本文結(jié)合已有的數(shù)據(jù)，利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析中長期電力市場需求的規(guī)律，進(jìn)而為電力行業(yè)的發(fā)展提供指導(dǎo)和借鑒。

1 數(shù)據(jù)挖掘的概念

數(shù)據(jù)挖掘是的基本過程原理和幾個重要的模塊包含以下幾個方面：數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫簡稱為數(shù)據(jù)庫，主機(jī)的服務(wù)器根據(jù)使用者的請求，從數(shù)據(jù)庫中利用相關(guān)的算法挖掘數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)庫中也有相應(yīng)的服務(wù)器，其作用是負(fù)責(zé)提取有效的與用戶請求一致或者相近的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫的三個模塊包含：知識庫、數(shù)據(jù)挖掘引擎、模式評估模塊。第一模塊是知識庫，其作用是指導(dǎo)數(shù)據(jù)庫的搜索，或評價(jià)搜索結(jié)果的相關(guān)興趣度。使用者確信自己需要的搜索結(jié)果也可以包含在內(nèi)。可以利用這種知識，根據(jù)用戶的預(yù)期效益的評估模式。第二個模塊是數(shù)據(jù)挖掘引擎，它是數(shù)據(jù)挖掘基本的模塊。由一組功能模塊組成，數(shù)據(jù)挖掘引擎的作用是為了分析數(shù)據(jù)的特征、對數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)、聚類、分類操作，然后進(jìn)行演變和偏差分析；最后是模式評估模塊。其具有興趣度度量的功能，可以與挖掘引擎模塊實(shí)現(xiàn)交互。另外，模式評估模塊也可以與挖掘模塊實(shí)現(xiàn)集成。為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的有效性和提升數(shù)據(jù)挖掘的效率，一般需要在數(shù)據(jù)挖掘過程中嵌入模式評估模塊，以便將搜索范圍和寬度限制在使用者想要搜索范圍之內(nèi)。通常來看，數(shù)據(jù)挖掘包括描述和預(yù)測兩個類型。描述性是在挖掘任務(wù)中表示數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的一般特點(diǎn)。預(yù)測性則表示在對挖掘的數(shù)據(jù)進(jìn)行推斷、預(yù)測。

2 電力市場需求分析預(yù)測的必要性

在改革開放以來，隨著電力的商品化，全國各個電力公司以取得經(jīng)濟(jì)效益，服務(wù)于客戶為中心。同時(shí)，在現(xiàn)代化社會中，由于自然環(huán)境的影響，企業(yè)、個人等用電量因時(shí)間、地點(diǎn)或者季節(jié)而發(fā)生變化。另外，當(dāng)前我國電力市場中，電力公司對于電力的供應(yīng)少于人民群眾或者企業(yè)的用電需求，電力市場面臨的矛盾是用電結(jié)構(gòu)或者行業(yè)之間的矛盾突出，產(chǎn)業(yè)之間、行業(yè)之間、企業(yè)之間用電的分析不明晰，或者結(jié)構(gòu)不合理。從改革開放以來，雖然我國建立社會主義市場經(jīng)濟(jì)，但是我國電價(jià)收費(fèi)水平與國際平均水平相比，明顯偏低，是為了追求以低電價(jià)鼓勵企業(yè)生產(chǎn)或者企業(yè)的投資，以推動各行各業(yè)的發(fā)展。但目前這種電價(jià)的階梯級設(shè)置，并沒有以及良好的用電數(shù)據(jù)進(jìn)行分析設(shè)立，造成了一些行業(yè)電力浪費(fèi)與而另外其他行業(yè)電力短缺并重的局面。

3 中長期電力市場需求分析及預(yù)測模型研究

目前對于中長期電力市場的預(yù)測包含對全國各省市地區(qū)的市場需求分析與預(yù)測，對各個行業(yè)的市場需求分析與預(yù)測。

3.1 省市地區(qū)的電力市場需求分析與預(yù)測模型

對于省市地區(qū)電力市場來說，其需求量因?yàn)榈赜蚍秶鷱V、統(tǒng)計(jì)指標(biāo)差異大和時(shí)間的跨度比較大的特點(diǎn)，同時(shí)不同區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和地域特征，從而容易客觀因素的影響，且這一影響經(jīng)常是隨機(jī)性的。所以，建立模型時(shí)，一般包括模型的輸入。主要定義模型的自變量與決策變量；所建立的模型可以清晰的反映各個自變量（影響因素）與因變量（電力市場需求）之間的關(guān)系；最后利用數(shù)據(jù)對模型的穩(wěn)定性進(jìn)行檢驗(yàn)等。

常用模型主要有兩種，具體情況如下。

3.1.1多元線性回歸預(yù)測模型

多元線性回歸模型是指因變量Y與兩個或兩個以上自變量X1，X2，···，Xp的線性依賴關(guān)系。因變量的變化往往不取決于一個自變量，可能同時(shí)有兩個或兩個以上的自變量對其變化產(chǎn)生影響，此時(shí)簡單線性回歸模型就不適用了，需要用多元線性回歸模型。這一模型的輸入變量有多個。所以，在建立電力市場需求的分析預(yù)測模型時(shí)，要充分考慮外界的影響因素。這一模型的特點(diǎn)是，建立模型不太復(fù)雜，同時(shí)將影響電力市場需求主要的因素考慮到預(yù)測模型內(nèi)，從而反映電力市場需求變化的影響因素。

3.1.2灰色預(yù)測模型

灰色預(yù)測模型可以在所擁有的數(shù)據(jù)是少量的、不完全的環(huán)境下進(jìn)行的預(yù)測方法。其理論內(nèi)容與建模過程相一致。包括對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、建立相對應(yīng)模型、通過模型對問題進(jìn)行預(yù)測、相關(guān)管理者進(jìn)行決策和變量的控制.目前常用的一些預(yù)測方法，例如，線性或者非線性回歸模型，其模型的建立過程中需要較大的樣本數(shù)據(jù)，才能建立準(zhǔn)確的預(yù)測模型。而灰色預(yù)測模型建模時(shí)需要的樣本數(shù)據(jù)少，同時(shí)計(jì)算過程簡便方便，建模準(zhǔn)確性高。

3.2 各行業(yè)電力需求分析與預(yù)測模型

與省市級電力市場數(shù)據(jù)獲取與特點(diǎn)相比，各個行業(yè)的電力市場需求受外部因素的影響小。主要的模型是自回歸綜合移動平均模型。

自回歸綜合移動平均模型是把研究問題或者研究對象隨時(shí)間變化而形成的一系列數(shù)據(jù)的序列看作是一個隨機(jī)的，通過采用相關(guān)的數(shù)學(xué)模型來近似描述這個隨機(jī)序列。自回歸綜合移動平均模型簡記為ARIMA。相對于省市級電力市場需求數(shù)據(jù)受外部影響較大而言，由于行業(yè)內(nèi)部的電力需求數(shù)據(jù)與行業(yè)的特點(diǎn)，產(chǎn)品的特性有關(guān)，更多的受行業(yè)內(nèi)部的因素影響。所以，使用自回歸綜合移動平均模型非常有效。

4 結(jié)語

總之，數(shù)據(jù)挖掘理論和技術(shù)在電力市場需求分析和預(yù)測研究和應(yīng)用得到了許多企業(yè)和學(xué)者的重視。通過上述對不同省市和行業(yè)的需求預(yù)測模型進(jìn)行分析，為中長期電力市場需求分析及預(yù)測的準(zhǔn)確性提供了基礎(chǔ)的理論依據(jù)。

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