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一種基于行業協同和供需側響應的電力預警指數構建方法.pdf

摘要
申請專利號:

CN201610617035.9

申請日:

2016.07.28

公開號:

CN106257505A

公開日:

2016.12.28

當前法律狀態:

實審

有效性:

審中

法律詳情: 實質審查的生效IPC(主分類):G06Q 10/04申請日:20160728|||公開
IPC分類號: G06Q10/04(2012.01)I; G06Q10/06(2012.01)I; G06Q50/06(2012.01)I 主分類號: G06Q10/04
申請人: 國家電網公司; 國網河南省電力公司經濟技術研究院
發明人: 白宏坤; 王江波; 尹碩; 鄭亞楠; 李虎軍; 李文峰; 宋大為; 楊萌; 劉軍會; 鄧方釗; 王向; 馬任遠; 李宗
地址: 100000 北京市西城區西長安街86號
優先權:
專利代理機構: 鄭州知己知識產權代理有限公司 41132 代理人: 季發軍
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201610617035.9

授權公告號:

|||

法律狀態公告日:

2017.01.25|||2016.12.28

法律狀態類型:

實質審查的生效|||公開

摘要

本發明公開了一種電力預警指數構建及預測方法,通過構建基于行業協同的電力行業預警指數和基于供需側響應的電力供需預警指數;實時反映行業協同發展和電力運行的匹配度以及電力供需平衡程度;基于行業協同的電力行業預警指數包括電力行業景氣指數和電力行業預警指數;本發明利用實時、準確、大量的電力數據,對國內經濟形勢進行緊密跟蹤、客觀評估和準確預警,監測電力行業的系統性風險,實現對電力行業運行態勢的預警監測和趨勢預測。

權利要求書

1.一種電力預警指數構建及預測方法,其特征在于,通過構建基于行業協同的電力行
業預警指數和基于供需側響應的電力供需預警指數;實時反映行業協同發展和電力運行的
匹配度以及電力供需平衡程度,實現對電力行業運行態勢的預警監測和趨勢預測。
2.根據權利要求1所述的電力預警指數構建及預測方法,其特征在于,所述基于行業協
同的電力行業預警指數包括電力行業景氣指數和電力行業預警指數。
3.根據權利要求2所述的電力預警指數構建及預測方法,其特征在于,所述電力行業景
氣指數的構建步驟包括:
(a)指標篩選,選擇與電力行業相關的經濟指標以及電力行業生產經營方面的指標;
(b)指標體系標準化處理;
(c)電力行業景氣指數合成。
4.根據權利要求3所述的電力預警指數構建及預測方法,其特征在于,所述指標體系標
準化處理步驟包括:
(a)求指標Yij(t)的對稱變化率Cij(t):
<mrow> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mn>200</mn> <mo>&times;</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>Y</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <msub> <mi>Y</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <msub> <mi>Y</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <msub> <mi>Y</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mfrac> <mo>;</mo> </mrow>
當構成指標Yij(t)中有零或負值時,或者指標是比率序列時,取一階差分:
Cij(t)=Yij(t)-Yij(t-1);其中t=2,3,…n;
(b)求標準化因子Aij:
<mrow> <msub> <mi>A</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>t</mi> <mo>=</mo> <mn>2</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <mfrac> <mrow> <mo>|</mo> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>|</mo> </mrow> <mrow> <mi>n</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </mfrac> <mo>;</mo> </mrow>
(c)求標準化變化率Sij(t):
<mrow> <msub> <mi>S</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <msub> <mi>A</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> </mfrac> <mo>;</mo> </mrow>
(d)求出先行、一致、滯后指標組的平均變化率Rj(t):
<mrow> <msub> <mi>R</mi> <mi>j</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <msub> <mi>k</mi> <mi>j</mi> </msub> </munderover> <msub> <mi>S</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&CenterDot;</mo> <msub> <mi>w</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> </mrow> <mrow> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <msub> <mi>k</mi> <mi>j</mi> </msub> </munderover> <msub> <mi>w</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> </mrow> </mfrac> <mo>;</mo> </mrow>
(e)計算指數標準化因子Fj:
<mrow> <msub> <mi>F</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>=</mo> <mo>&lsqb;</mo> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>t</mi> <mo>=</mo> <mn>2</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <mo>|</mo> <msub> <mi>R</mi> <mi>j</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>|</mo> <mo>/</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&rsqb;</mo> <mo>/</mo> <mo>&lsqb;</mo> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>t</mi> <mo>=</mo> <mn>2</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <mo>|</mo> <msub> <mi>R</mi> <mn>2</mn> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>|</mo> <mo>/</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&rsqb;</mo> <mo>;</mo> </mrow>
(f)計算標準化平均變化率Vj(t):
Vj(t)=Rj(t)/Fj;
其中,Yij(t)為t時期第j指標組的第i個指標,j=1,2,3分別代表先行、一致、滯后指標
組,i=1,2,…,kj是組內指標的序號,kj是第j指標組的指標個數;wij是第j組的第i個指標
的權數,在本模型中使用了等權數,即wij=1。
5.根據權利要求3所述的電力預警指數構建及預測方法,其特征在于,所述電力行業景
氣指數合成步驟包括:
(a)求初始合成指數Ij(t),令Ij(1)=100,則:
<mrow> <msub> <mi>I</mi> <mi>j</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <msub> <mi>I</mi> <mi>j</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&times;</mo> <mfrac> <mrow> <mn>200</mn> <mo>+</mo> <msub> <mi>V</mi> <mi>j</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mn>200</mn> <mo>-</mo> <msub> <mi>V</mi> <mi>j</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mfrac> <mo>,</mo> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mn>2</mn> <mo>,</mo> <mn>3</mn> <mo>;</mo> <mi>t</mi> <mo>=</mo> <mn>2</mn> <mo>,</mo> <mn>3</mn> <mo>,</mo> <mo>...</mo> <mi>n</mi> </mrow>
(b)對一致指標組的每個序列分別求出各自的平均增長率ri,
<mrow> <mi>r</mi> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mroot> <mrow> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mi>L</mi> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo>/</mo> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mi>I</mi> <mi>i</mi> </mrow> </msub> </mrow> <msub> <mi>m</mi> <mi>i</mi> </msub> </mroot> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&times;</mo> <mn>100</mn> <mo>,</mo> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mn>2</mn> <mo>,</mo> <mo>...</mo> <mo>,</mo> <mi>k</mi> <mn>2</mn> </mrow>
其中:

CIi與CLi分別是一致指標組第i個指標最先與最后循環的平均值,mIi與mLi分別是一
致指標組第i個指標最先與最后循環的月數,k2是一致指標個數,mi是最先循環的中心到最
后循環的中心之間的月數;
然后求出一致指標組的平均增長率,把它作為目標趨勢,且記為Gr:
<mrow> <msub> <mi>G</mi> <mi>r</mi> </msub> <mo>=</mo> <mrow> <mo>(</mo> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mrow> <mi>k</mi> <mn>2</mn> </mrow> </munderover> <msub> <mi>r</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>/</mo> <msub> <mi>k</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>;</mo> </mrow>
(c)對先行、一致、滯后的初始合成指數Ij(t),分別求出他們各自的平均增長率r′j:
<mrow> <msub> <msup> <mi>r</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mi>j</mi> </msub> <mo>=</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mroot> <mrow> <msub> <mi>C</mi> <msub> <mi>L</mi> <mi>j</mi> </msub> </msub> <mo>/</mo> <msub> <mi>C</mi> <msub> <mi>I</mi> <mi>j</mi> </msub> </msub> </mrow> <msub> <mi>m</mi> <mi>j</mi> </msub> </mroot> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&times;</mo> <mn>100</mn> <mo>;</mo> </mrow>
(d)對先行、一致、滯后三個指標組的標準化平均變化率Vj(t)做趨勢調整:
V′j(t)=Vj(t)+(Gr-r′j)j=1,2,3,t=2,3,...,n;
(e)計算基準年份為100的合成指數:
令K′j(1)=100,則
<mrow> <msub> <msup> <mi>K</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mi>j</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <msub> <msup> <mi>K</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mi>j</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&times;</mo> <mfrac> <mrow> <mn>200</mn> <mo>+</mo> <msub> <msup> <mi>V</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mi>j</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mn>200</mn> <mo>-</mo> <msub> <msup> <mi>V</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mi>j</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mfrac> </mrow>
生成以基準年份為100的合成指數:
<mrow> <msub> <mi>CK</mi> <mi>j</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <msup> <mi>K</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mi>j</mi> </msub> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> <mo>/</mo> <mover> <mrow> <msub> <msup> <mi>K</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mi>j</mi> </msub> </mrow> <mo>&OverBar;</mo> </mover> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&times;</mo> <mn>100</mn> </mrow>
其中是K′j(t)在基準年份的平均值。
6.根據權利要求2所述的電力預警指數構建及預測方法,其特征在于,所述電力行業預
警指數的構建步驟包括:
(a)指標篩選,選擇GDP的發電量彈性、工業企業增加值電力銷售收入彈性以及反映電
力行業經濟運行的指標;
(b)將經濟狀態劃分為不同的狀態區域,并根據不同狀態區域的概率,確定單個指標臨
界點;
(c)對單個指標所處的狀態區域進行賦值;
(d)對各個指標的得分進行求和加總,得到原始預警指數綜合評分;
(e)合成標準化預警指數,
標準化預警指數=原始預警指數綜合評分/(3×N)×100;
這里N為預警指數體系中指標個數。
7.根據權利要求1所述的電力預警指數構建及預測方法,其特征在于,所述基于供需側
響應的電力供需預警指數ISD的構建方式是:
<mrow> <msub> <mi>I</mi> <mrow> <mi>S</mi> <mi>D</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <mi>f</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>h</mi> <mo>&CenterDot;</mo> <mi>G</mi> <mo>+</mo> <mi>c</mi> <mo>&CenterDot;</mo> <mi>W</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mi>D</mi> <mo>+</mo> <mi>a</mi> <mo>&CenterDot;</mo> <mi>T</mi> </mrow> </mfrac> <mo>;</mo> </mrow>
其中,f為電力輸送能力系數,G為發電機的總容量,h為發電利用小時數,c為來水對增
加水電發電量的影響系數,W是區間[-3,3]中的數值,D為需電量,T為氣溫,a為氣溫對電量
的影響系數。

說明書

一種基于行業協同和供需側響應的電力預警指數構建方法

技術領域

本發明涉及電力預警指數構建方法,特別涉及行業協同發展和電力供需側響應維
度的電力預警指數構建方法,并用于監測電力行業運行態勢。

背景技術

當前,國際經濟形勢復雜多變,我國經濟進入新常態,電力需求增速出現明顯下
降。電力需求增長與經濟增長之間的關系看似發生了明顯的變化,實際上是兩者關系在新
的發展階段的新體現。具體表現為產業結構變化在新形勢下與電力發展的協同關系變化,
以及供給側改革背景下電力供需情況表現出的新趨勢。因此,亟需一種電力預警指數來反
映行業協同關系和電力供需側響應的新情況,監測電力行業的系統性風險。因此利用實時、
準確、大量的電力數據,采用有效的工具和方法,對國內經濟形勢進行緊密跟蹤、客觀評估
和準確預警,成為彌補經濟預警系統不健全、促進電力經濟持續健康發展的一項重要的任
務。本發明基于國內外經濟形勢大背景,充分考慮行業協同關系和電力供需側響應,建立了
一套基于行業協同和供需側響應的電力預警指數,并用于監測電力行業的運行態勢。

發明內容

本發明的目的在于通過構建一種基于行業協同和供給側響應的電力預警指數,實
時反映行業發展和電力運行的匹配度以及電力供需平衡程度,實現對電力行業運行態勢的
預警監測和趨勢預測。

本發明考慮區域電力產業發展與電力運行的協同情況、電力供給側和需求側響應
下的電力供需平衡情況,構建了種基于行業協同和供給側響應的電力預警指數,提出了對
電力行業運行態勢的預警監測和趨勢預測的方法。

本發明的技術方案為:

1.基于行業協同的電力行業預警指數構建步驟:

1)電力行業景氣指數合成

電力行業景氣指數采用合成指數的方法進行編制,行業選取范圍如下表所示:

表1所選電力行業代碼及分類



通過如下步驟完成模型的構建過程。

第一:求指標的對稱變化率及其標準化:

求指標Yij(t)對稱變化率Cij(t):

<mrow> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mn>200</mn> <mo>&times;</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>Y</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <msub> <mi>Y</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <msub> <mi>Y</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <msub> <mi>Y</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mfrac> <mo>,</mo> <mi>t</mi> <mo>=</mo> <mn>2</mn> <mo>,</mo> <mn>3</mn> <mo>,</mo> <mo>...</mo> <mi>n</mi> </mrow>

其中,Yij(t)為t時期第j指標組的第i個指標,j=1,2,3分別代表先行、一致、滯后
指標組,i=1,2,…,kj是組內指標的序號,kj是第j指標組的指標個數,t=2,3,…n為時期
值(年)。

當構成指標Yij(t)中有零或負值時,或者指標是比率序列時,取一階差分:

Cij(t)=Yij(t)-Yij(t-1),t=2,3,…n

求標準化因子Aij:

<mrow> <msub> <mi>A</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>t</mi> <mo>=</mo> <mn>2</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <mfrac> <mrow> <mo>|</mo> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>|</mo> </mrow> <mrow> <mi>n</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </mfrac> </mrow>

求標準化變化率Sij(t):

<mrow> <msub> <mi>S</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <msub> <mi>A</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> </mfrac> <mo>,</mo> <mi>t</mi> <mo>=</mo> <mn>2</mn> <mo>,</mo> <mn>3</mn> <mo>,</mo> <mo>...</mo> <mi>n</mi> </mrow>

求出先行、一致、滯后指標組的平均變化率Rj(t):

<mrow> <msub> <mi>R</mi> <mi>j</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <msub> <mi>k</mi> <mi>j</mi> </msub> </munderover> <msub> <mi>S</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&CenterDot;</mo> <msub> <mi>w</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> </mrow> <mrow> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <msub> <mi>k</mi> <mi>j</mi> </msub> </munderover> <msub> <mi>w</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> </mrow> </mfrac> <mo>,</mo> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mn>2</mn> <mo>,</mo> <mn>3</mn> <mo>;</mo> <mi>t</mi> <mo>=</mo> <mn>2</mn> <mo>,</mo> <mn>3</mn> <mo>,</mo> <mn>...</mn> <mi>n</mi> </mrow>

wij是第j組的第i個指標的權數,在本模型中使用了等權數,即wij=1。

計算指數標準化因子Fj:

<mrow> <msub> <mi>F</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>=</mo> <mo>&lsqb;</mo> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>t</mi> <mo>=</mo> <mn>2</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <mo>|</mo> <msub> <mi>R</mi> <mi>j</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>|</mo> <mo>/</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&rsqb;</mo> <mo>/</mo> <mo>&lsqb;</mo> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>t</mi> <mo>=</mo> <mn>2</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <mo>|</mo> <msub> <mi>R</mi> <mn>2</mn> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>|</mo> <mo>/</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&rsqb;</mo> <mo>,</mo> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mn>2</mn> <mo>,</mo> <mn>3</mn> </mrow>

計算標準化平均變化率Vj(t):

Vj(t)=Rj(t)/Fj,t=2,3,…n

第二,對指數進行趨勢調整:

求初始合成指數Ij(t),令Ij(1)=100,則

<mrow> <msub> <mi>I</mi> <mi>j</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <msub> <mi>I</mi> <mi>j</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&times;</mo> <mfrac> <mrow> <mn>200</mn> <mo>+</mo> <msub> <mi>V</mi> <mi>j</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mn>200</mn> <mo>-</mo> <msub> <mi>V</mi> <mi>j</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mfrac> <mo>,</mo> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mn>2</mn> <mo>,</mo> <mn>3</mn> <mo>;</mo> <mi>t</mi> <mo>=</mo> <mn>2</mn> <mo>,</mo> <mn>3</mn> <mo>,</mo> <mo>...</mo> <mi>n</mi> </mrow>

①對一致指標組的每個序列分別求出各自的平均增長率。使用的方法是復利公
式:

<mrow> <mi>r</mi> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mroot> <mrow> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mi>L</mi> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo>/</mo> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mi>I</mi> <mi>i</mi> </mrow> </msub> </mrow> <msub> <mi>m</mi> <mi>i</mi> </msub> </mroot> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&times;</mo> <mn>100</mn> <mo>,</mo> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mn>2</mn> <mo>,</mo> <mo>...</mo> <mo>,</mo> <mi>k</mi> <mn>2</mn> </mrow>


其中CIi與CLi分別是一致指標組第i個指標最先與最后循環的平均值,mIi與mLi
分別是一致指標組第i個指標最先與最后循環的月數,k2是一致指標個數,mi是最先循環的
中心到最后循環的中心之間的月數。然后求出一致指標組的平均增長率,把它成為目標趨
勢,且記為Gr:

<mrow> <msub> <mi>G</mi> <mi>r</mi> </msub> <mo>=</mo> <mrow> <mo>(</mo> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mrow> <mi>k</mi> <mn>2</mn> </mrow> </munderover> <msub> <mi>r</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>/</mo> <msub> <mi>k</mi> <mn>2</mn> </msub> </mrow>

②對先行、一致、滯后的初始合成指數Ij(t)(j=1,2,3)分別用復利公式求出他們
各自的平均增長率r′j:


再對三個指標組的標準化平均變化率Vj(t)做趨勢調整:

V′j(t)=Vj(t)+(Gr-r′j)j=1,2,3,t=2,3,...,n

其中,V’j(t)為標準化平均變化率Vj(t)的一階導數,t=2,3,…n為時期值(年)。
第三,計算基年為100的合成指數:

令K′j(1)=100,則

<mrow> <msub> <msup> <mi>K</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mi>j</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <msub> <msup> <mi>K</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mi>j</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&times;</mo> <mfrac> <mrow> <mn>200</mn> <mo>+</mo> <msub> <msup> <mi>V</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mi>j</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mn>200</mn> <mo>-</mo> <msub> <msup> <mi>V</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mi>j</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mfrac> <mo>,</mo> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mn>2</mn> <mo>,</mo> <mn>3</mn> <mo>;</mo> <mi>t</mi> <mo>=</mo> <mn>2</mn> <mo>,</mo> <mn>3</mn> <mo>,</mo> <mo>...</mo> <mo>,</mo> <mi>n</mi> </mrow>

生成以基準年份為100的合成指數:

<mrow> <msub> <mi>CK</mi> <mi>j</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <msup> <mi>K</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mi>j</mi> </msub> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> <mo>/</mo> <mover> <mrow> <msub> <msup> <mi>K</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mi>j</mi> </msub> </mrow> <mo>&OverBar;</mo> </mover> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&times;</mo> <mn>100</mn> </mrow>

其中是K′j(t)在基準年份的平均值。

為了減少不規則變動,還要進行一次三項移動平均。經過對篩選的先行、一致和滯
后指標帶入上述模型公式進行運算即可得到電力行業景氣指數。

2)電力行業預警指數合成

預警指數的合成通過對處于不同狀態的指標賦予不同的分值,然后把各個指標的
分值進行綜合,對綜合得分再進行評價的方法。

第一、狀態的劃分

一般情況,將經濟狀態劃分為“過熱”、“偏熱”、“正常”、“偏冷”和“過冷”五種,分別
以“紅燈”、“黃燈”、“綠燈”、“淺藍燈”、“藍燈”表示。“綠燈"區居中,代表常態區或穩定區。

第二、單個指標臨界點的確定及賦值

單個指標臨界點的確定在編制預警信號系統中起著關鍵的作用。在確定單個指標
臨界點的時候,必須遵循以下兩個原則:一是根據每個指標的歷史數據的實際落點,確定出
指標波動的中心線,并以此作為該指標正常區域的中心;然后根據指標出現在不同區域的
概率要求,求出基礎臨界點,即數學意義上的臨界點。二是在數據長度過短或是經濟長期處
于不正常狀態的時候,必須通過經濟理論和經驗判斷,對該指標剔除異常值,重新確定中心
線并對基礎臨界點進行調整。

根據不同狀態區域的概率,確定臨界點。“綠燈”區采取居中原則,由于“綠燈”區屬
常態區域,區域落點概率一般在40%-60%,我們定為50%。“紅燈”區和 “藍燈”區屬極端
區,經濟含義為“過熱”和“過冷”,概率一般在5%—10%。一般情況下,我們通常確定單個指
標臨界點的累計概率分布如:

10%分位點值為藍燈區的上限(淺藍燈區的下限);

25%分位點值為淺藍燈區的上限(綠燈區的下限);

75%分位點值為綠燈區的上限(黃燈區的下限);

90%分位點值為黃燈區的上限(紅燈區的下限)。

在確定了單個指標的臨界值后,要對單個指標所處的區域進行賦值。“紅燈區”為5
分,“黃燈區”為4分,“綠燈區”為3分,“淺藍燈區”為2分,“藍燈區”為1分。

3)預警指數臨界值的確定

對各個指標的得分進行求和加總,得到綜合預警指數。綜合預警指數也劃分為“紅
燈區”、“黃燈區”、“綠燈區”、“淺藍燈區”和“藍燈區”5個區域。預警指數的臨界值的確定方
法與單個指標臨界值的確定方法有所不同,其方法為:

綠燈區中心線為N×3(N為指標個數);

綠燈、淺藍燈的界限為N×(3+2)/2(即,處于綠燈區和淺藍燈區的指標各占一半);
綠燈、黃燈的界限為N×(3+4)/2(即,處于綠燈區和黃燈區的指標各占一半);淺藍燈、藍燈
的界限為(N×2)-1(所有指標處于淺藍燈,當任一指標落入藍燈區時);黃燈、紅燈的界限為
(N×4)+1(所有指標處于黃燈,當任一指標上至紅燈區時)。

2.基于供需側響應的電力供需預警指數構建

建立電力供需指數的原則是通過該指數作為判斷電力供需是否平衡的依據:若電
力供需平衡,則電力供需指數為1;若電力供應能力大于需求,則電力供需指數大于1;若電
力供應能力小于需求,則電力供需指數小于1,此時會有 不同程度的電力短缺。由此,定義
電力供需指數為電力供應能力與電力需求的比值。

電力供應能力為發電機的總容量(G)與電力輸送能力系數(f)之積。同樣的裝機容
量,發電利用小時數的不同,其發電量也不同。電力輸送能力系數表示電網在其輸配電環節
是否有卡口,能否將發電廠發出的電送得出、落得下,用[0,1]區間的數值表示。因此,發電
量乘以f可以反映電力供應能力。考慮到水文變化對電力供應的影響,下雨多,來水量(W)
大,可以增加水電出力。W可以用[-3,3]區間的數值表示。則電力供需指數(ISD)可表示為:

<mrow> <msub> <mi>I</mi> <mrow> <mi>S</mi> <mi>D</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <mi>f</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>h</mi> <mo>&CenterDot;</mo> <mi>G</mi> <mo>+</mo> <mi>c</mi> <mo>&CenterDot;</mo> <mi>W</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mi>D</mi> <mo>+</mo> <mi>a</mi> <mo>&CenterDot;</mo> <mi>T</mi> </mrow> </mfrac> </mrow>

其中,h為發電利用小時數;c為來水對增加水電發電量的影響系數;D為需電量;T
為氣溫,T高(低)可以增加降溫(升溫)負荷,用[-3,3]區間的數值表示;a為氣溫對電量的影
響系數。影響系數a、c、f等可以根據數據的計量進行估計,但由于數據可獲得性存在一定困
難,一般由專家判斷設定,如a是以1979年為期初年設定為100,并隨空調容量增加每年增加
10;若來水正常則c設定為100;若不存在電網卡口問題,則f設定為1等。

電力供應能力的盈虧可以表示為:

<mrow> <msub> <mi>D</mi> <mi>G</mi> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <mi>f</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>h</mi> <mo>&CenterDot;</mo> <mi>G</mi> <mo>+</mo> <mi>c</mi> <mo>&CenterDot;</mo> <mi>W</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mi>D</mi> <mo>+</mo> <mi>a</mi> <mo>&CenterDot;</mo> <mi>T</mi> </mrow> <mi>h</mi> </mfrac> </mrow>

為了便于理解ISD的涵義,可修改為:

<mrow> <msub> <mi>I</mi> <mrow> <mi>S</mi> <mi>D</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mn>1</mn> <mo>+</mo> <mfrac> <msub> <mi>D</mi> <mi>G</mi> </msub> <mi>G</mi> </mfrac> </mrow>

此時ISD與1的差即為電力盈虧。

最后通過紅黃綠三色預警圖展示區域電力供需預警情況。

由上述技術方案可知,本發明構建了一種基于行業協同和供給側響應的電 力預
警指數,實時反映行業發展和電力運行的匹配度以及電力供需平衡程度,實現對電力行業
運行態勢的預警監測和趨勢預測。

附圖說明

圖1是河南省電力行業先行指數與電力行業一致指數隨年份的變化圖

圖2河南省電力行業預警信號燈圖

圖3河南省電力供需指數波動預警圖

具體實施方式

實施例1:以河南省為例進一步說明本發明。

構建基于行業協同和供需側響應的河南省電力預警指數,電力行業協同維度通過
電力行業景氣指數和預警體系來體現,電力供需側響應維度通過電力供需平衡預警指數來
體現,實時反映行業發展和電力運行的匹配度以及電力供需平衡程度,實現對電力行業運
行態勢的預警監測和趨勢預測。

一、行業協同維度電力行業預警指數構建

(一)指標范圍確定

表2河南省所選電力行業代碼及分類



(二)電力行業指標體系構建

電力行業景氣監測主要通過研究行業生產、銷售、利潤等生產經營效益類指標,綜
合反映電力行業自身發展狀況。同時考慮宏觀經濟指標、主要用電行業對電力行業的拉動
作用,構建電力行業先行指數,對電力行業的運行進行預判。電力行業預警指數主要研究電
力行業經濟指標增長水平是否處于合理的區 間,進而制定不同的適應行業發展的政策,以
保持行業的健康發展。因此,電力行業景氣指數指標體系的主要范圍應是與電力行業相關
的經濟指標以及電力行業生產經營方面的指標。電力行業指標體系構建如下:

表3河南省電力行業指標體系



1、預警指數

(1)指標結構。綜合類的指標:GDP的發電量彈性、工業企業增加值電力銷售收入彈
性(反映電力行業與宏觀經濟運行相結合)。其余指標是反映電力行業經濟運行的指標。

(2)主要數據處理。績效類數據由電力生產業和電力供應業合并后計算,包括指標
有:工業企業增加值電力銷售收入彈性、稅金總額、從業人員、利潤總額、 銷售利潤率、虧損
面、應收帳款年周轉率。由于電力行業和電力供應業的固定資產投資數據序列自2003年開
始,最初選擇由電力行業和電力供應業的資產總計數據合并后作為電力行業投資數據。最
后以電力、熱力的生產與供應業投資總額替代電力行業固定資產投資。

(3)臨界值的確定。

1)單項指標臨界值的確定:五個燈區:確定狀態區域的概率主要出于以下考慮:首
先,“綠燈”區屬常態區域,居中,選定50%;其次,“紅燈”區和“藍燈”區屬于極端區,經濟含
義為"過熱"和"過冷",選定“紅燈”區和“藍燈”區的區域落點概率各為10%;最后,“黃燈”區
和“淺藍燈”區為相對穩定區,即為可控區域,表示經濟的“偏熱”和“偏冷”,落點概率應比極
端區為大,選這兩個區域的落點概率分別為15%。

2)預警指數臨界值的確定:將單項指標賦值,根據指標落入五個區間的情況分別
賦值5分、4分、3分、2分、1分,四個臨界值分別為:綠燈、淺藍燈的界限為N×(3+2)/2(即,處
于綠燈區和淺藍燈區的指標各占一半);綠燈、黃燈的界限為N×(3+4)/2(即,處于綠燈區和
黃燈區的指標各占一半);淺藍燈、藍燈的界限為(N×2)-1(所有指標處于淺藍燈,當任一指
標落入藍燈區時);黃燈、紅燈的界限為(N×4)+1(所有指標處于黃燈,當任一指標上至紅燈
區時)。綠燈區中心線為N×3(N為指標個數);這里N為預警指數體系中指標個數。

3)標準化:標準化預警指數=原始預警指數綜合評分/(3×N)×100,即除以原預
警指數綠燈區的中心線的分值,這樣預警指數為100時表示經濟運行正處于最合理區域。同
理,預警指數各個狀態的臨界值同樣除以這個數即可得到標準化以后的臨界值。在電力行
業中,標準化后的預警指數界限值為136.67、 116.67、83.33、63.33。

2、一致指數

行業一致指數的指標選擇基本根據我們多年進行行業景氣監測的通用規律。雖然
一致指數和預警指數的選取指標和合成方法有很大差別,一致指數更強調對行業運行情況
的經濟意義,但是都是對該行業運行現狀的反映,因而二者應該具有一定的相關性。

3、先行指數

在行業預警分析中,最為直接的領先指標有新訂單數量、手持訂單數量、機器設備
使用率等。但是在目前的統計體系中,尚未對電力行業的這些指標進行統計,那么只能參照
宏觀經濟景氣監測體系的構建方法,從所監測的行業自身特點入手,在行業或者產品的上
下游鏈條中尋找規律,再結合一些反映宏觀基本面的相關指標,通過計量方法和經濟意義
相結合,構建起一套先行指標體系。K-L信息量的分析結果對之前的定性分析和時差相關分
析的結果有進一步的驗證作用。結合經濟實際現象、圖形比較、時差相關分析和K-L信息量
的結果,選擇工業產品產銷率、新開工項目數、M2、物流指數、房地產領先指數、有色金屬冶
煉及壓延加工業銷售收入、黑色金屬冶煉及壓延加工業銷售收入、十種有色金屬產量、粗鋼
產量、有色金屬礦采選業工業品出廠價格指數、黑色金屬礦采選業工業品出廠價格指數、裝
備業景氣指數、金屬船舶制造業銷售收入、鐵礦石產量,按不同的組合,計算先行指數。在計
算的過程中逐步調整入選指標。

以電力行業一致指數為基準,將重點考慮的指標制圖與一致指數圖形進行比較,
觀察走勢和時滯關系。宏觀指標:投資新開工項目數、工業產品產銷率、M2、物流指數、房地
產領先指數。行業銷售收入指標:有色金屬冶煉及壓延加 工業銷售收入、黑色金屬冶煉及
壓延加工業銷售收入、金屬船舶制造業銷售收入、汽車制造業銷售收入。價格指標:黑色金
屬礦采選業工業品出廠價格指數、有色金屬礦采選業工業品出廠價格指數。產品產量:鐵礦
石原礦量產量、粗鋼產量、十種有色金屬產量。

(三)電力行業景氣指數結果

根據確定的指數指標體系,使用合成指數(Composite Index)方法進行計算。結果
顯示,電力行業先行指數領先電力行業一致指數2個季度,相關系數為0.6;從圖形峰谷的對
應上看,兩條曲線也比較吻合。如圖1所示:

電力行業預警信號燈走勢,如圖2所示:

二、供需側響應的電力預警指數構建

(一)指數體系設計

建立電力供需指數的原則是通過該指數作為判斷電力供需是否平衡的依據:若電
力供需平衡,則電力供需指數為1;若電力供應能力大于需求,則電力供需指數大于1;若電
力供應能力小于需求,則電力供需指數小于1,此時會有不同程度的電力短缺。由此,定義電
力供需指數為電力供應能力與電力需求的比值。

電力供應能力為發電機的總容量(G)與電力輸送能力系數(f)之積。同樣的裝機容
量,發電利用小時數的不同,其發電量也不同。電力輸送能力系數表示電網在其輸配電環節
是否有卡口,能否將發電廠發出的電送得出、落得下,用[0,1]區間的數值表示。因此,發電
量乘以f可以反映電力供應能力。考慮到水文變化對電力供應的影響,下雨多,來水量(W)
大,可以增加水電出力。W可以用[-3,3]區間的數值表示。則電力供需指數(ISD)可表示為:

<mrow> <msub> <mi>I</mi> <mrow> <mi>S</mi> <mi>D</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <mi>f</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>h</mi> <mo>&CenterDot;</mo> <mi>G</mi> <mo>+</mo> <mi>c</mi> <mo>&CenterDot;</mo> <mi>W</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mi>D</mi> <mo>+</mo> <mi>a</mi> <mo>&CenterDot;</mo> <mi>T</mi> </mrow> </mfrac> </mrow>

通過該公式計算河南省電力供需指數,首先需要合理地確定各類參數。考慮到數
據的可獲得性各參數設定為:采用電力供需指數可以分析我省歷年電力供需盈虧情況。f取
1,暫不考慮電網的卡口;c取100;a是隨空調的增加而變化的,1979年取110,每年增加20。

2000年河南省電力供需形勢呈現兩次較大程度的波動情況。一是2001年我國加入
WTO,深入融入全球經濟,全國經濟快速發展,而河南省經濟這時進入了快速的工業化階段,
電力需求增加速度總體快于電力供應能力,電力短缺問題比較嚴重。二是2008年國際金融
危機以后,由于有經濟政策,河南省電力供需狀態由黃色區域進入綠色相對平衡區域。我國
步入經濟發展新常態,突出的特征是黑色、有色、建材和化工等高耗電的重點行業化解過剩
產能進程明顯加快,主要產品產量增速持續放緩,使得工業電力需求增速大幅下降,電力供
給處于結構性的相對過剩時期。

圖3顯示,全國電力供需形勢預警圖可以看出,2004年河南省電力供需指數為
0.93,達到了嚴重的供不應求階段,電力供應緊張問題比較嚴重。2008年國際金融危機前后
是我省電力供需形勢的重要轉折點。2009年后電力供需指數逐年從1.06下降到2011年的
0.99,進而持續上升至2015年的1.08,顯示河南省電力供需在經歷短期的緊張之后,總體上
進入了總體寬松的狀態,主要原因是金融危機后工業生產增速大幅下降,尤其是能耗較高
的重點工業品需求大幅萎縮,導致行業用電量下降。2010年之后,由于中央推行投資拉升經
濟的0刺激政策,河南工業品生產有所恢復,加之夏季持續的高溫,用電量增速有所反彈,電
力供需經歷了短暫的快速上升局面,但隨著全國經濟新常態的到來,前期快速增加的重化
工業產能過剩日益凸顯出來,河南省GDP增速跌破兩位數,近年來出現了供大于求的局面。

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一種 基于 行業 協同 供需 響應 電力 預警 指數 構建 方法
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