20120517基于电力用户用电信息采集系统的江苏省工业产业宏观经济指标模型

东南大学项目可行性研究报告项目名称：基于电力用户用电信息采集系统的江苏省工业产业宏观经济指标动态评估与预测申请单位：东南大学起止时间：年月至年月项目负责人：黄学良通信地址：江苏省南京市四牌楼2号东南大学邮政编码：210096联系电话：[phone]电子邮箱：[e-mail]申请日期：2012年5月2一、项目背景1.1电力用户用电信息采集系统建设概况从2008年起，国家电网公司为及时、完整、准确地掌控电力用户信息，着手推进“电力用户用电信息采集系统”的设计与建设，以实现智能抄表、阶梯电价等需求。系统建设至今，某些地区已经完成所有工业产业电力用户的安装应用。以南京地区为例，大工业用户的用电信息采集已于2010年全部建设投用，可以查询与使用其用电量等历史数据，采集频率为半小时，电表的示数、有功无功、需量信息通过专网上传到省电力公司服务器。此外，大工业用户在不同的生产线中分布多个计量点（电能表、互感器），可以实现每个生产环节的数据调用。1.2工业产业宏观经济指标统计概况国家统计局以月度为单位，按地区、行业、主要产品等发布工业增加值增长速度、各地区工业增加值增长速度、工业主要产品产量及增长速度、工业分大类行业增加值增长速度等统计数据，对规模以上工业企业工业生产报表按月进行全面调查，并根据季节调整模型进行环比数据修订。从2011年起，规模以上工业企业起点标准由原来的年主营业务收入500万元提高到年主营业务收入2000万元。2012年起，国家统计局执行新的国民经济行业分类标准（GB/T4754-2011），原来的工业行业大类由39个调整为41个。1.3项目目标与需求分析从电力用户用电信息采集系统与工业产业宏观经济指标统计的概况来看，“电力用户用电信息采集系统”的数据具有实时性、准确性的特征，为实现工业产业宏观经济指标的准实时性、并从另一方面核实统计数据的准确度提供了可能。表1.2直接相关的已知数据与目标数据类型已知数据类型前期用电量；前期工业产值；当期用电量目标数据类型当期工业产值（估计值）；后期用电量（预测值）；后期工业产值（预测值）3二、目的和意义本课题研究基于电力用户用电信息采集系统的工业用电量与工业经济之间的相互关系，包括用电量与经济运行状况的一致性研究，经济指标估算的准确性和实行性，经济走势预测的可靠性，为相关部门的经济决策提供参考。4三、项目研究内容和实施方案本课题将围绕工业用户各行业主要宏观经济指标，及其相关影响因素，利用电力用户用电信息采集系统所采集的工业用户用电量的实时数据和历史数据，并结合历史经济数据，建立相关数学模型。估算出当期的相关经济指标，进一步预测出后期的工业用电量以及经济运行走势。后期用电量后期工业经济指标当期工业经济指标动态模型及结果预测用电信息采集系统统计部门Ø前期工业经济指标Ø前期用电量Ø当期用电量图3.1本项目研究内容整体结构图3.1研究内容本课题研究工业用电量与工业经济之间的相互关系，包括用电量与经济运行状况的一致性研究，经济指标估算的准确性和实时性，经济走势预测的可靠性，为国家相关部门的经济决策提供参考。1)工业用电量和工业发展关系的相关性分析根据江苏省工业部门各个行业历年的用电信息和经济运行数据，分析不同时期工业经济发展与工业用电量的相互关系，针对工业生产总值，基于工业用电信息采集系统的准确性，实时性，广泛性，建立能够进行估算预测的经济指标数据模型库。2)基于用电信息采集系统的经济分析预测模型的研究综合考虑每个行业的各个时期的生产规律，研究在多种生产因素影响下，宏观经济指标的计算方法，建立可以对工业部门各个行业进行实时分析和预测的不同的动态数学模型。3）基于用电信息采集系统的经济分析预测方法的研究在经济分析预测模型研究的基础上，结合实际预测工作中数据、时段等综合需要，比较与选择最恰当准确的预测方法，实现预测模型的实用性与准确性。4）基于用电信息采集系统的经济分析预测平台的研究5考虑到外部条件不断变化、动态数据不断扩展的特性，根据所建模型搭建数据实时更新、查询操作便捷的实用平台，集成系统界面与数据信道等软硬件设备，开发面向客户实时使用的综合系统。3.2实施方案本课题旨在建立工业用电量与工业经济发展的关系分析预测模型。具体实施方案如下：1）工业用电量和工业经济指标历史资料收集及分析收集整理电力用户用电信息采集系统的工业用电信息，以及江苏省工业部门各个行业的近年来的工业生产总值以及工业增加值，按月为最小期限。从具体数据入手，分析工业经济发展与工业用电量的是否存在一致性或者周期一致性，以及两者之间是否存在可以量化的计算关系。利用相关历史数据，通过工业行业电力消费弹性系数，研究经济走势与用电量的相互关系。2）提出并建立若干可行的动态分析预测模型选择合理的数学方法和工具，如多元回归分析、时间序列分析、主成分分析法、实证分析、神经网络分析、动态规划等，判断各种算法的适用性。针对采集的某个行业样本，运用选取的数学工具，分析工业用电量与工业生产总值的相关性，寻找可以量化的数学关系。结合实施的可行性，综合考虑能源价格、气候因素、环境保护、产业结构调整、经济政策、产品价格等因素，建立经济分析动态预测模型。已知前期工业用电量、前期工业生产总值以及当期工业用电量的条件下，估算出当期的工业生产总值。进一步，考虑工业用户电力负荷预测分析，预测出后期的工业用电量。最后，依据建立的模型计算出后期的工业生产总值。3）模型分析和预测的准确性和可靠性研究确定模型分析准确性的衡量标准和误差容许范围。利用历史数据，验证模型分析的准确性，研究修正因子，以实现模型自我修正的功能。针对每个具体行业的生产周期和生产特点，分析相关的扰动因子，并引入到模型中，实现模型预测的可靠性与实时性。4）运用所建模型计算各经济指标利用相关历史数据或估算预测数据，计算工业各行业相关宏观经济指标，研究工业经济走势与用电量的相互关系。6提取特征动态建模模型检验预测方法整体平台7四、预期目标本课题研究基于电力用户用电信息采集系统所采集的工业用电量与工业经济之间的相互关系，最终得到以下成果：1.根据前期工业用电量、前期工业生产总值以及当期工业用电量，建立估算出当期的各行业工业生产总值的动态数学模型；2.对工业用户电力负荷预测分析，建立后期工业用电量的负荷预测模型；3.在前面的基础上，建立后期的工业生产总值预测模型；4.对所建的模型进行验证及修正，验证其可行性、实时性、准确性；5.利用相关数据，计算工业行业相关宏观经济指标，研究工业经济走势与用电量的相互关系，进行预测。8五、项目后期建设5.1应用平台开发考虑到外部条件不断变化、动态数据不断扩展的特性，根据所建模型搭建数据实时更新、查询操作便捷的实用平台，集成系统界面与数据信道等软硬件设备，开发面向客户实时使用的综合系统。此外，建立的统一预测平台具有和用户信息采集系统和工业指标统计系统的数据处理接口。5.2综合因素的定量分析能源价格、气候因素、环境保护、产业结构调整、经济政策、产品价格等定性因素也是决定宏观经济指标的重要条件。项目后期将通过量化方法具体深入探讨这些综合因素在模型中的影响作用。按照实施方案的步骤，建立考虑上述多种综合因素的预测模型，并进行验证调整，得到更加完整准确的预测算法。5.3省内各地区模型的建立与平台建设随着电力用户用电信息采集系统在省内各地区纷纷建立，参照南京市模型建立全省基于电力用户用电信息采集系统工业产业宏观经济指标模型，并建设全省综合系统。为相关部门的宏观经济决策提供一定指导作用。