[发明专利]一种钢铁行业电力需求的预测方法

摘要

本发明公开了一种钢铁行业电力需求的预测方法，及电力系统的负荷预测。该方法对钢铁行业用电的影响因素进行分类，采用定性和定量相结合的方法分析钢铁行业用电的关键影响因素，提出了钢铁行业用电的指标体系，并给出了需求预测模型，为电力企业准确预测相关行业电力需求进而预测全社会电力需求提供了一种科学、实用的技术方案。本发明的优点是：充实和完善了现有电力需求预测方法，对提高电力企业的电力需求预测水平具有重要意义，可以产生显著的经济效益和社会效益。

主权项

1.一种钢铁行业电力需求的预测方法，其特征在于，该预测方法包含下列步骤：（1）采集和整理钢铁行业用电量和钢材产量的历史数据；（2）对钢铁行业用电量与钢材产量建立一元线性回归模型，模型的解释变量为钢材产量，被解释变量为用电量，数据采用绝对数，得到解释变量—钢材产量和常数项的回归系数、系数标准误差，系数对应的统计量及其伴随概率用于检验系数的有效性；如果伴随概率小于0.05则采用回归系数，否则接受回归系数为零的假设；（3）通过加入相关因素的滞后期的方法来调整模型的自相关性，再对各个指标、整体及系数进行显著性检验；（4）对模型进行异方差检验、自相关检验和残差的正态性检验，使模型满足最小二乘法的相关前提条件；（5）通过上述步骤得到用电量与钢材产量的绝对数的关系为：其中，为钢铁行业用电量，单位：亿千瓦时；为钢材产量，单位：万吨，为前一期钢铁行业的用电量；（6）对用电量与钢材产量的同比当月增速建立回归模型，再对钢材产量增速的系数进行显著性检验和自相关性检验；（7）通过加入相关因素的滞后期的方法进行模型的调整，再对模型进行异方差检验、自相关检验和残差的正态性检验，使得模型满足最小二乘法的相关前提条件；（8）通过上述步骤得到并将用电量与钢材产量的增速的关系为：其中，为钢铁行业用电量当月增速，为钢材产量当月增速，为前一期用电量当月增速。