【電力市場需求側(cè)管理項目投資研究開題報告文獻(xiàn)綜述3200字】

開題報告表學(xué)號姓名專業(yè)辦學(xué)單位（學(xué)習(xí)中心）指導(dǎo)老師姓名職稱論文題目電力市場需求側(cè)管理項目投資研究題目來源(打勾選擇)生產(chǎn)實際平臺自選學(xué)生自擬其他題目類型(打勾選擇)應(yīng)用研究理論研究其他1.選題背景及意義（600-800字）（一）研究背景與意義電力行業(yè)作為我國的支柱型產(chǎn)業(yè)，能夠為經(jīng)濟(jì)的長足發(fā)展提供強(qiáng)有力的支撐，是提升人民生活水平的重要保障。然而，我國電力行業(yè)雖然在改革開放后得到了快速的發(fā)展，但是仍然存在著許多問題與不足之處。在電力行業(yè)發(fā)展歷史里，存在著多次電力供應(yīng)不足、電力緊缺的情況，嚴(yán)重影響了社會經(jīng)濟(jì)的正常運(yùn)作、阻礙了社會經(jīng)常發(fā)展。到現(xiàn)在為止，電力行業(yè)仍然面對著很多問題，1998到1999年一年的時間里我國電力行業(yè)出現(xiàn)了電力供大于求的狀況，而在2002到2004年間有多個省市的電力出現(xiàn)了一定的供不應(yīng)求情況。為什么要做到準(zhǔn)確預(yù)測電力需求？是因為預(yù)測值偏差過大會造成如下影響：①預(yù)測值比實際需要大，浪費(fèi)多余出來的那部分電力，因為電力沒有優(yōu)質(zhì)的存儲載體。②預(yù)測值比實際需要小，會影響企業(yè)的正常生產(chǎn)以及影響人民的正常生活，嚴(yán)重情況下，甚至?xí)斐煽只?。在改革開放以后，國家逐漸確立市場經(jīng)濟(jì)在我國經(jīng)濟(jì)體制的地位。電力企業(yè)也受此影響，從國家集中規(guī)劃指導(dǎo)轉(zhuǎn)向市場主導(dǎo)，以市場的實際需求為核心。在這種情況下，一個比較準(zhǔn)確的電力需求預(yù)測系統(tǒng)就是非常必要的。因為只有精確把握市場的需求，才能使企業(yè)的利益獲得最大化。綜上，對中長期電力市場需求進(jìn)行預(yù)測具有如下意義：（1） 增加企業(yè)的競爭力：在能較準(zhǔn)確的預(yù)測用電需求的情況下，就能比較的準(zhǔn)確的分析出不同電力客戶的需要，根據(jù)分析出來的結(jié)論可以給不同的電力客戶提供不同的定制化服務(wù)，盡最大可能使雙方的利益最大化。（2） 升華企業(yè)經(jīng)營理念：由上文分析可知，發(fā)電過剩時，多余的電力是不能高效存儲的。如果能提前預(yù)測出電力需求，就可以達(dá)到發(fā)供平衡的狀態(tài)，最大程度地節(jié)約發(fā)電廠成本。在這種情況下，電價能獲得最大的降幅。因此會提升供電企業(yè)的口碑。（3） 指導(dǎo)電力系統(tǒng)規(guī)劃：中長期電力需求預(yù)測可以為電力系統(tǒng)建設(shè)提供數(shù)據(jù)參考，如電力系統(tǒng)發(fā)、輸電設(shè)備的擴(kuò)建增容、報廢處理以及改建發(fā)電廠或者發(fā)電站，從而降低固定資產(chǎn)的投資費(fèi)用，提高電力系統(tǒng)設(shè)備的利用率。（二）國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.國外研究現(xiàn)狀美國學(xué)者kraft為了檢驗?zāi)茉聪呐c就業(yè)的關(guān)系使用了因果檢驗法，結(jié)果證明二者沒有因果關(guān)系。Pindyck以宏觀經(jīng)濟(jì)的角度進(jìn)行分析，證明電力消耗與電力價格、居民收入是間接相關(guān)的。Dargay和Gately基于計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，利用價格分解技術(shù)分析了電力價格的變動對電力消耗的影響。N.Sisworahardjo結(jié)合了回歸方程和時間序列模型，在通過提取電力消耗的線性特征后，通過非線性回歸方程式來處理每周的季節(jié)性，有效地提高日電力消耗的預(yù)測準(zhǔn)確性。G.peterZhang將ARIMA模型和ANN模型進(jìn)行了結(jié)合，提出了一種混合模型法，該方法充分發(fā)揮了ARIMA模型在線性建模和ANN在非線性建模上的優(yōu)勢。R.E.Abdel-Aal使用ARIMA模型對季節(jié)和非季節(jié)自回歸部分進(jìn)行乘法組合，將均方預(yù)測誤差分別降低了3.2和1.6倍。YukunBao提出了一種名為多步向前時間序列預(yù)測法，此方法可以進(jìn)行多維操作，既支持多維輸入，也支持多維輸出。GonzalezRomera提出了一種新穎的混合方法——傅立葉級數(shù)預(yù)測周期行為，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測趨勢，預(yù)測結(jié)果的百分誤差低于2%。JavierArroyo利用間隔算法對指數(shù)平滑方法進(jìn)行了改進(jìn)，得到了不錯的預(yù)測效果。2.國內(nèi)研究現(xiàn)狀改革開放以來，城市化和工業(yè)化水平有了極大地提高，社會發(fā)展和人民的日常生活越來越依賴于電力，電力消耗越來越大。用電量預(yù)測成為國內(nèi)學(xué)者研究的熱點(diǎn)問題。陸寅申利用回歸分析預(yù)測方法討論了經(jīng)濟(jì)發(fā)展與電力需求的相關(guān)性問題。張軍運(yùn)用協(xié)整分析法分析了電力需求和國民經(jīng)濟(jì)的內(nèi)在關(guān)系，并給出了一定的建議。韓春紅使用聯(lián)立方程來解算宏觀計量經(jīng)濟(jì)模型，在電力需求預(yù)測方面取得不錯的效果。王慶露結(jié)合協(xié)整分析法與誤差糾正模型進(jìn)一步分析了電力需求和經(jīng)濟(jì)、人口、電價之間的關(guān)系，并采用干預(yù)分析法修正了預(yù)測偏差。趙文霞在灰色系統(tǒng)理論的基礎(chǔ)上，對2000~2010年的電力需求進(jìn)行了預(yù)測。史徳明將GM模型與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合，得出來優(yōu)于兩者單獨(dú)使用的預(yù)測結(jié)果。耿光飛在普通線性回歸法的基礎(chǔ)上，提出了一種加權(quán)模糊線性回歸法，并在真實數(shù)據(jù)中證明了該方法的有效性。呂金虎在其編著的書籍中介紹了混沌時間序列的基礎(chǔ)概念以及相關(guān)的計算方法，并介紹了混沌時間序列電力系統(tǒng)中的預(yù)測實例。李偉和張麗利用了經(jīng)過優(yōu)化后的灰色預(yù)測模型對我國的電力需求做出了中長期的預(yù)測分析，預(yù)測的效果較好。周佳佳和史林軍二人提出了基于Savitzky-Golay濾波器的沖擊性負(fù)荷短期預(yù)測方法，在保證精度的基礎(chǔ)上提高了預(yù)測的效率。陳柔伊、武志剛、張堯等人將模糊算法做出了一定的改進(jìn)也應(yīng)用到了對電力需求的預(yù)測當(dāng)中。2.選題研究的基本內(nèi)容及擬解決的問題（500-700字）（一）基本內(nèi)容我國電力行業(yè)在早期時發(fā)展較為緩慢，這種情況在改革開放后才開始轉(zhuǎn)變，才開始得到快速發(fā)展。此外，由于許多歷史局限性，電力行業(yè)改革仍處在初始化階段，很多方面還不太完善，有許多因素都會對電力需求造成影響。因此，采取單一方法會存在很大的局限性，需要使用多種方法來規(guī)避這一情況，根據(jù)每個方法的預(yù)測結(jié)果的誤差百分比，選取出最好的預(yù)測方法。本文以佛山市為研究主體，以研究其中期電力需求方法和長期電力需求預(yù)測方法為目標(biāo)，通過“以點(diǎn)帶面”的方式，對較小主體——佛山市的電力需求進(jìn)行分析，找到較高精度的電力需求預(yù)測方法，從而為其他地區(qū)的電力需求預(yù)測提供有力支撐。（二）擬解決的問題針對中期用電量數(shù)據(jù)預(yù)測難問題，我們充分發(fā)揮了時間序列傳統(tǒng)預(yù)測模型的有點(diǎn)，首次結(jié)合加法季節(jié)分析法和ARIMA預(yù)測模型，提出改進(jìn)的ARIMA預(yù)測模型，獲得更精確的預(yù)測效果。針對長期用電量數(shù)據(jù)少，信息量不足的問題，我們充分考慮了經(jīng)濟(jì)因素對長期用電量的影響，首次將基于Adaboost的增強(qiáng)ANN模型應(yīng)用到長期用電量預(yù)測領(lǐng)域，并且展現(xiàn)了優(yōu)越的預(yù)測性能。3.擬采取的主要技術(shù)路線、實施方案和工具等（400-600字）（一）主要技術(shù)路線基于電力需求預(yù)測的研究現(xiàn)狀，本文進(jìn)行了一系列分析。本文以廣東省佛山市為研究對象，研究其中長期電力需求的預(yù)測方法，旨在提高電力需求預(yù)測的精度，研究有效的電力需求建模方法。本文將預(yù)測過程分為中期預(yù)測和長期預(yù)測，分別建立中期預(yù)測模型和長期預(yù)測模型。（二）實施方案和工具在用電量的中期預(yù)測方面，本文采用了四種方法分別進(jìn)行了實驗，分別為加法季節(jié)指數(shù)法、乘法季節(jié)指數(shù)法、ARIMA模型、改進(jìn)ARIMA模型。季節(jié)指數(shù)法則是通過提取具有季節(jié)性的時間序列中的季節(jié)指數(shù)序列，由其中的規(guī)律性對研究對象的未來情況做出預(yù)測的方法。在用電量的長期預(yù)測方面，本文采用了三種方法分別進(jìn)行了實驗，分別為移動平均法、指數(shù)平滑法、增強(qiáng)ANN模型。移動平均法和指數(shù)平滑法都存在一定的局限性。就移動平均法而言，它在進(jìn)行預(yù)測時，需要較多的數(shù)據(jù)作為輸入，否則預(yù)測精度不夠高，此外，由于“移動”操作，會丟失數(shù)據(jù)前段的預(yù)測值。而指數(shù)平滑法的不足之處是對初始值以及平滑系數(shù)的選取都有很高的隨意性，要經(jīng)過各種不同的比較才可能得出一個較好的值，但這個值我們事先無法得知，因此選取初始值和平滑系數(shù)時帶有太強(qiáng)的主觀性，對結(jié)果也有一定的影響。4．主要參考文獻(xiàn)（不少于10篇）[1]夏翔,謝穎捷,方建亮,等.基于改進(jìn)評價指標(biāo)的電力需求預(yù)測模型研究[J].電網(wǎng)與清潔能源,2021,37(1):7.[2]袁小凱,李果,黃世平.基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的多變量短期電力需求預(yù)測研究[J].電網(wǎng)與清潔能源,2020,36(12):6.[3]陳玨伊.大數(shù)據(jù)在電力物資需求預(yù)測管理中的應(yīng)用研究[J].2022(3).[4]柴慶發(fā).面向電網(wǎng)氣象災(zāi)害的應(yīng)急物資預(yù)測方法研究[D].山東大學(xué),2020.[5]杰錢.電力應(yīng)急管理中的綜合預(yù)測預(yù)警技術(shù)分析[J].水電科技,2021,4(2):3.[6]潘光華,高強(qiáng),徐華,等.泛在電力物聯(lián)網(wǎng)下電網(wǎng)公司未來發(fā)展模式探討[C]//浙江省電力學(xué)會2019年度優(yōu)秀論文集.2020.[7]王寶,馬靜,葉斌,等.基于經(jīng)濟(jì)與氣象維度影響因素的省級電網(wǎng)年度電力需求預(yù)測方法[J].電力需求側(cè)管理,2020,22(2):6.[8]張倩,聶宇本,張延遲,等.基于系統(tǒng)動力學(xué)的華東電網(wǎng)電力需求預(yù)測[J].電氣自動化,2020,42(1):3.[9]童雅芳,丁珩,周小兵.考慮電能替代的湖北省新常態(tài)電力需求預(yù)測[J].2022(2).[10]慈向陽,黃志敏.基于協(xié)整理論和灰色系統(tǒng)理論的上海市電力需求預(yù)測[J].20