基于電力消費(fèi)大數(shù)據(jù)對(duì)“雙碳”目標(biāo)下新疆制造業(yè)經(jīng)濟(jì)狀況的分析

摘要：“中國(guó)力爭(zhēng)于2030年前二氧化碳排放達(dá)到峰值，到2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和”的目標(biāo)已經(jīng)確定，制造業(yè)是工業(yè)的重要組成部分，是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的命脈。電力大數(shù)據(jù)是企業(yè)能源使用的“晴雨表”和“風(fēng)向標(biāo)”，能夠及時(shí)反映行業(yè)發(fā)展情況和政策運(yùn)行效果。文章收集整理歷年制造業(yè)和用電量數(shù)據(jù)，通過(guò)SPSS數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析軟件對(duì)工業(yè)生產(chǎn)增加值和工業(yè)生產(chǎn)用電量、紡織生產(chǎn)增加值和紡織工業(yè)用電量進(jìn)行線性回歸分析。分別進(jìn)行線性擬合分析、二次線性擬合分析和三次線性擬合分析，從而挖掘電力大數(shù)據(jù)的價(jià)值，促進(jìn)大數(shù)據(jù)與經(jīng)濟(jì)的融合，助力綠色經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，助力“雙碳”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。關(guān)鍵詞：電力消費(fèi)大數(shù)據(jù)；“雙碳”目標(biāo)；新疆制造業(yè)：SPSS一、引言“雙碳”目標(biāo)是黨中央作出的重大戰(zhàn)略決策，密切關(guān)系著中華民族的可持續(xù)發(fā)展。電力行業(yè)的碳排放占中國(guó)碳排放總量的比重最大，近十年來(lái)中國(guó)的用電量持續(xù)增長(zhǎng)。制造業(yè)是工業(yè)的重要組成部分，是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的生命線。立足新發(fā)展階段，貫徹新發(fā)展理念，構(gòu)建新發(fā)展格局，肩負(fù)著重要使命。電力大數(shù)據(jù)作為能源領(lǐng)域和宏觀經(jīng)濟(jì)的“晴雨表”，可以及時(shí)看出行業(yè)發(fā)展情況和政策運(yùn)行效果。通過(guò)對(duì)用電量大數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)，進(jìn)一步挖掘用電量大數(shù)據(jù)的價(jià)值，可以多維度、全方位、立體化地評(píng)價(jià)新疆制造業(yè)發(fā)展?fàn)顩r，為政府提供量化決策支持，指導(dǎo)區(qū)域制造業(yè)發(fā)展。二、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀（一）電力大數(shù)據(jù)國(guó)外應(yīng)用模式近年來(lái)，大數(shù)據(jù)快速發(fā)展，引起了政府部門、科技、學(xué)術(shù)及社會(huì)各界的廣泛關(guān)注。國(guó)外針對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的研究起步早于國(guó)內(nèi)，許多國(guó)外大型企業(yè)已經(jīng)部署了大數(shù)據(jù)的實(shí)際應(yīng)用項(xiàng)目。1.法國(guó)電力公司（EDF）。基于客戶行為，分析客戶消費(fèi)特征及消費(fèi)規(guī)律，客戶與新產(chǎn)品關(guān)聯(lián)等方向，對(duì)內(nèi)部數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，整合外部源數(shù)據(jù)，從存儲(chǔ)的大量用戶用電負(fù)荷曲線切入，依托大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建復(fù)雜穩(wěn)定的系統(tǒng)，能夠支持在有限的延遲內(nèi)進(jìn)行并行處理。通過(guò)優(yōu)化需求側(cè)管理，完善設(shè)備維護(hù)及投資管理，電網(wǎng)日負(fù)荷率約提高至85%，等同于發(fā)電容量可減少1900萬(wàn)千瓦左右。2.南加州愛(ài)迪生電力公司（SCE）。基本應(yīng)用模式是進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，一是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的配電網(wǎng)故障評(píng)估系統(tǒng)。與MIT、哥倫比亞大學(xué)聯(lián)合開(kāi)發(fā)，在紐約供電公司首次進(jìn)行了試點(diǎn)，可切實(shí)提高設(shè)施停電維修效率和配電網(wǎng)的可靠性。二是短期負(fù)荷的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。與C3energy公司合作，將現(xiàn)有數(shù)據(jù)源定位于用戶級(jí)負(fù)荷層面，采用聚類分析、決策樹(shù)等大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以灰色關(guān)聯(lián)度分析等方法探索各用戶負(fù)荷與天氣、日型等影響因素之間的密切關(guān)系。（二）電力大數(shù)據(jù)國(guó)內(nèi)應(yīng)用模式不同于其他基于移動(dòng)端和PC端的應(yīng)用數(shù)據(jù)，電力數(shù)據(jù)貫穿于電力生產(chǎn)、輸電、配電、調(diào)度和使用的全過(guò)程和環(huán)節(jié)，覆蓋的地理范圍更大，對(duì)象更多，實(shí)時(shí)性強(qiáng)，準(zhǔn)確性高，規(guī)模達(dá)到PB級(jí)。海量電力大數(shù)據(jù)催生了豐富的應(yīng)用場(chǎng)景。1.經(jīng)濟(jì)運(yùn)行與政府干預(yù)。根據(jù)企業(yè)用電量數(shù)據(jù)，國(guó)家電網(wǎng)開(kāi)展的信貸反欺詐、信貸援助、貸后預(yù)警等相關(guān)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用，幫助金融機(jī)構(gòu)更加清晰地判斷企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況，從而大大緩解中小企業(yè)的融資約束。此外，產(chǎn)業(yè)-區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)的進(jìn)一步構(gòu)建將有助于政府掌握產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的現(xiàn)狀和潛在變化趨勢(shì)，為下一步準(zhǔn)確制定產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃和區(qū)域經(jīng)濟(jì)政策提供決策依據(jù)。2.環(huán)境保護(hù)、污染控制和碳中和。政府將通過(guò)在重點(diǎn)企業(yè)的污水和污染控制設(shè)備上安裝電能監(jiān)測(cè)裝置，協(xié)助對(duì)污染企業(yè)進(jìn)行監(jiān)督和處罰。當(dāng)前，人類社會(huì)正處于新一輪能源革命的重要階段，各國(guó)都在大力推動(dòng)環(huán)境友好、清潔的新能源取代傳統(tǒng)化石能源，實(shí)現(xiàn)碳中和。結(jié)合電力大數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確掌握全國(guó)能源消費(fèi)分布，可為政府前期規(guī)劃工作提供重要數(shù)據(jù)支持，有助于實(shí)現(xiàn)碳峰值和碳中和。3.空巢老人的安全。中國(guó)社會(huì)人口老齡化趨勢(shì)日益加劇，大量孤寡老人面臨著獨(dú)自在家生活的問(wèn)題。這個(gè)群體的安全問(wèn)題已經(jīng)引起了社會(huì)的廣泛關(guān)注。電力大數(shù)據(jù)的應(yīng)用為解決這一問(wèn)題提供了新的思路。結(jié)合電力數(shù)據(jù)構(gòu)建的“獨(dú)居指數(shù)”，可以重點(diǎn)監(jiān)控這部分老年人群體，實(shí)時(shí)判斷其生活狀況。該應(yīng)用程序?yàn)槊裾块T和社區(qū)服務(wù)中心提供了“關(guān)愛(ài)之眼”，可以遠(yuǎn)程監(jiān)控獨(dú)居的老人。三、電力數(shù)據(jù)的特點(diǎn)與分析方法（一）電力消費(fèi)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)1.數(shù)據(jù)量大。電力行業(yè)的數(shù)據(jù)信息涵蓋生產(chǎn)、管理、營(yíng)銷等，形式多樣，除了數(shù)字、符號(hào)等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)外，和視頻、圖像等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)一起共同構(gòu)成了電力大數(shù)據(jù)庫(kù)。2.速率高。為滿足社會(huì)對(duì)電力資源的需求，電力企業(yè)有必要大力普及現(xiàn)代智能裝備，快速完成電力數(shù)據(jù)的分析及處理，提高電力大數(shù)據(jù)分析計(jì)算的及時(shí)性和精確性。（二）電力消費(fèi)大數(shù)據(jù)分析方法與步驟1.統(tǒng)計(jì)方法。（1）線性回歸。在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，線性回歸方法是通過(guò)自變量之間的最優(yōu)線性關(guān)系擬合結(jié)果來(lái)預(yù)測(cè)目標(biāo)變量，確保每個(gè)點(diǎn)的形狀與實(shí)際觀測(cè)值之間的所有距離之和盡可能小。（2）分類。分類是一種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，它為數(shù)據(jù)集合分配類別，以幫助進(jìn)行更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)和分析。兩種分類技術(shù)脫穎而出：邏輯回歸和判別分析。因變量為二元（binary）時(shí)，Logistic回歸分析是合適的回歸分析方法。邏輯回歸用于描述數(shù)據(jù)，并在名義、順序、區(qū)間或比例水平上解釋相關(guān)雙變量與一個(gè)或多個(gè)自變量之間的關(guān)系。（3）重采樣法。重采樣是從原始數(shù)據(jù)樣本中提取重復(fù)樣本的一種方法。這是一種非參數(shù)的統(tǒng)計(jì)推斷方法，即重抽樣方法不涉及使用一般分布表來(lái)計(jì)算大約p個(gè)概率值，而是根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)生成唯一的抽樣分布。（4）特征約簡(jiǎn)技術(shù)。該方法適用于包含所有p個(gè)預(yù)測(cè)因子的模型，并且估計(jì)系數(shù)相對(duì)于最小二乘估計(jì)收縮到零。這種收縮，也稱為歸一化，具有減少方差的作用。根據(jù)所執(zhí)行的收縮類型，可以估計(jì)某些系數(shù)正好為零。（5）降維。降維將估計(jì)p+1個(gè)系數(shù)的問(wèn)題簡(jiǎn)化為M+1個(gè)系數(shù)的簡(jiǎn)單問(wèn)題，其中M<p。這是通過(guò)計(jì)算m個(gè)不同的線性組合或變量的投影來(lái)完成的。然后將這m個(gè)預(yù)測(cè)用作預(yù)測(cè)因子，通過(guò)最小二乘法擬合線性回歸模型，這兩種方法是主成分回歸和偏最小二乘法。<p=""></p。這是通過(guò)計(jì)算m個(gè)不同的線性組合或變量的投影來(lái)完成的。然后將這m個(gè)預(yù)測(cè)用作預(yù)測(cè)因子，通過(guò)最小二乘法擬合線性回歸模型，這兩種方法是主成分回歸和偏最小二乘法。<>2.電力消費(fèi)大數(shù)據(jù)分析步驟。大數(shù)據(jù)處理過(guò)程分為采集、導(dǎo)入與預(yù)處理、統(tǒng)計(jì)與分析、挖掘四個(gè)步驟。（1）集合。使用n個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)接收客戶機(jī)的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，用戶可借助數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的查詢和處理操作，主要挑戰(zhàn)是高并發(fā)性。（2）進(jìn)口/預(yù)處理。采集端本身會(huì)有很多數(shù)據(jù)庫(kù)，將這些數(shù)據(jù)從前端導(dǎo)入到集中的大規(guī)模分布式數(shù)據(jù)庫(kù)或分布式存儲(chǔ)集群中，并在導(dǎo)入過(guò)程中使用Twitter的Storm對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行流化處理，以滿足部分業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)計(jì)算需求。（3）統(tǒng)計(jì)分析。軟件的核心功能，如假設(shè)測(cè)試，可以幫助用戶分析某個(gè)數(shù)據(jù)現(xiàn)象的具體原因，從而在未來(lái)的時(shí)間和區(qū)域上做出更合理的布局。通?；贛ySQL的列存儲(chǔ)Infobright，或是使用Hadoop基于半結(jié)構(gòu)化挖掘數(shù)據(jù)需求，利用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、分布式計(jì)算集群對(duì)其中存儲(chǔ)的大量數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分類匯總分析。（4）挖掘。它主要是利用各種算法對(duì)已有數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，從而滿足高層次數(shù)據(jù)分析的要求，達(dá)到預(yù)測(cè)的效果。（三）電力大數(shù)據(jù)分析SPSS軟件SPSS是“統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品和服務(wù)解決方案”軟件，是一套統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)軟件包。它是在1968年由NormanH.Nie和他的團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的。它具有統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)和圖形顯示打印等多種功能，具有易學(xué)、應(yīng)用方便等優(yōu)點(diǎn)。全面覆蓋了數(shù)據(jù)分析和處理的全過(guò)程，是世界上應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)中應(yīng)用最廣泛的統(tǒng)計(jì)軟件之一，適用于銷售分析、市場(chǎng)營(yíng)銷、市場(chǎng)調(diào)研、統(tǒng)計(jì)分析報(bào)告、科學(xué)研究、質(zhì)量控制、企業(yè)管理、社會(huì)調(diào)查、教學(xué)和行政管理等領(lǐng)域。四、影響新疆制造業(yè)電力需求的主要因素分析（一）經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)，2023年上半年，全區(qū)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值同比增長(zhǎng)5.1%，規(guī)模以上工業(yè)增加值同比增長(zhǎng)5.2%，增速高于全國(guó)1.4個(gè)百分點(diǎn)。自治區(qū)政府《新疆維吾爾自治區(qū)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》提出，“十四五”期間，新疆維吾爾自治區(qū)生產(chǎn)總值年均增長(zhǎng)6%以上，加快國(guó)家“三基地一通道”建設(shè)，推動(dòng)化工、紡織、有色、鋼鐵和建筑材料。制定了單位生產(chǎn)總值能耗、單位生產(chǎn)總值二氧化碳排放量、地表水達(dá)到或優(yōu)于三類水體比例等國(guó)家目標(biāo)范圍內(nèi)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展主要指標(biāo)，提出堅(jiān)定不移實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略。逐步加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)、新能源汽車、氫能、節(jié)能環(huán)保、生物醫(yī)藥等戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)。（二）節(jié)能減排天山網(wǎng)-新疆日?qǐng)?bào)數(shù)據(jù)顯示，2023年，國(guó)家發(fā)展改革委下發(fā)中央預(yù)算內(nèi)投資4900萬(wàn)元，支持新疆6個(gè)節(jié)能減碳項(xiàng)目建設(shè)。該項(xiàng)目涉及二氧化碳捕集與利用、散裝固體廢物和廢物回收利用。根據(jù)《新疆重點(diǎn)地區(qū)企業(yè)節(jié)能減排工作規(guī)劃（2022-2025年）》，新疆將以工業(yè)園區(qū)碳調(diào)峰、碳中和、綠色制造、節(jié)能節(jié)水、資源綜合利用、清潔生產(chǎn)為重點(diǎn)，加強(qiáng)重點(diǎn)地區(qū)節(jié)能減排，支持企業(yè)應(yīng)用綠色技術(shù)，提高能效。作為新疆用電量的主體產(chǎn)業(yè)，全區(qū)域節(jié)能減排的實(shí)施將在一定程度上對(duì)有色金屬冶煉和壓延加工業(yè)、石油、煤炭等燃料加工業(yè)、非金屬礦產(chǎn)品等行業(yè)的用電量產(chǎn)生一定影響，促進(jìn)工業(yè)電氣化水平的提高，并在一定程度上提高全社會(huì)的用電量。（三）電能替代挖掘工業(yè)領(lǐng)域電力替代潛力，推進(jìn)終端能源消費(fèi)側(cè)電氣化，全區(qū)電氣化水平不斷提高。新疆依托清潔能源相關(guān)技術(shù)，推進(jìn)薰衣草蒸餾、棉花干燥等示范工程。堅(jiān)持“以電為中心”的發(fā)展方向，進(jìn)一步完善新疆棉花“電烘干”?！笆濉逼陂g，國(guó)網(wǎng)新疆電力累計(jì)實(shí)施電能替代項(xiàng)目4.69萬(wàn)個(gè)，實(shí)現(xiàn)替代電量280億千瓦時(shí)。新疆發(fā)布《工業(yè)領(lǐng)域碳調(diào)峰實(shí)施方案》，推動(dòng)工業(yè)能源綠色轉(zhuǎn)型，有序推進(jìn)煤炭減排替代。推進(jìn)煤改氣、煤改電工程，提高工業(yè)能源電氣化水平，拓展電力替代領(lǐng)域，穩(wěn)步推進(jìn)電改煤。二是開(kāi)展增加綠色低碳產(chǎn)品供給行動(dòng)。在城鄉(xiāng)建設(shè)中推廣照明電器、太陽(yáng)能熱水器等節(jié)能設(shè)備，逐步增加高效熱泵、分布式光伏等綠色清潔能源設(shè)備的應(yīng)用，支持城鄉(xiāng)建設(shè)低碳發(fā)展。五、基于SPSS對(duì)新疆制造業(yè)電力消費(fèi)大數(shù)據(jù)分析（一）對(duì)歷史年份的電力消費(fèi)大數(shù)據(jù)與制造業(yè)經(jīng)濟(jì)狀況統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析根據(jù)新疆歷年統(tǒng)計(jì)年鑒、自治區(qū)統(tǒng)計(jì)局和電力公司生產(chǎn)統(tǒng)計(jì)簡(jiǎn)報(bào)，第二產(chǎn)業(yè)主要包括采礦、制造業(yè)和電、熱、氣、水等多種能源的生產(chǎn)和供應(yīng)。新疆四大耗能產(chǎn)業(yè)主要包括化工原料及化工制品制造業(yè)、非金屬礦產(chǎn)品制造業(yè)、黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)。每年的情況如圖1、2所示。從圖1、2可以看出：過(guò)去10年，新疆的生產(chǎn)總值呈逐年上升趨勢(shì)，新疆四大高耗能行業(yè)的用電量占制造業(yè)的80%以上，是制造業(yè)中最重要的用電量行業(yè)，增長(zhǎng)了2.78倍。在“雙碳”目標(biāo)下，受節(jié)能減排的影響，以及供給保護(hù)的壓力，未來(lái)對(duì)高耗能行業(yè)的影響將更大。2023年，工業(yè)生產(chǎn)繼續(xù)快速增長(zhǎng)，新疆“推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展”研討會(huì)公布數(shù)據(jù)顯示，一季度規(guī)模以上工業(yè)增加值增長(zhǎng)9.1%，居全國(guó)第四。制造業(yè)增加值增長(zhǎng)5.9%，比上年提高1.0個(gè)百分點(diǎn)；其中，電、熱、氣、水生產(chǎn)和供應(yīng)增加值增長(zhǎng)10.9%，同比增長(zhǎng)4.4個(gè)百分點(diǎn)。分行業(yè)看，煤炭、電力、石油加工等能源行業(yè)增加值分別增長(zhǎng)29.5%、11.1%和9.6%。能源產(chǎn)品穩(wěn)定增長(zhǎng)，原煤產(chǎn)量1130.33億噸，增長(zhǎng)22.2%；原油發(fā)電量1217.42億千瓦時(shí)，增長(zhǎng)5.1%。（二）歷史年份中各制造業(yè)耗電量根據(jù)制造業(yè)20個(gè)行業(yè)的統(tǒng)計(jì)，近十年來(lái)，有色金屬冶煉和壓軋加工業(yè)（主要包括鋁冶煉等）和化學(xué)原料和化工產(chǎn)品制造業(yè)（主要包括氯堿、電石、化肥制造等）的用電量顯著增加，成為制造業(yè)中耗電量最大的兩個(gè)行業(yè)。約占整個(gè)行業(yè)耗電量的72.72%。2022年，烏魯木齊市統(tǒng)計(jì)局官方數(shù)據(jù)顯示，從工業(yè)用電量來(lái)看，第一產(chǎn)業(yè)用電量1.23億千瓦時(shí)，占全社會(huì)用電量的0.3%，增長(zhǎng)8.6%。第二產(chǎn)業(yè)用電量356.54億千瓦時(shí)，占比78.6%，增長(zhǎng)3.2%，拉動(dòng)全社會(huì)用電量0.4個(gè)百分點(diǎn)；其中，工業(yè)用電量351.48億千瓦時(shí)，占比77.5%，增長(zhǎng)3.2%。第三產(chǎn)業(yè)用電量67.29億千瓦時(shí)，占比14.8%，增長(zhǎng)8.7%，拉動(dòng)全社會(huì)用電量增長(zhǎng)2.4個(gè)百分點(diǎn)。（三）對(duì)歷史年份的電力消費(fèi)大數(shù)據(jù)與制造業(yè)經(jīng)濟(jì)狀況進(jìn)行擬合分析利用SPSS數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析軟件，對(duì)工業(yè)生產(chǎn)增加值和工業(yè)用電量、紡織生產(chǎn)增加值和紡織用電量進(jìn)行線性回歸分析，并分別進(jìn)行線性擬合分析、二次線性擬合分析和三次線性擬合分析。從圖3、4、5及表1可以看出：線性擬合中，R2為回歸直線對(duì)觀測(cè)值的擬合程度，其越接近1，說(shuō)明回歸直線對(duì)觀測(cè)值的擬合程度越好，二次和三次線性擬合比一次線性擬合要好。工業(yè)產(chǎn)值和工業(yè)耗電量擬合成正相關(guān)，工業(yè)產(chǎn)值越大，其耗電量越大，隨著工業(yè)產(chǎn)值增加，其增長(zhǎng)率逐漸放緩，單位產(chǎn)值耗電量逐漸降低。2020年受到疫情影響，工業(yè)產(chǎn)值有所下降，耗電量增速變緩。由圖4可以得出：在線性擬合中，R2為回歸線對(duì)觀測(cè)值的擬合程度。越接近1，回歸線對(duì)觀測(cè)值的擬合程度越好，二次和三次線性擬合優(yōu)于一次線性擬合。工業(yè)產(chǎn)值與工業(yè)用電量呈正相關(guān)關(guān)系，工業(yè)產(chǎn)值越大，其用電量越大，隨著工業(yè)產(chǎn)值的增加，其增長(zhǎng)速度逐漸放緩，單位產(chǎn)值用電量逐漸下降。2020年，行業(yè)受疫情影響，工業(yè)產(chǎn)值下降，耗電量增速放緩。從圖6、7、8可以看出：在線性和二次線性擬合中，紡織工業(yè)的產(chǎn)值與紡織工業(yè)的用電量呈正相關(guān)。紡織工業(yè)產(chǎn)值越大，耗電量越大。隨著紡織行業(yè)產(chǎn)值的增加，增速將逐漸放緩。二次線性的線性擬合為y=21.77+0.886x-0.00278x3，一階線性擬合與已知數(shù)據(jù)點(diǎn)偏差較大，三階線性擬合呈現(xiàn)“峰谷”狀態(tài)，三階線性擬合偏離實(shí)際情況，在不考慮三階線性擬合曲線的情況下，紡織工業(yè)的耗電量和工業(yè)增加值有所下降。六、研究結(jié)論第一，有色金屬冶煉和壓延加工業(yè)和化工原料及化工產(chǎn)品制造業(yè)成為最重要的用電行業(yè)。近十年來(lái)，有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)和化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)的用電量顯著增加，逐漸成為制造業(yè)中耗電量最大的兩個(gè)行業(yè)。第二，在工業(yè)增加值與用電量的線性擬合中，二次線性擬合效果最好。從官網(wǎng)歷史數(shù)據(jù)來(lái)看，工業(yè)產(chǎn)值與工業(yè)用電量