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随着供给侧结构性改革的深入,电力需求的演变规律变得更难捕捉。传统的中长期负荷预测模型通常未考虑供给侧结构性改革因素,难以满足新形势下中长期负荷预测精度的要求。基于此,提出了一种适应供给侧结构性改革的中长期负荷拓展索洛预测模型(Supply-Side Reform-Extended Solow Regression Model, SSR-ESRM)。首先,通过对供给侧结构性改革内涵的解读,从规模、结构及效率三种效应出发,构建了量化指标体系。其次,在基本索洛模型的结构中,引入供给侧结构性改革因素对模型进行拓展,建立SSR-ESRM实现中长期负荷点预测。为反映供给侧结构性改革的不确定性,建立了系统动力学模型生成多种经济发展场景,进一步实现中长期负荷外推预测。算例分析表明,考虑供给侧结构性改革因素的SSR-ESRM预测精度较高,且对场景切换的灵敏度适中,有利于电网规划的灵活性,能够为实现电网规划提供有益的参考。 相似文献
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中国大部分地区目前还处在工业化中后期阶段,行业用电在全社会用电量中占有较大比重,随着区域协同发展政策的实施,各地区内部行业间联系日益紧密,针对地区内部行业用电量预测问题,传统单维度历史序列分析无法满足需求。介绍一种基于关联规则发掘算法确定行业电量增长主导因素的方法,结合面板数据建立区域行业用电量空间协同预测模型,模型基于面板协整关系实现多地区行业用电量预测。以中国南方五省非金属行业用电量及相关经济数据为例进行实证研究,验证了所提出的空间协同预测模型的可行性与有效性。 相似文献