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题名广州市用电量预测模型比较研究
被引量：3
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作者
柯尚军
蔡国田
张云涛
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机构
中国科学技术大学纳米科学技术学院
中国科学院广州能源研究所
中国科学院可再生能源重点实验室
中国科学院大学
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出处
《生态经济》
北大核心
2020年第8期63-67,180,共6页
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基金
广东省软科学研究计划项目“广东省能源互联网产业技术路线图”(2016A080803002)
广东省科技计划资助项目“资源环境管理辅助决策平台空间大数据分析及应用研究”。
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文摘
采用灰色模型GM(1,1)等5种方法对2004-2018年广州市用电量作拟合检验并优选应用模型,结果表明:(1)拟合月度用电量时,气温预测法、灰色模型GM(1,1)、随机季节模型和组合预测法的平均相对误差分别为5.44%、3.47%、2.94%和2.45%;拟合年度用电量时,气温预测法、灰色模型GM(1,1)、随机季节模型、人均用电预测法和组合预测法平均相对误差分别为1.87%、2.22%、1.09%、2.36%和1.05%;从拟合精度角度看,灰色模型和随机季节模型较理想,气温预测法和人均用电量法均较差,组合预测法集成各模型优势,效果最佳。(2)运用组合预测法得出2019年、2020年和2021年广州市各月用电量分别平均同比增长3.65%、4.72%和4.65%,年用电量则分别同比增长5.12%、5.18%和5.12%,可用于广州市电网负荷管理。(3)提高预测精度要求更细的用电量和人口统计数据,需要各部门加强数据上报和沟通机制。
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关键词
用电量预测
灰色模型
随机季节模型
人均用电量法
组合预测法
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Keywords
electricity consumption forecast
grey model
autoregressive integrated moving average model
per capita electricity consumption method
combination forecasting method
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分类号
F206
[经济管理—国民经济]
F062.2
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