【摘 要】
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城镇居民生活用电量月度需求预测是全社会用电量需求预测的基础,也是分布式电网发、输、配及智能电网调节等相关企业精细管理的必然要求。本文通过对各种影响因素和其月度数
【机 构】
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中国华能集团公司,北京大学光华管理学院
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城镇居民生活用电量月度需求预测是全社会用电量需求预测的基础,也是分布式电网发、输、配及智能电网调节等相关企业精细管理的必然要求。本文通过对各种影响因素和其月度数据的可获得性进行分析权衡,先建立了三个分别基于自回归变量、ARIMA、宏观经济变量与移动平均变量的基本预测模型,在此基础上引入粒子群优化算法建立了第四个预测模型,最后,根据前四个模型有效性"惯性"的特点建立了"跟踪最优"模型。实证表明,可以使用工业增速作为收入的替代变量来解释城镇居民生活用电量月度需求,弥补统
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