基于组合模型的用电量预测方法研究

电力是经济发展的保障,对用电量进行科学合理的预测是安排电力生产、电站建设的前提。文章基于灰色和时间序列预测模型,建立组合模型,经验证,组合模型预测精度较单一预测模型有一定程度的提高,最后利用组合模型对湖南省2010-2015年用电量进行预测。     

结构时间序列模型在经济预测方面的应用研究

本文开发了一种新的经济时间序列预测方法——利用结构时间序列模型进行预测。在结构时间序列模型中由经济指标分解得到的趋势、循环、季节及不规则因素是不可观测的变量，不能利用传统的回归分析方法求解模型，因此，本文采用状态空间方法来求解结构时间序列模型。本文通过ARIMA模型来研究经济时间序列的结构，在此基础上建立了不同形式的结构时间序列模型，并利用结构时间序列模型对我国社会消费品零售总额、狭义货币供给量(M1)和国内生产总值(GDP)等经济时间序列进行了预测。实证研究表明，结构时间序列模型具有良好的预测效果。从而为经济时间序列预测提供了一种新的有效方法。     

AR(p)模型在外汇储备分析中的应用

以时间序列分析理论为基础,利用AR(p)模型对我国外汇储备进行分析,建立了外汇储备随时间变化的模型,并进行了预测。在此基础上,研究了我国超额外汇储备的问题,根据超额外汇储备给经济发展带来的影响,提出了相应的政策建议。     

基于ARMA模型的我国外贸进出口总额的时间序列分析

大多数经济时间序列呈现非平稳性,因而不能直接用ARMA模型进行分析。但是通过对原始序列进行差分,将其转换为平稳时间序列,再用ARMA模型进行建模。本文通过对我国自建国以来的历年进出口总额的时间序列的分析,证实了ARMA模型是一种很好的短期预测模型。     

我国农村居民人均生活消费现金支出的预测分析

"三农"问题的核心是农民问题,农民问题的核心是增收问题,本文对衡量农民收入的重要变量:我国农村居民人均生活消费现金支出进行时间序列预测分析,研究其发展有助于农村政策的制定。本文收集到1990-2011年的我国农村居民人均生活消费现金支出季度数据,将这些数据进行平稳化、零均值处理,并利用序列的自相关及偏相关函数的性质,确认数据所适合的模型,从而建立了时间序列模型并对其进行分析。     

我国农村居民人均生活消费现金支出的预测分析

"三农"问题的核心是农民问题,农民问题的核心是增收问题,本文对衡量农民收入的重要变量:我国农村居民人均生活消费现金支出进行时间序列预测分析,研究其发展有助于农村政策的制定。本文收集到1990-2011年的我国农村居民人均生活消费现金支出季度数据,将这些数据进行平稳化、零均值处理,并利用序列的自相关及偏相关函数的性质,确认数据所适合的模型,从而建立了时间序列模型并对其进行分析。     

广西水电设计院第五栋宿舍楼的变形观测与预报

文章研究了利用时间序列分析方法ARMA(P,q)模型建立变形监测分析及预报的方法,并对时间序列分析方法的应用进行初步探讨.同时,在理论研究的基础上,对具体变形点进行时间序列分析,运用3种模型进行变形观测数据的解算预测.     

中国人均GDP时间序列模型建模研究

本文对中国人均GDP1949年至2004年时间序列进行研究,建立了用于预测的时间序列模型,结果为ARIMA(1,2,1)。     

广西水电设计院第五栋宿舍楼的变形观测与预报

文章研究了利用时间序列分析方法ARMA（p，q）模型建立变形监测分析及预报的方法，并对时间序列分析方法的应用进行初步探讨。同时，在理论研究的基础上，对具体变形点进行时间序列分析，运用3种模型进行变形观测数据的解算预测。     

对经济增长的时间序列分析

时间序列分析在经济运用中作用十分明显。利用1980～2003年国内生产总值的相关资料,运用时间序列分析,应用SAS软件对经济增长时间序列进行模型识别、拟合、估计和预测,预测结果较为满意。而改革开放以来,投资在经济增长中的作用越来越明显,在对经济增长序列进行时间序列分析的同时,也结合回归分析建立经济增长和投资的回归-时间序列组合模型来进行分析。     

加强电力业扩报装管理工作之我见

随着社会经济的不断发展,我国的电力业也正高速发展。电力业扩报装作为电力企业联系客户的重要渠道,对国家及人民的生产和生活都有着至关重要的作用。业扩报装的工作质量影响着企业的服务质量和形象,要提高公司的效益,就需要加强业扩报装管理工作。本文对我国电力业扩报装管理工作的意义及存在的问题,并对此提出了一些建设性的建议,以期提高我国电力业的管理,促进电力企业及国民经济的发展。     

发电厂继电保护的干扰因素简析

发电厂是我国生产电能的主要基地,每年发电厂生产了大量的电能供社会各行业使用,维持了正常的社会供电状态。随着电力行业技术的改革调整,发电厂设备故障发生率逐渐上升,不仅破坏了发电厂原有的生产秩序,也导致电能产量大幅度降低。为了避免设备故障造成的不利影响,发电厂为设备配备了继电保护装置,但是发电厂继电保护常会受多项因素的干扰而导致继电保护功能受损。文章主要针对火力发电厂内的继电保护抗干扰问题进行分析。     

提高电力企业培训效果的方法探讨

随着我国社会经济不断发展和变革,电力行业正经历巨大而深刻的变化。在电力生产、经营、管理等各方面,对员工劳动的智能要求越来越高。因此,拥有一支高素质的员工队伍是电力企业实现快速发展的关键,是实现企业战略目标的保证。本文对电力企业培训面临的形势和存在的问题进行分析,并就如何提高培训效果的方法提出建议与大家探讨。     

浅谈电力公司用电检查营销策略

电力能源作为一种重要的能源,必须加强对其的监管。本文在论述我国电力企业用电检查存在的一些问题时,也提出了一些用电检查的营销策略,以保证我国电力的健康和稳定的发展。     

提高电力统计数据质量真实性及准确性的分析

电力企业要想实现自身稳定的发展,就必须要保证生产经营工作的正常开展。而电力统计数据的真实性与准确性,是实现正常运行保证电力企业自身效益的重要基础。笔者从事火电厂中的统计工作多年,经过长期的工作实践,切实的领会到了统计工作对于电力企业生产经营工作的重要性。本文对于提高电力统计数据质量真实性及准确性的相关问题进行了分析与探讨。     

考虑市场力的短期边际电价预测

电价波动较负荷波动剧烈,使得整个电价的预测精度降低。造成这种价格波动的主要原因是由于在电力市场中,发电商拥有的市场力具有能够支配电价上下波动的能力,使得电价的变化更加难以预测。因此市场力在电价预测中是必须考虑的重要因素之一。提出将市场供需比指标作为电价预测的一个输入量,将其引入到预测模型中作为影响电价的因素,使预测精度得到提高。     

证券投资组合风险管理的波动状态转移分析

运用马尔科夫区制转移模型对我国股票型开放式基金收益率波动进行了风险评估和短期预测。采用晨星评级净值收益率前10只股票型基金跨期四年共816日交易数据,进行风险价值计量;并将计量结果与市场贝塔系数模型进行比较分析。通过失败比例测试证实了波动状态转移风险控制模型的风险度量与控制能力显著优于市场贝塔系数模型,丰富与提升了资本资产定价理论的内涵,一定程度上提高了我国投资组合风险波动的控制、拟合和预测的精确性。     

试论电力企业人力资源管理的创新发展

企业参与竞争的关键是人才的竞争,人才是企业发展壮大的核心要素。电力企业制度改革的日益深化对电力企业人力资源管理的创新管理机制提出了新的要求。本文从目前我国电力企业人力资源管理的现状出发,深入探讨了电力企业在电力体制、机制改革不断深化的今天是如何推进人力资源管理的创新发展。     

Physics-informed Gaussian process regression for states estimation and forecasting in power grids

Real-time state estimation and forecasting are critical for the efficient operation of power grids. In this paper, a physics-informed Gaussian process regression (PhI-GPR) method is presented and used for forecasting and estimating the phase angle, angular speed, and wind mechanical power of a three-generator power grid system using sparse measurements. In standard data-driven Gaussian process regression (GPR), parameterized models for the prior statistics are fit by maximizing the marginal likelihood of observed data. In the PhI-GPR method, we propose to compute the prior statistics offline by solving stochastic differential equations (SDEs) governing the power grid dynamics. The short-term forecast of a power grid system dominated by wind generation is complicated by the stochastic nature of the wind and the resulting uncertainty in wind mechanical power. Here, we assume that the power grid dynamics are governed by swing equations, with the wind mechanical power fluctuating randomly in time. We solve these equations for the mean and covariances of the power grid states using the Monte Carlo simulation method.We demonstrate that the proposed PhI-GPR method can accurately forecast and estimate observed and unobserved states. For the considered problem, PhI-GPR has computational advantages over the ensemble Kalman filter (EnKF) method: In PhI-GPR, ensembles are computed offline and independently of the data acquisition process, whereas for EnFK, ensembles are computed online with data acquisition, rendering real-time forecast more challenging. We also demonstrate that the PhI-GPR forecast is more accurate than the EnKF forecast when the random mechanical wind power is non-Markovian. In contrast, the two methods produce similar forecasts for the Markovian mechanical wind power.For observed states, we show that PhI-GPR provides a forecast comparable to the standard data-driven GPR; both forecasts are significantly more accurate than the autoregressive integrated moving average (ARIMA) forecast. We also show that the ARIMA forecast is more sensitive to observation frequency and measurement errors than the PhI-GPR forecast.     

电力系统中谐波对继电保护的影响

在我国经济社会快速发展的形势下,企业生产和居民生活对电力的需求越来越大,安全用电显得更加重要,如果发生大面积的停电事故,将给企业造成巨大的经济损失,影响百姓的正常生活,同时还会影响社会稳定。因此,相关部门必须重视保障电网安全与稳定运行的继电保护技术。文章分析了电力谐波对继电保护的影响,并提出消除影响的措施,以期为电网保护工作提供借鉴。