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考虑行业发展因果传导路径的行业用电量预测: 1; 作者马伟刘曌 +3 位作者和敬涵王小君李佳明窦嘉铭《电力系统自动化》北大核心 2025年第21期98-107,共10页; 电量需求可以映射经济发展趋势,上下游行业发展导致不同行业用电量需求间存在因果关系。现有行业用电量预测缺乏行业间因果传导路径分析,且预测算法忽略了时序与特征之间的耦合关系,导致行业用电量预测模型存在输入因果传导路径不明确... 展开更多; 关键词因果传导预测行业用电量贪婪等价搜索收敛交叉映射; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于大用户行为属性挖掘和LS-SVM的钢铁行业用电量预测研究被引量：7: 2; 作者汲国强汪鸿 +3 位作者王梦陈建华单体华宋宗耘《智慧电力》北大核心 2018年第9期60-65,共6页; 基于解释结构模型法对区域高耗能行业的大用户行为属性展开分析,提取关键行为属性;通过多因素方差分析找出影响因素的显著性结果。然后构建了最小向量支持向量机(LS-SVM)智能预测模型,以冀北地区为例,在考虑钢铁价格和产量2种用户行为... 展开更多; 关键词解释结构模型多因素方差分析大用户行为钢铁行业用电量最小二乘支持向量机; 在线阅读下载PDF 职称材料

数据与误差驱动的典型行业用电量预测方法研究被引量：1: 3; 作者赵阳贺春光 +2 位作者韩长占杨书强刘梅《全球能源互联网》 CSCD 2023年第5期558-564,共7页; 在新常态经营形势下,用电量的精细化预测对于电力系统的安全、稳定、经济运行具有重要意义。采用基于数据驱动与误差修正的递进式思路,研究行业用电量主要影响因素辨识与预测方法。首先,在数据驱动层面,从相关度和冗余度角度应用最大信... 展开更多; 关键词典型工业行业用电量主要影响因素辨识自组织映射 BP神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于电力大数据的用电拉动贡献率指标构建与应用研究被引量：1: 4; 作者高骞薛禾雨 +1 位作者李冰洁杨俊义《东南大学学报（哲学社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2024年第S01期175-179,共5页; 电力数据因其及时性、精准性、可靠性特征,能够更有效地反映经济发展形势。当今国内外复杂多变的环境态势给整体用电需求带来不确定影响,由于结构升级、低碳转型、贸易摩擦等多种因素的叠加,分析预判和精准调控变得困难,迫切需要对不同... 展开更多; 关键词用电拉动贡献率行业用电量变动经济走势影响因素; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于地理探测器的广州市分行业月度用电特点及优化管理: 5; 作者张云涛蔡国田 +1 位作者柯尚军王文秀《中国电力》 CSCD 北大核心 2021年第9期125-134,共10页; 为将广州市电力需求侧管理落实到具体行业,使用地理探测器、用电互补性模型分析2013—2017年共60个月各行业用电特点,在此基础上,通过情景分析方法,从行业、时间角度探索行业用电优化管理路径。基于广州市分行业月度用电特点,抓住行业... 展开更多; 关键词行业月度用电量地理探测器用电互补性情景分析优化管理; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名考虑行业发展因果传导路径的行业用电量预测: 1; 作者马伟刘曌和敬涵王小君李佳明窦嘉铭; 机构北京交通大学电气工程学院电力规划设计总院; 出处《电力系统自动化》北大核心 2025年第21期98-107,共10页; 基金国家自然科学基金委员会-联合基金集成项目:“新型配电系统形态演化与安全高效运行的基础理论及方法”(U23B6007)。; 文摘电量需求可以映射经济发展趋势,上下游行业发展导致不同行业用电量需求间存在因果关系。现有行业用电量预测缺乏行业间因果传导路径分析,且预测算法忽略了时序与特征之间的耦合关系,导致行业用电量预测模型存在输入因果传导路径不明确、政策参考性差、预测精度低等问题。为此,文中提出一种考虑行业发展因果传导路径的行业用电量预测方法。首先,为挖掘行业上下游生产关系,采用贪婪等价搜索算法构建47个行业间因果本质图,明确不同行业间的因果传导路径。然后,将因果传导路径作为收敛交叉映射算法的约束条件,进而自适应计算因果传导路径的最佳时滞期。最后,提出时序-特征混合预测算法,将不同行业间因果传导路径依次作为预测模型的输入,预测不同行业的用电量需求。通过全国47个行业的实际用电量数据,验证了所提方法的适用性和有效性。; 关键词因果传导预测行业用电量贪婪等价搜索收敛交叉映射; Keywords causal transmission prediction industrial electricity consumption greedy equivalence search convergent cross-mapping; 分类号 TM73 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于大用户行为属性挖掘和LS-SVM的钢铁行业用电量预测研究被引量：7: 2; 作者汲国强汪鸿王梦陈建华单体华宋宗耘; 机构国网冀北电力有限公司经济技术研究院国网冀北电力有限公司华北电力大学经济与管理学院; 出处《智慧电力》北大核心 2018年第9期60-65,共6页; 基金国家自然科学基金项目(71471059)~~; 文摘基于解释结构模型法对区域高耗能行业的大用户行为属性展开分析,提取关键行为属性;通过多因素方差分析找出影响因素的显著性结果。然后构建了最小向量支持向量机(LS-SVM)智能预测模型,以冀北地区为例,在考虑钢铁价格和产量2种用户行为因素的基础上,对区域钢铁行业用电量进行预测。研究结果表明,钢铁行业的钢铁价格及产量与行业用电量的相关性较强,对其影响较大,在对钢铁行业用电量进行预测时应考虑钢铁价格和产量2种因素。LS-SVM智能预测结果表明,该模型具有良好的有效性和可行性,有助于正确判断区域行业用电量变化趋势。; 关键词解释结构模型多因素方差分析大用户行为钢铁行业用电量最小二乘支持向量机; Keywords ISM multi-factor variance analysis behavior of large consumers electricity consumption in steel industry LSSVM; 分类号 TM714 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名数据与误差驱动的典型行业用电量预测方法研究被引量：1: 3; 作者赵阳贺春光韩长占杨书强刘梅; 机构国网河北省电力有限公司经济技术研究院国网河北省电力有限公司北京清软创新科技股份有限公司; 出处《全球能源互联网》 CSCD 2023年第5期558-564,共7页; 基金国网河北省电力有限公司科技项目(5204JY200001) 国家重点研发计划项目(2016YFB0900100)。; 文摘在新常态经营形势下,用电量的精细化预测对于电力系统的安全、稳定、经济运行具有重要意义。采用基于数据驱动与误差修正的递进式思路,研究行业用电量主要影响因素辨识与预测方法。首先,在数据驱动层面,从相关度和冗余度角度应用最大信息系数和最大关联-最小冗余性初步识别主要影响因素。其次,在误差驱动层面,采用随机森林方法考虑误差进行影响因素精筛。再次,构建考虑了递进式主要影响因素辨识的行业用电量预测模型。预测模型应用自组织映射方法对典型行业的细分行业用电数据样本集进行聚类,分类应用递进式影响因素辨识方法获得主要影响因素,然后同历史用电量数据一起构造误差反向传播神经网络模型进行预测,通过细分聚类、预测求和的方式获得典型行业用电量预测结果。最后,以中国北方某区域两个典型工业行业用电量为预测对象,通过算例验证该方法的适用性。; 关键词典型工业行业用电量主要影响因素辨识自组织映射 BP神经网络; Keywords electricity consumption of typical industry identification of main influencing factors self-organizing mapping BP neural network; 分类号 TM715 [电气工程—电力系统及自动化] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于电力大数据的用电拉动贡献率指标构建与应用研究被引量：1: 4; 作者高骞薛禾雨李冰洁杨俊义; 机构国网江苏省电力有限公司国网江苏省电力工程咨询有限公司国网江苏省电力有限公司经济技术研究院; 出处《东南大学学报（哲学社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2024年第S01期175-179,共5页; 文摘电力数据因其及时性、精准性、可靠性特征,能够更有效地反映经济发展形势。当今国内外复杂多变的环境态势给整体用电需求带来不确定影响,由于结构升级、低碳转型、贸易摩擦等多种因素的叠加,分析预判和精准调控变得困难,迫切需要对不同行业、地区和影响因素进行深入的量化分析,以为电网企业经营管理提供科学建议,为政府精准施政提供科学支撑。通过对比“增速”“贡献率”“拉动率”等传统的电量分析指标,构建一种基于“惯性增速”的“用电拉动贡献率”及其算法方法,并将其应用到行业电量分析、经济运行走势预判等领域。研究结果表明,“用电拉动贡献率”能更及时地捕捉用电增速的变化趋势,灵敏地发现一段时间内新出现的扰动因素,有利于更准确地预测用电量和经济发展的变化趋势。; 关键词用电拉动贡献率行业用电量变动经济走势影响因素; 分类号 F124 [经济管理—世界经济] F426.61 [经济管理—产业经济]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于地理探测器的广州市分行业月度用电特点及优化管理: 5; 作者张云涛蔡国田柯尚军王文秀; 机构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中国科学技术大学纳米科学技术学院; 出处《中国电力》 CSCD 北大核心 2021年第9期125-134,共10页; 基金广东省软科学研究计划项目(2016A080803002) 广东省科技计划资助项目(2018A050501011) 广州市基础与应用基础研究项目(202002030189)。; 文摘为将广州市电力需求侧管理落实到具体行业,使用地理探测器、用电互补性模型分析2013—2017年共60个月各行业用电特点,在此基础上,通过情景分析方法,从行业、时间角度探索行业用电优化管理路径。基于广州市分行业月度用电特点,抓住行业用电量风向标子行业,利用存在可相互抵消用电波动的用电组合,研究发现:在2017年广州市用电量水平下优化行业用电结构和优化用电时间管理总计可减小约2.25亿kW·h的全社会用电月度峰谷差。未来可通过分行业月度用电预测、结合用电互补性分析测算行业用电调度潜力,为电力需求侧管理水平提高提供数据支撑。; 关键词行业月度用电量地理探测器用电互补性情景分析优化管理; Keywords monthly electricity consumption of industry geographical detector electricity complementarity scenario analysis optimal management; 分类号 TM73 [电气工程—电力系统及自动化] F426.61 [经济管理—产业经济]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	考虑行业发展因果传导路径的行业用电量预测	马伟刘曌和敬涵王小君李佳明窦嘉铭	《电力系统自动化》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于大用户行为属性挖掘和LS-SVM的钢铁行业用电量预测研究	汲国强汪鸿王梦陈建华单体华宋宗耘	《智慧电力》北大核心	2018	7	在线阅读下载PDF 职称材料
3	数据与误差驱动的典型行业用电量预测方法研究	赵阳贺春光韩长占杨书强刘梅	《全球能源互联网》 CSCD	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于电力大数据的用电拉动贡献率指标构建与应用研究	高骞薛禾雨李冰洁杨俊义	《东南大学学报（哲学社会科学版）》 CSSCI 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于地理探测器的广州市分行业月度用电特点及优化管理	张云涛蔡国田柯尚军王文秀	《中国电力》 CSCD 北大核心	2021	0	在线阅读下载PDF 职称材料